江立軍，　鄭　凱，　王國峰，　趙永生

(1. 海軍駐大連地區(qū)軍代表室，遼寧 大連 116002；2.大連海事大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院, 遼寧 大連 116026)

現(xiàn)代船舶避碰系統(tǒng)研究進(jìn)展

江立軍1,2，鄭凱2，王國峰2，趙永生2

(1. 海軍駐大連地區(qū)軍代表室，遼寧 大連 116002；2.大連海事大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院, 遼寧 大連 116026)

摘要:船舶避碰系統(tǒng)可在船舶存在碰撞風(fēng)險(xiǎn)時(shí)給出避碰決策，是確保船舶安全航行的重要系統(tǒng)，其發(fā)展程度在一定程度上體現(xiàn)了現(xiàn)代船舶技術(shù)的發(fā)展程度。通過對(duì)現(xiàn)代船舶避碰系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顩r及其相關(guān)子系統(tǒng)的研究進(jìn)展情況進(jìn)行剖析，闡述了現(xiàn)代船舶避碰系統(tǒng)存在的主要問題，指出了智能化、規(guī)范化和集成化避碰系統(tǒng)需重點(diǎn)發(fā)展的方向。

關(guān)鍵詞:船舶；避碰系統(tǒng)；導(dǎo)航系統(tǒng)；信息融合

0引言

近年來，人們對(duì)水資源的重要性的認(rèn)識(shí)逐步提高，世界各國在水資源開發(fā)領(lǐng)域中的投入也在日益增加，極大地促進(jìn)了船舶技術(shù)和船舶制造業(yè)的發(fā)展。此外，世界經(jīng)濟(jì)全球化和貿(mào)易自由化也必將進(jìn)一步推動(dòng)航運(yùn)業(yè)的繁榮。作為水資源開發(fā)和運(yùn)輸?shù)闹饕ぞ?，艦船正朝大型化和高速化方向發(fā)展，這勢必導(dǎo)致船舶操控較以往更為復(fù)雜；海上交通越來越頻繁，航道中船只密度越來越大，也給船舶操縱帶來了巨大壓力。這些狀況均對(duì)確保船舶安全航行提出了更高的要求。

國際海事組織(International Marithime Organization, IMO)一直致力于解決船舶碰撞和安全問題。早在1910年，世界主要海運(yùn)國家于布魯塞爾召開的國際海事會(huì)議上第一次通過了《1910年國際海上避碰規(guī)則》，后經(jīng)歷數(shù)次修改最終形成了以1972年《國際海上避碰規(guī)則》(COLREGs)為基礎(chǔ)的海上避碰規(guī)則[1-3]。此外，IMO還強(qiáng)制要求商船安裝全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System, GPS)、電子海圖、船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(Automatic Identification System, AIS)、雷達(dá)和聲納等電子導(dǎo)航定位設(shè)備，以及建立船舶交通服務(wù)(Vessel Traffic Services, VTS)中心網(wǎng)絡(luò)來確保航行安全，降低航行風(fēng)險(xiǎn)[1,2,4]。即使這樣，仍有數(shù)據(jù)表明，國際上每年失事船只中有超過40%是因碰撞導(dǎo)致的，且其中近80%的事故是人為原因造成的[5-7]。顯然，若仍在現(xiàn)有導(dǎo)航設(shè)備的基礎(chǔ)上采用人工駕駛方式進(jìn)行避碰決策與操縱，將不能起到明顯減少人為事故的效果。因此，為進(jìn)一步減少人為因素造成的船舶碰撞事故，在提高船舶駕駛員素養(yǎng)和能力的同時(shí)，還必須增強(qiáng)船舶導(dǎo)航和控制系統(tǒng)的自動(dòng)化水平，使其能夠協(xié)助駕駛員進(jìn)行避碰決策和避碰操縱。

近年來，隨著軍事、深遠(yuǎn)勘探等的需求日益增長，以水面無人艇、無人潛航器為代表的無人平臺(tái)得到了快速發(fā)展。這些無人平臺(tái)在工作時(shí)不可避免地會(huì)遇到障礙和危險(xiǎn)，因此能夠自主地處理航路上的障礙和危險(xiǎn)也是對(duì)無人平臺(tái)的基本要求[8]。顯然，無人平臺(tái)對(duì)避碰提出的要求更高，要求不但能夠自主地發(fā)現(xiàn)航路上的障礙和危險(xiǎn)，進(jìn)行避碰決策，以便及時(shí)獲得能夠躲避危險(xiǎn)的航路規(guī)劃，而且還能夠按照所規(guī)劃的航路行駛。這就使得自主避碰技術(shù)成為影響無人平臺(tái)性能的關(guān)鍵。

此外從現(xiàn)代船舶避碰系統(tǒng)的組成入手綜述避碰系統(tǒng)各組成部分關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r，并基于當(dāng)前發(fā)展趨勢對(duì)現(xiàn)代船舶避碰系統(tǒng)的發(fā)展提出幾點(diǎn)展望。

