[發明專利]基于投影尋蹤法的自主駕駛船舶重點避讓船舶的確認方法有效
| 申請號： | 202010103968.2 | 申請日： | 2020-02-20 |
| 公開（公告）號： | CN111145595B | 公開（公告）日： | 2021-06-25 |
| 發明（設計）人： | 王曉原;夏媛媛;姜雨函;伯佳更 | 申請（專利權）人： | 智慧航海（青島）科技有限公司 |
| 主分類號： | G08G3/02 | 分類號： | G08G3/02 |
| 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 |
| 地址： | 266200 山東省*** | 國省代碼： | 山東;37 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 投影 尋蹤 自主 駕駛 船舶 重點 避讓 確認 方法 | ||
1.一種基于投影尋蹤法的自主駕駛船舶重點避讓船舶的確認方法，其特征在于，包括以下步驟：
S1、當自主駕駛船舶行駛在復雜航行環境的集群中時，獲取自主駕駛船舶所處集群的基本信息；
S2、根據所述集群的基本信息，采用投影尋蹤模型，確定集群內相對自主駕駛船舶每一個其他船舶的信息在最優投影方向上的投影特征值，并根據每一個其他船舶信息的最優投影特征值，確定自主駕駛船舶的重點避讓船舶，以使自主駕駛船舶執行避碰操作；
所述根據集群的基本信息，采用投影尋蹤模型，確定集群內相對自主駕駛船舶每一個其他船舶的信息在最優投影方向上的投影特征值，包括：
根據所述集群的基本信息，獲得集群內相對自主駕駛船舶每一個其他船舶的指標數據；
對所述每一個其他船舶的指標數據進行預處理，獲得每一個其他船舶的標準化指標數據；
根據所述每一個其他船舶的標準化指標數據，采用投影尋蹤模型，確定集群內每一個其他船舶的指標數據在最優投影方向上的投影特征值。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述自主駕駛船舶所處集群的基本信息包括集群內每一個船舶的位置信息、航速信息和航向信息。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述指標數據包括自主駕駛船舶最近會遇距離DCPA和最近會遇時間TCPA；
所述指標數據還包括自主駕駛船舶與每一個其他船舶的船間距、航速比、方位角、相對航向和DCPA最小安全變化量中的一種或多種。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述每一個其他船舶的指標數據進行預處理，包括：
對越大越優型指標數據，做處理；
對越小越優型指標數據，做處理；
其中，多指標樣本集{e(i,j)∣i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n}，m為其他船舶的數量，n為指標的數量；emax(j)為第j個指標的最大值。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述每一個其他船舶的標準化指標數據，采用投影尋蹤模型，確定集群內每一個其他船舶的指標數據在最優投影方向上的投影特征值，包括：
ⅰ、根據每一個其他船舶的標準化指標數據和預設的初始投影方向，獲得每一個其他船舶指標數據在一維線性空間的初始投影特征值；
ⅱ、根據每一個其他船舶指標數據的初始投影值和投影指標函數，將投影指標函數值為極大值時對應的投影方向作為最優投影方向；
iii、根據最優投影方向，獲得每一個其他船舶指標數據在一維線性空間的最優投影特征值。
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據每一個其他船舶的標準化指標數據和預設的初始投影方向，獲得每一個其他船舶的指標數據在一維線性空間的初始投影特征值，包括：
其中，Z(i)為其他船舶i的指標數據在一維線性空間的初始投影特征值；初始投影方向a(a1,a2,…,an)在單位超球面中隨機抽取，a(a1,a2,…,an)為n維單位向量，投影向量a(a1,a2,…,an)中元素取值范圍為-1～1。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于智慧航海（青島）科技有限公司，未經智慧航海（青島）科技有限公司許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/202010103968.2/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
- 上一篇：一種微流控場效應管的飲用水傳感設備用檢測裝置
- 下一篇：可側傾轉彎的倒三輪車
