[發明專利]一種船舶相對碰撞危險度模型的驗證方法

有效

• 申請號: 201911295780.6
• 申請日: 2019-12-16
• 公開（公告）號: CN111061165B
• 公開（公告）日: 2022-08-23
• 發明（設計）人: 王曉原;張露露;夏媛媛
• 申請（專利權）人: 青島科技大學
• 主分類號: G05B17/02
• 分類號: G05B17/02;G06F30/20
• 代理公司: 北京易捷勝知識產權代理事務所(普通合伙) 11613
• 代理人: 齊勝杰

本發明實施例涉及一種船舶相對碰撞危險度模型的驗證方法，其包括：對船舶集群態勢進行分析得到相對碰撞危險度模型；在實船實驗中對目標船在多種船舶集群態勢下的航行數據進行記錄，并結合相對碰撞危險度模型計算得到相對碰撞危險度的實際值；在虛擬仿真實驗中利用模擬退火狼群算法對目標船在多種船舶集群態勢下進行路徑規劃，得到相對碰撞危險度的仿真值；通過對多種集群態勢下的仿真值與實際值以及在實船實驗與虛擬仿真實驗避碰過程中的記錄數據進行變化趨勢分析和靈敏度分析，對相對碰撞危險度模型進行驗證。本發明根據實船實驗與虛擬仿真實驗中的數據進行分析，達到更好的對船舶航行過程中整體危險程度進行評估的效果。

技術領域

本發明涉及船舶技術領域，尤其涉及一種船舶相對碰撞危險度模型的驗證方法。

背景技術

路徑規劃是無人船最關鍵的研究方向之一，是無人船智能水平的重要體現。在規劃無人船路徑時，既要實現路徑設計，又要實現智能避碰。智能避碰是指船舶在一定條件下，按照預定方法在水面上安全行駛的能力。

現有對船舶碰撞危險度模型的驗證多是根據歷史數據帶入到船舶碰撞危險度模型進行計算，或者應用MATLAB進行仿真驗證，但由于數據的時效性以及仿真的真實性等原因使得船舶碰撞危險度模型的驗證結果較片面，不能全面多角度的對模型進行驗證，證明模型的有效性及準確性。

上述缺陷是本領域技術人員期望克服的。

發明內容

(一)要解決的技術問題

為了解決現有技術的上述問題，本發明提供一種船舶相對碰撞危險度模型的驗證方法，解決現有技術中無法全面對模型的有效性進行驗證的問題。

(二)技術方案

為了達到上述目的，本發明采用的主要技術方案包括：

本發明提供一種船舶相對碰撞危險度模型的驗證方法，其包括：

在開闊水域對船舶集群態勢進行分析，得到相對碰撞危險度模型；

在實船實驗中對目標船在多種船舶集群態勢下的航行數據進行記錄，根據所述航行數據結合所述相對碰撞危險度模型計算得到相對碰撞危險度的實際值；

在狼群算法的基礎上結合模擬退火算法形成模擬退火狼群算法；

在虛擬仿真實驗中利用所述模擬退火狼群算法對目標船在多種船舶集群態勢下進行路徑規劃，得到相對碰撞危險度的仿真值；

通過對多種集群態勢下的所述仿真值與所述實際值以及在實船實驗與虛擬仿真實驗中的記錄數據進行變化趨勢分析和靈敏度分析，對所述相對碰撞危險度模型進行驗證。

在本發明的一種示例性實施例中，在開闊水域對船舶集群態勢進行分析，得到相對碰撞危險度模型包括：

在開闊水域對船舶感知區域進行劃分，得到多個虛擬動態網格；

針對所述多個虛擬動態網格對船舶集群態勢采用模糊邏輯規則計算虛擬動態網格對目標船的作用粒度值；

根據所述作用粒度值結合危險度評價的綜合權重，得到目標船相對于船舶集群態勢的相對碰撞危險度模型。

在本發明的一種示例性實施例中，在實船實驗中對目標船在多種船舶集群態勢下的航行數據進行記錄，根據所述航行數據結合所述相對碰撞危險度模型計算得到相對碰撞危險度的實際值包括：

以實驗船為目標船，選取多艘干擾船與所述目標船構建初始船舶集群態勢，其中所述目標船和所述干擾船均為有人船；

在船舶行進中進行相應的避碰操作，并運用至少一種采集設備對所述目標船和所述多艘干擾船進行記錄，得到航行數據；

根據所述航行數據結合所述相對碰撞危險度模型計算得到所述實際值；