1現(xiàn)代船舶避碰系統(tǒng)的組成

圖1　現(xiàn)代船舶避碰系統(tǒng)

現(xiàn)代船舶避碰系統(tǒng)主要由信息采集系統(tǒng)和避碰決策系統(tǒng)2部分組成[1-2]。其中：信息采集系統(tǒng)負(fù)責(zé)通過本船裝載的導(dǎo)航系統(tǒng)采集本船和他船的信息，以方便確定本船和他船的位置及位置變化，判斷一定范圍內(nèi)本船和他船的會(huì)遇局面；避碰決策系統(tǒng)則根據(jù)這些導(dǎo)航信息進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，判斷船舶航行時(shí)可能產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，并進(jìn)行決策，以獲得航行風(fēng)險(xiǎn)小的操縱方案。以下將針對(duì)這2部分的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行討論。

2現(xiàn)代智能導(dǎo)航設(shè)備的發(fā)展

根據(jù)IMO的規(guī)定，商船必須安裝GPS、電子海圖系統(tǒng)、AIS、雷達(dá)系統(tǒng)和聲納系統(tǒng)等導(dǎo)航定位設(shè)備。這些導(dǎo)航設(shè)備已具備一定的協(xié)助駕駛員進(jìn)行避碰決策的功能。如電子海圖結(jié)合GPS和AIS已經(jīng)能夠?qū)⒈敬鸵欢ǚ秶鷥?nèi)的他船信息顯示在同一張海圖上，基于這些數(shù)據(jù)，海圖系統(tǒng)就可根據(jù)船舶間最近會(huì)遇距離(DCPA)和最小會(huì)遇時(shí)間(TCPA)給出碰撞危險(xiǎn)提示，輔助駕駛員進(jìn)行避碰決策[9]。同樣，具有自動(dòng)標(biāo)繪功能的雷達(dá)系統(tǒng)(ARPA)也可通過雷達(dá)回波探測水面船舶的位置，并給出他船與本船間的DCPA和TCPA參數(shù)，進(jìn)行輔助避碰決策[10]。此外，還有學(xué)者研究了基于視頻圖像的避碰方法，并應(yīng)用于船橋主動(dòng)避碰決策系統(tǒng)中[11-12]。雖然AIS受天氣影響較小，且能避免地形引起的盲點(diǎn)，但是其只對(duì)開啟AIS設(shè)備的船舶有效。ARPA工作范圍相對(duì)有限，當(dāng)工作范圍內(nèi)有較多船舶或氣象環(huán)境惡劣時(shí)，雷達(dá)回波會(huì)受到干擾，這時(shí)ARPA數(shù)據(jù)是不準(zhǔn)確的。而視頻采集受光線、天氣等因素影響，無法全天候工作。這些原因直接制約了單一導(dǎo)航設(shè)備的應(yīng)用范圍。

針對(duì)上述問題，已有一些學(xué)者嘗試將多個(gè)導(dǎo)航設(shè)備的信息融合在一起來考慮船舶避碰問題。研究人員首先想到的是利用信息融合手段強(qiáng)化單個(gè)導(dǎo)航設(shè)備的導(dǎo)航精度。較常見的是利用慣性導(dǎo)航、天文導(dǎo)航、無線電導(dǎo)航及GPS導(dǎo)航構(gòu)成的組合導(dǎo)航系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)本船位置和姿態(tài)運(yùn)動(dòng)信息的精確檢測[12-14]。而在航路的信息檢測方面，目前研究較多的是將雷達(dá)的信息與AIS及電子海圖的信息融合[15]。由于雷達(dá)傳回的圖像與電子海圖有一定的相關(guān)性，因此想到將2種導(dǎo)航設(shè)備提供的信息顯示在同一界面以方便駕駛員觀察。文獻(xiàn)[16]對(duì)電子海圖與雷達(dá)疊加的設(shè)計(jì)方案進(jìn)行了討論，給出了可實(shí)現(xiàn)的疊加設(shè)計(jì)方案。文獻(xiàn)[17]分析了電子海圖與雷達(dá)圖像疊加時(shí)產(chǎn)生誤差的原因，提出了電子海圖誤差的修正方法。文獻(xiàn)[18]根據(jù)雷達(dá)的掃描范圍，通過墨卡托投影變換獲取電子海圖的顯示范圍，并對(duì)電子海圖的比例尺進(jìn)行調(diào)整，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)圖像和電子海圖的匹配。而結(jié)合雷達(dá)和AIS信息則不但可以避免雷達(dá)盲區(qū)和回波信號(hào)誤差，又可解決AIS的時(shí)效性等問題[19]。文獻(xiàn)[20]討論了AIS和雷達(dá)信息融合時(shí)坐標(biāo)位置的計(jì)算方法。文獻(xiàn)[21]采用統(tǒng)計(jì)加權(quán)法對(duì)雷達(dá)信息和AIS信息進(jìn)行了航跡關(guān)聯(lián)判定。文獻(xiàn)[22]和文獻(xiàn)[23]利用模糊推理的方法融合雷達(dá)信息和AIS信息，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行了關(guān)聯(lián)評(píng)判，并利用數(shù)值仿真驗(yàn)證了此方法的有效性。文獻(xiàn)[24]使用Levenberg-Marquardt改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法關(guān)聯(lián)AIS信息與雷達(dá)目標(biāo)信息，取得了良好的效果。文獻(xiàn)[25]也對(duì)雷達(dá)和AIS信息融合時(shí)的關(guān)鍵技術(shù)問題進(jìn)行了討論，設(shè)計(jì)了一種分布式融合模型，采用了墨卡托投影、MK-NN以及加權(quán)融合等理論和算法，進(jìn)行了信息融合功能的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)手段相比，該模型能獲取更加準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)?？偟膩碚f，現(xiàn)有的對(duì)船載導(dǎo)航設(shè)備信息進(jìn)行融合的研究工作還主要集中于對(duì)2個(gè)導(dǎo)航設(shè)備的信息進(jìn)行融合，信息融合的廣度有一定局限性。

