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原文传递沿海船舶智能避碰方法研究

论文题名：	沿海船舶智能避碰方法研究
关键词：	沿海船舶;智能避碰;航迹预测;文化粒子群算法
摘要：	由于沿海地区航行船舶愈加密集、船员对碰撞危险判断不足以及避碰行动不合理等原因，导致船舶碰撞事故时有发生。目前相关船舶智能避碰方法大多研究如何避开危险船舶，忽略了船舶航行数据更新不及时所造成的风险，并且执行的避碰策略较少考虑航行规则和驾驶员实际操船习惯。　　本文针对沿海开阔海域，对船舶航迹预测、碰撞危险度评价、会遇态势判断以及智能避碰等相关技术进行深入研究，提出了一个基于改进文化粒子群的船舶避碰决策框架，该框架给出了沿海船舶智能避碰的整个流程，明确了船舶智能避碰的基本功能。首先，结合卡尔曼滤波算法对船舶航迹进行短时预测，目的是避免航行数据更新不及时引起的误差。利用船舶碰撞危险度评价模型和预测后的航迹数据，求解碰撞危险度并进行量化。分析与最危险船舶的会遇态势，并参考具体态势下的相关避碰规则确定船舶转向角方向。然后，采用自适应和启发式方法对文化粒子群算法进行改进，从粒子的进化速度和粒子的聚集度两个方面增强粒子的自适应能力，并将碰撞危险度模型和船舶转向角方向决策模型融入改进后的文化粒子群适应度函数中，解决避碰策略与实际航行不符的问题。通过与其他避碰算法的搜索过程进行对比，改进后的文化粒子群算法具有较好的全局收敛性，收敛速度和稳定性也显著提高。最后，将该方法应用于电子海图仿真环境中。实验设计了单船会遇三种基本会遇场景以及三船会遇场景来验证本文框架给出的方法，结果表明该方法能够实现船舶避碰且符合船舶航行规则和驾驶员的实际操船习惯，在一定程度上提高了船舶避碰效率和船舶航行的安全性。
作者：	郑易松
专业：	软件工程
导师：	张秀国
授予学位：	硕士
授予学位单位：	大连海事大学
学位年度：	2021