為了集成多個(gè)導(dǎo)航設(shè)備，綜合導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)和綜合船橋系統(tǒng)(IBS)應(yīng)運(yùn)而生[26]。其中：INS主要用于處理慣性導(dǎo)航設(shè)備和各種衛(wèi)星導(dǎo)航設(shè)備的信息，對(duì)船舶進(jìn)行定位和姿態(tài)測量；而IBS則集成了更多的功能，如導(dǎo)航、避碰和自動(dòng)駕駛等?，F(xiàn)代IBS已經(jīng)發(fā)展到第4代，如挪威Norcontrol公司的DB—2000型IBS、英國船商公司的Navi-Bridge 3000型IBS、德國Atlas公司的NACOS45—2系列IBS和美國Sperry 公司的VT2100型IBS，均具有相當(dāng)?shù)闹悄芑卣?，不僅集成了電子海圖、導(dǎo)航定位、自動(dòng)操舵功能，還能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)避碰、自動(dòng)報(bào)警和主機(jī)遙控等功能[26-28]。國內(nèi)在IBS方面的研究雖然起步較晚，但取得了較快發(fā)展，如大連海事大學(xué)推出的V.Dragon—3000A 型綜合船橋模擬器、天津航海儀器研究所研制成功的船舶自動(dòng)操舵儀等。不過這些研究還均局限于單一功能領(lǐng)域，未實(shí)現(xiàn)IBS系統(tǒng)功能[26-28]。

顯然，現(xiàn)代導(dǎo)航系統(tǒng)有了長足發(fā)展，為船舶進(jìn)行自主避碰提供了有利條件，但可以看到這些導(dǎo)航設(shè)備還是基于不同體系、不同標(biāo)準(zhǔn)的，目前還沒有一套系統(tǒng)能夠融合多種導(dǎo)航信息而用于避碰。

3先進(jìn)避碰算法的發(fā)展

船舶航行安全主要體現(xiàn)在安全避碰過程，現(xiàn)有針對(duì)船舶安全的研究工作也主要集中在避碰方面。早在20世紀(jì)五六十年代，已有學(xué)者從事避碰等方面的研究工作，COLREGs的制定標(biāo)志著船舶避碰研究工作進(jìn)入了一個(gè)嶄新階段。對(duì)船舶避碰的研究可分為碰撞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和避碰決策兩方面。其中：碰撞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是指對(duì)即將發(fā)生的碰撞及其損害程度進(jìn)行預(yù)計(jì)，而避碰決策則主要研究如何通過船舶操縱減小碰撞風(fēng)險(xiǎn)。

3.1避碰風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

顯然，碰撞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與船舶碰撞風(fēng)險(xiǎn)程度確定標(biāo)準(zhǔn)有關(guān)，不同的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生了不同的評(píng)估方法，比較常見的是基于DCPA和TCPA來判定碰撞危險(xiǎn)程度。文獻(xiàn)[29]首先提出了利用DCPA和TCPA進(jìn)行加權(quán)來確定船舶碰撞風(fēng)險(xiǎn)。文獻(xiàn)[30]認(rèn)為本船與他船間距的富裕量越小、時(shí)間富裕量越少，危險(xiǎn)程度越高，同時(shí)給出了評(píng)價(jià)碰撞危險(xiǎn)程度的算法。文獻(xiàn)[31]也利用DCPA和TCPA綜合判定船舶碰撞風(fēng)險(xiǎn)，還將服從正態(tài)分布的DCPA測量誤差考慮在內(nèi)。由于受量綱和船舶相對(duì)位置的限制，簡單對(duì)DCPA和TCPA進(jìn)行加權(quán)處理來判定船舶碰撞風(fēng)險(xiǎn)并不完全合理，因此各國學(xué)者又將智能方法引入到碰撞風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估中，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[32-34]、模糊推理方法[34-36]、可拓集方法[37]和專家系統(tǒng)方法[33,38-39]等。這些智能化方法對(duì)促進(jìn)船舶碰撞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估起到了積極作用。

船舶領(lǐng)域是近年來用于進(jìn)行船舶碰撞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的有效手段。文獻(xiàn)[40]首次提出了船舶領(lǐng)域的概念，給出了適用于狹窄水域的橢圓形船舶領(lǐng)域模型和相應(yīng)尺寸。文獻(xiàn)[41]通過對(duì)北海南部水域進(jìn)行交通觀測和統(tǒng)計(jì)研究，并考慮國際海上避碰規(guī)則的影響，建立了開闊水域的船舶領(lǐng)域Goodwin模型。文獻(xiàn)[42]通過平滑船舶領(lǐng)域邊界，提出了便于仿真和應(yīng)用的圓形船舶領(lǐng)域，以便解決Goodwin模型邊界不連續(xù)、難以仿真和應(yīng)用等問題。文獻(xiàn)[43]提出了保持本船領(lǐng)域不受侵犯而設(shè)置的駕駛員需提前采取適當(dāng)避碰行為的船舶動(dòng)界。這些關(guān)于船舶領(lǐng)域的研究主要通過提取特定水域內(nèi)的航行密度、所觀測船舶的大小和速度等信息確定船舶領(lǐng)域的形狀和大小。而實(shí)際上因船舶航行狀態(tài)不斷變化，船舶領(lǐng)域的形狀和大小也應(yīng)隨之改變。Pietrzykowski等[44-45]將來船方位按不同的間隔角度進(jìn)行了離散化，將獲得的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)在不同來船方位上進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到了多邊形船舶領(lǐng)域。文獻(xiàn)[46]將船舶領(lǐng)域視為船舶幾何尺寸和船速的解析函數(shù)，給出了擁擠水域內(nèi)可變尺寸的船舶領(lǐng)域計(jì)算方法。文獻(xiàn)[47]提出一種復(fù)雜的六邊形船舶領(lǐng)域模型，不僅考慮了船舶的幾何尺寸和船速因素，而且考慮了船舶回轉(zhuǎn)參數(shù)，使得該模型更有利于從事避碰決策和優(yōu)化。Kijima等將阻擋區(qū)域和瞭望區(qū)域考慮進(jìn)船舶領(lǐng)域的構(gòu)造中，獲得了一種新的船舶領(lǐng)域構(gòu)造方法。智能化方法也在計(jì)算船舶領(lǐng)域過程中得以應(yīng)用，如利用模糊推理來計(jì)算船舶領(lǐng)域可獲得船舶領(lǐng)域的模糊邊界；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法也被用于學(xué)習(xí)兩船間的距離、相對(duì)方位、來船航向等因素對(duì)船舶領(lǐng)域的影響。文獻(xiàn)[48]則基于停船視距，針對(duì)長江下游航道條件和船舶特性給出了一種新的船舶領(lǐng)域計(jì)算方法。此外，文獻(xiàn)[49]還應(yīng)用船舶領(lǐng)域來研究內(nèi)河航道的飽和度評(píng)價(jià)問題，也獲得了良好的結(jié)果。這些風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法給出的結(jié)果均是絕對(duì)值，且大多針對(duì)船與船之間的碰撞問題，船與橋梁、暗礁、碼頭等不可航行區(qū)域的碰撞問題研究則不多見。

3.2避碰決策

現(xiàn)有碰撞風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)已為避碰決策奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，現(xiàn)代避碰決策技術(shù)已向智能化方向發(fā)展。應(yīng)用較多的避碰決策方法是專家系統(tǒng)，如英國利物浦大學(xué)[39]、東京商船大學(xué)[50]、廣州艦艇學(xué)院[51]等研究單位均研究了用于船舶避碰的專家系統(tǒng)，這些避碰專家系統(tǒng)采用咨詢式輔助避碰手段，針對(duì)不同會(huì)遇局面給出避碰決策結(jié)果，供駕駛員參考。李麗娜等[52-54]提出擬人化智能避碰決策方法，模仿經(jīng)驗(yàn)豐富的船舶駕駛員(避碰專家)對(duì)周圍環(huán)境和危險(xiǎn)局勢的分析判斷以及在避碰決策中的思維，自動(dòng)產(chǎn)生超越避碰專家所能提出的既安全又經(jīng)濟(jì)的避碰決策，這種方法較專家系統(tǒng)更為快速，能在短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行局面判斷，精確計(jì)算及預(yù)測避碰效果，提供決策支持，可最大限度地提高目標(biāo)船與本船的最近會(huì)遇距離，既可用于單船避碰，又可用于多船避碰。大連海事大學(xué)鄭中義和孫立成等[55-57]分別從信息熵理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論出發(fā)研究了船舶避碰決策方法。楊神化等將單個(gè)船舶描述為一個(gè)智能體，應(yīng)用多智能體理論研究了船舶避碰決策方法，在面對(duì)多船會(huì)遇局面時(shí)還可用于多船的協(xié)商和協(xié)作。

此外，避碰問題也是水面和水下無人平臺(tái)所面臨的問題之一。在對(duì)無人平臺(tái)避碰系統(tǒng)的研究中，一般將避碰問題處理為障礙檢測問題和航跡規(guī)劃問題。Campbell等[8]對(duì)這2個(gè)問題進(jìn)行了研究，從中可以看出，在對(duì)無人平臺(tái)的避碰研究時(shí)吸收了大量水面船舶避碰和機(jī)器人避障等領(lǐng)域的研究成果，其中基于模糊邏輯和COLREGs的避碰研究工作[58-62]占據(jù)了主要地位。

4現(xiàn)代船舶避碰系統(tǒng)發(fā)展方向

通過以上分析，可以歸納出現(xiàn)代船舶避碰系統(tǒng)正在朝智能化、規(guī)范化和集成化方向發(fā)展。

4.1導(dǎo)航信息的智能融合

本船導(dǎo)航信息的融合現(xiàn)已基本實(shí)現(xiàn)，可以對(duì)本船所載位置傳感器、姿態(tài)傳感器等進(jìn)行信息集中處理，從中獲得精確的本船信息。而他船的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)則靠AIS、雷達(dá)及聲納等獲取。該項(xiàng)工作可提供較為精確的他船動(dòng)態(tài)的估計(jì)與預(yù)測，從而為避碰時(shí)掌握他船信息提供保障。這里難度較大的是基于電子海圖、雷達(dá)及聲納對(duì)航道及地理水文信息進(jìn)行的信息融合工作。該項(xiàng)工作可對(duì)船舶航行的工作環(huán)境進(jìn)行精確描述，但與本船和他船運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息融合不同的是，其要對(duì)二維平面信息進(jìn)行融合，數(shù)據(jù)處理較為繁雜。若此項(xiàng)工作同本船及他船的導(dǎo)航一起處理，可在一定程度上實(shí)現(xiàn)船舶綜合導(dǎo)航，為進(jìn)一步進(jìn)行避碰奠定基礎(chǔ)。因此，將本船、他船及地理水文信息進(jìn)行整體融合是智能導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展方向。

4.2導(dǎo)航信息的規(guī)范化

通過上述討論可以發(fā)現(xiàn)，進(jìn)行導(dǎo)航信息融合需要對(duì)不同導(dǎo)航設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。這些數(shù)據(jù)有的是6自由度的，有的是二維的，由于來源不同，還會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的時(shí)序不同。實(shí)現(xiàn)導(dǎo)航信息融合的前提條件是將所有的導(dǎo)航數(shù)據(jù)在一套體系下進(jìn)行描述。特別是在避碰時(shí)采用的二維數(shù)據(jù)的描述方法，避碰時(shí)更關(guān)注這些二維數(shù)據(jù)能否給出適于船舶航行的區(qū)域輪廓，而不是各導(dǎo)航設(shè)備所提供的全部信息。構(gòu)建避碰用導(dǎo)航信息描述規(guī)范，將對(duì)船舶避碰提供有利的數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐，因此導(dǎo)航信息規(guī)范化也將成為船舶避碰系統(tǒng)的一個(gè)發(fā)展方向。

4.3避碰系統(tǒng)與船舶其他系統(tǒng)的集成

圖2　具有閉環(huán)結(jié)構(gòu)的船舶避碰系統(tǒng)

圖1給出的避碰系統(tǒng)結(jié)構(gòu)只能向駕駛員提供避碰決策參考，實(shí)際船舶操縱仍由駕駛員來完成，這是因?yàn)楝F(xiàn)有避碰系統(tǒng)僅將其功能定位于躲避障礙，而未從船舶航行目的考慮系統(tǒng)功能。船舶躲避障礙并非避碰系統(tǒng)的全部功能，還應(yīng)考慮在躲避障礙之后盡快回到原有航向，以確保船舶航行不受干擾。因此，避碰系統(tǒng)還應(yīng)考慮本船動(dòng)態(tài)控制及航行需求，以構(gòu)成圖2所示的閉環(huán)結(jié)構(gòu)。

圖2給出的避碰系統(tǒng)結(jié)構(gòu)可將船舶航行與避碰功能結(jié)合，避碰決策系統(tǒng)也是船舶航行控制系統(tǒng)，不但能夠在出現(xiàn)障礙和碰撞風(fēng)險(xiǎn)時(shí)根據(jù)本船當(dāng)前狀態(tài)及本船動(dòng)態(tài)給出避碰操縱，還能夠根據(jù)船舶航行需要對(duì)避碰操縱進(jìn)行優(yōu)化，給出確保航行安全下的航跡最優(yōu)控制結(jié)果。要實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)，就需要對(duì)避碰決策系統(tǒng)與船舶自動(dòng)控制系統(tǒng)、船舶操縱系統(tǒng)進(jìn)行集成。因此，與船舶其他系統(tǒng)的集成也將成為避碰系統(tǒng)的一個(gè)發(fā)展方向。

顯然，上述發(fā)展方向亦反映了當(dāng)前船舶避碰系統(tǒng)中存在尚未解決的技術(shù)問題，這些問題制約了避碰系統(tǒng)由人為主導(dǎo)向自主決策的發(fā)展。因此，要改善由人為因素引起的船舶航行風(fēng)險(xiǎn)，還需從這3個(gè)方面入手積極推進(jìn)船舶自主避碰系統(tǒng)的發(fā)展。

5結(jié)語

概述了近年來船舶避碰系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顩r，從現(xiàn)有避碰系統(tǒng)的組成入手，綜述了現(xiàn)代船舶導(dǎo)航系統(tǒng)和避碰算法的研究進(jìn)展。在此基礎(chǔ)上，總結(jié)了船舶避碰系統(tǒng)的主要研究成果和主要特點(diǎn)，深入剖析了其存在的問題，并針對(duì)現(xiàn)代船舶避碰系統(tǒng)的特點(diǎn)提出了3個(gè)具有重要理論意義和實(shí)際價(jià)值的船舶避碰系統(tǒng)發(fā)展方向。

參考文獻(xiàn)：

[1]吳兆麟, 朱軍. 海上交通工程[M]. 大連: 大連海事大學(xué)出版社, 2009.

[2]吳兆麟. 船舶避碰與海上安全研究[M]. 大連: 大連海事大學(xué)出版社, 2006.

[3]COLREGs Preventing Collisions at Sea. [EB/OL]. [2014-09-14], http://www.imo.org/OurWork/ Safety/Navigation/Pages/ Preventing-Collisions.aspx.

[4]Maritime Safety. [EB/OL]. [2014-10-10], http://www.imo.org/OurWork/Safety/Pages/Default.aspx.

[5]Pouzranjnai M. Anaylsis of Human Error in Coordinating Ship’s Collision Avoidance Action[C]. The 2nd International Conference on Collision and Gounding of Ships, 2001.

[6]孫立成, 王逢辰, 夏國忠, 等. 駕駛員避碰行為的統(tǒng)計(jì)研究[J]. 大連海事大學(xué)學(xué)報(bào), 1996, 22(1):1-6.

[7]陳立家, 黃春娥, 曾偉偉, 許毅, 黃立文. 基于電子海圖的船舶避碰技術(shù)的研究[J]. 武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)：交通科學(xué)與工程版, 2013, 37(5):979-983.

[8]Campbell S, Naeem W, Irwin G W. A Review on Improving the Autonomy of Unmanned Surface Vehicles Through Intelligent Collision Avoidance Manoeuvres[J]. Annual Reviews in Control, 2012, 36:267-283.

[9]常會(huì)振. 船舶導(dǎo)航雷達(dá)發(fā)展趨勢的研究[J]. 中國水運(yùn), 2013, 13(1):6-7.

[10]鄭元洲, 吳衛(wèi)國, 徐海祥. 基于圖像信息檢測的船-橋智能避碰系統(tǒng)研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)-交通科學(xué)與工程版, 2012, 36(4):731-735.

[11]Zheng Yuanzhou,Wu Weiguo. Intelligent Ship-Bridge Collision Avoidance Decision-making System Research Based On Video Information Detection[C]. Proceedings of International conference on Computer Science and Service System, 2011.

[12]吳鳳柱, 何矞, 焦旭, 等. GPS/SINS 緊組合導(dǎo)航系統(tǒng)信息融合技術(shù)研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用, 2013, 39(2):67-69.

[13]周坤芳, 吳晞, 孔鍵. 緊耦合GPS/INS 組合特性及其關(guān)鍵技術(shù)[J].中國慣性技術(shù)學(xué)報(bào), 2009, 17(1):42-45.

[14]楊常松, 徐曉蘇, 汪麗云, 等. 信息融合技術(shù)在INS/GPS/DVL組合導(dǎo)航中的應(yīng)用研究[J]. 中國慣性技術(shù)學(xué)報(bào), 2006, 14(5):39-43.

[15]楊曉, 廉靜靜, 劉彤. 海圖雷達(dá)(Chart Radar)在航海中的應(yīng)用[J]. 航海技術(shù), 2012(5):38-40.

[16]劉維亭, 馬繼先,莊肖波. 電子海圖系統(tǒng)中雷達(dá)圖像與海圖圖形疊加技術(shù)研究[J]. 中國航海, 2005(1):59-62.

[17]徐關(guān)勇, 曹萬華. 電子海圖與雷達(dá)圖像及目標(biāo)的精確疊加顯示研究[C]. 中國適船工程學(xué)會(huì)電子技術(shù)學(xué)術(shù)委員會(huì)2006學(xué)術(shù)年會(huì)論文集, 2006.

[18]楊功流, 竇玉寶, 鄭榮才. 一種雷達(dá)和電子海圖圖像疊加方法[J]. 中國慣性技術(shù)學(xué)報(bào), 2010, 18(2):181-184.

[19]王晨熙, 王曉博, 朱靖, 等. 雷達(dá)與 AIS 信息融合綜述[J]. 指揮控制與仿真, 2009, 31(2):1-4.

[20]徐志京,王解先. AIS與雷達(dá)目標(biāo)信息融合中坐標(biāo)位置的計(jì)算方法[J]. 上海海事大學(xué)學(xué)報(bào), 2005, 26(4):78-81.

[21]林長川. 雷達(dá)與AIS目標(biāo)位置信息融合方法的研究[J]. 中國航海, 2002, 50(1):22-25.

[22]林長川, 陳朝陽, 洪爰助，等. 雷達(dá)與AIS目標(biāo)航跡模糊關(guān)聯(lián)與統(tǒng)計(jì)加權(quán)合并融合方法的探討[J].中國航海, 2003(4):70-73.

[23]林長川, 林海, 李麗娜，等. AIS與雷達(dá)目標(biāo)信息模糊融合處理研究[J]. 儀器儀表學(xué)報(bào), 2008, 29(4):303-306.

[24]歐陽萍,胡曉瑞,林長川,等. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AIS與雷達(dá)信息關(guān)聯(lián)算法研究[J]. 中國水運(yùn), 2013, 13(7): 77-79.

[25]馮濤, 盧紅洋, 于俊逸. AIS與雷達(dá)信息融合關(guān)鍵技術(shù)的研究[J]. 中國水運(yùn), 2013, 13(8): 79-81.

[26]汪益兵, 蔣元星. 綜合船橋系統(tǒng)的開發(fā)及在中型船舶上的應(yīng)用[J]. 船舶工程, 2010, 32(4):45-48.

[27]鄭榮才, 楊功流, 李滋剛, 等. 綜合船橋系統(tǒng)綜述[J]. 中國慣性技術(shù)學(xué)報(bào), 2009, 17(6):661-665.

[28]王帥, 王勝利, 劉濤, 崔東旭. 綜合船橋系統(tǒng)跨代研究[J]. 中國水運(yùn), 2013, 13(12): 100-101.

[29]Kearon J. Computer Programs for Collision Avoidance and Traffic Keeping[C]. London: Proceedings of Conference on Mathematical Aspects on Marine Traffic, 1977.

[30]Imazu H, Koyama T. Determination of Times of Collision Avoidance[J]. The Journal of Japan Institute of Navigation, 1984, 70:30-37.

[31]今津華馬. 評(píng)價(jià)碰撞危險(xiǎn)度的方法[J]. 航海(Japan), 1984, 80:55-62.

[32]Inaish M. Basic Research on a Collision Avoidance System Using Neural Networks[C]. Proceedings of IAIN, 1991.

[33]施平安, 陳文偉, 王敬全, 等. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合避碰專家系統(tǒng)研究[J]. 航海技術(shù), 2001(6): 2-5.

[34]孫凱, 方祥麟. 多船避碰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊數(shù)學(xué)綜合決策方法的研究[C]. 中日航海學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集, 1996.

[35]Iwasaki H, Hara K. A Fuzzy Reasoning Model to Decide the Collision Avoidance Action[J]. The Journal of Japan Institute of Navigation, 1986, 75: 69-70.

[36]劉宇宏, 陳洪波, 郝燕玲. 一種基于模糊原理的碰撞危險(xiǎn)度模型[J].中國航海, 1998(2): 23-29.

[37]趙勁松. 使用可拓集合論確定海上船舶碰撞危險(xiǎn)度的模型[C].中日航海學(xué)術(shù)論文集, 1989.

[38]王敬全, 吳唏. 船舶避碰專家系統(tǒng)[C]. 中日航海學(xué)術(shù)論文集, 1998.

[39]Coenen F P, Sneaton G P, Bole G G. Knowledge-Based Collision Avoidance[J]. The Journal of Navigation, 1980, 42(1):107-116.

[40]藤井彌平. 海上交通工程學(xué)[M]. 東京, 海文堂, 1981.

[41]Goodwin E. M. A Statistical Study of Ship Domain[J]. The Journal of Navigation, 1975, 28(3): 328-344.

[42]Davis P. V., Dove M. J., Stoekel C. T.. A Computer Simulation of Marine Traffic Using Domains and Arenas[J]. Journal of Navigation,1980, 33:215-222.

[43]Davis P. V., Dove M. J., Stoekel C. T.. A Computer Simulation of Multi-ship Encounters[J].Journal of Navigation,1982, 35:347-352.

[44]Pietrzykowski Z., Uriasz J.. The Ship Domain—A Criterion of Navigational Safety Assessment in an Open Sea Area[J].Journal of Navigation, 2009, 62:93-108.

[45]Pietrzykowski Z.Ship's Fuzzy Domain—A Criterion for Navigational Safety in Narrow Fairways[J]. Journal of Navigation, 2008, 61:499-514.

[46]Smierzchalski R. , Michalewicz Z.. Modelling of a Ship Trajectory in Collision Situations at Sea by Evolutionary Algorithm[J].IEEE Transaction on Evolutionary Computation, 2000, 4(3):227-241.

[47]Kijima K., Furukawa Y. Design of Automatic Collision Avoidance System Using Fuzzy Inference[C]. Proceedings of IFAC Conference on Control Applications in Marine Systems, Glasgow, 2001.

[48]李瀛, 張瑋. 基于停船視距的船舶領(lǐng)域模型研究[J]. 水運(yùn)工程, 2014(1):36-40.

[49]陳厚忠, 郭國平. 內(nèi)河并列橋梁橋區(qū)水域船舶領(lǐng)域模型與通過能力研究[J].船海工程, 2008, 37(5):113-116.

[50]鶴田三郎.船舶航行專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)研究一避碰專家系統(tǒng)[J]. 國外航海科技. 1988(5): 55-58.

[51]王敬全. 船舶避碰專家系統(tǒng)[M]. 廣州:海軍廣州艦艇學(xué)院, 1994.

[52]李麗娜, 邵哲平. 船舶擬人智能避碰決策理論介紹[J]. 中國海事, 2011(7):24-27.

[53]李麗娜, 楊神化, 熊振南, 等. 船舶擬人智能避碰決策理論框架的研究[J]. 中國航海, 2009, 32(2):30-34.

[54]李麗娜, 陳國權(quán), 邵哲平, 等. 船舶擬人智能避碰決策方法及其評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的構(gòu)建[J]. 大連海事大學(xué)學(xué)報(bào), 2011, 37(4):1-5.

[55]楊神化, 施朝健, 李麗娜, 等. 基于 MAS 和航海模擬器技術(shù)構(gòu)建船舶自動(dòng)避碰仿真平臺(tái)[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào), 2006, 18(2):686-690.

[56]楊神化, 施朝健, 瀏宇宏, 等. Multi-Agent理論和技術(shù)在自動(dòng)避碰決策系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J]. 上海海事大學(xué)學(xué)報(bào), 2007, 28(1):121-125.

[57]楊神化, 施朝健, 關(guān)克平, 等. 基于Multi-Agent系統(tǒng)和SHS智能港口交通流模擬系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào), 2007, 19(2):289-292.

[58]Ahna J H, Rheeb K R, You Y J. A Study on the Collision Avoidance of a Ship Using Neural Networks and Fuzzy Logic[J]. Applied Ocean Research, 2012, 37:162-173.

[59]Bukhari A C, Tusseyeva I, lee B G,etal. An Intelligent Real-Time Multi-Vessel Collision Risk Assessment System from VTS View Point Based on Fuzzy Inference System[J]. Expert Systems with Applications, 2013, 40:1220-1230.

[60]Wasif N, George W. I, Aolei Y. COLREGs-Based Collision Avoidance Strategies for Unmanned Surface Vehicles[J]. Mechatronics, 2012, 22:669-678.

[61]Benjamin M. R, Curcio J.A. COLREGs-Based Navigation of Autonomous Marine Vehicles[C]. Proceedings of IEEE/OES autonomous underwater vehicles, 2004.

收稿日期：2014-10-27

基金項(xiàng)目：遼寧省自然科學(xué)基金(2014025009);中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(3132014321);遼寧省教育廳一般項(xiàng)目(L2013197)

作者簡介：江立軍(1960—),男,遼寧朝陽人,教授,高級(jí)工程師,主要研究方向?yàn)榕灤到y(tǒng)設(shè)計(jì)與監(jiān)造。

文章編號(hào)：1674-5949(2015)01-007-06

中圖分類號(hào)：TP273；U675.96

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

A Review of Ship Collision Avoidance Systems

JiangLijun1,2,ZhengKai2，WangGuofeng2，ZhaoYongsheng2

(1. Office of Navy Military Representatives in Dalian, Dalian 116002, China;

2. Information Science and Technology College, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China)

Abstract:With the development of waterway transportation, the navigation safety of ships is becoming an increasingly prominent issue. Ship collision avoidance systems, which help the deck officers to avoid collision, play an the important role in ensuring the safety of ships. The development of the collision avoidance system also reflects the advances of the modern technologies. This paper reviews the modern researches on the ship collision avoidance system and its subsystems, and introduces problems which remain unsolved. The intellectualization, standardization and high integration of the system are proposed as three new directions of the modern ship collision avoidance system.

Key words:ships; collision avoidance systems; navigation systems; information fusion

鄭凱(1981—),男,湖北宜昌人,副教授,主要從事非線性控制理論、船舶自動(dòng)控制等研究。