一种检测船舶碰撞危险度的方法
【专利摘要】本发明涉及船舶避碰【技术领域】，具体涉及一种辅助船舶驾驶人员进行决策，保证船舶航行安全的基于证据推理理论的检测船舶碰撞危险度的方法。本发明包括：本船通过船舶自动识别系统AIS获取威胁船只航行动态数据，计算影响要素的值，计算各要素隶属度值，利用层次分型法为五个要素分配权重，计算各要素在相应评价等级上的置信度值：计算威胁船只在各评价等级上的置信度向量：威胁船只威胁度明确化处理，得到威胁船只CRI值；将得到的CRI值输出显示在综合船舶显示系统上。本发明在充分考虑在获取威胁船只数据以及专家经验的不确定性的情况下，利用证据推理理论表征和融合不确定信息时的优越性，对威胁船只对本船构成的威胁程度进行合理评估。
【专利说明】一种检测船舶碰撞危险度的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及船舶避碰【技术领域】，具体涉及一种辅助船舶驾驶人员进行决策，保证 船舶航行安全的基于证据推理理论的检测船舶碰撞危险度的方法。
【背景技术】
[0002] 随着世界航运经济的飞速发展，航运业承担着超过90%的全球贸易货物运输。船 舶大型化、高速化以及通航水域船舶密度增加和会遇率增大，导致繁忙通航水域和港口附 近水域碰撞事故频繁发生，造成巨大的财产损失及人员伤亡。因此，船舶航行安全问题成为 专家学者研究的热点问题。在船舶安全航行和船舶避碰领域，合理有效的船舶碰撞危险度 (collision risk index, CRI)的研究和计算是至关重要的，船舶碰撞危险度的计算方法一 直是船舶避碰领域研究和讨论的热点问题。
[0003] CRI是评价船舶碰撞危险可能性的衡量标准，可以作为船舶避碰决策时机和避碰 行为的依据和指导原则。CRI具有模糊性、不确定性以及实时性等特点，不仅受到船舶航速。 航向等因素的影响，还依赖于船舶驾驶人员对危险的感知和接受能力等因素的影响。一般 的，CRI取值为[0?1]，当CRI = 0时，说明船舶当前为安全状态，来船无威胁，不需要本船 采取避碰行为；当CRI = 1时，说明无论采取任何避碰行为都无法避免和威胁船只相碰撞。 当有多个威胁船只与本船会遇情况出现时，船舶驾驶人员可以根据威胁船只CRI的取值判 断避让的时机与避让顺序以保证本船安全顺利通行，完成作业任务。因此，CRI的研究在船 舶避碰领域有着及其重要的意义。
[0004] 目前普遍流行的确定CRI值的方法主要有加权法、模糊统计法以及神经网络方 法。利用加权方法确定CRI值时，并不能真实地反映船舶碰撞的危险程度，尤其当多船会遇 时不能客观地反映各船的威胁程度，并且在计算CRI值时，并未考虑到量纲不同的问题，直 接使用时对计算值的准确度有一定的影响；模糊统计方法是通过模糊统计试验的方法，选 择一定数量的有航海经验的船舶驾驶人员做统计，根据某种特定的航行作业环境，就某些 特定的会遇局面得到相应的CRI值。利用模糊统计法计算CRI取值的方法只适用于某些特 定的航行作业环境及威胁会遇局面，并且主观性较强，完全建立在船舶驾驶人员的驾驶经 验和感觉上。神经网络方法存在的问题是需要存储大量的避碰专家经验知识，以及影响CRI 的各因素的训练数据，并进行大量样本进行学习，其实时性不能得到很好的满足。
[0005] 本发明针对上述方法在求解CRI值时的缺陷，提出一种基于证据推理理论 (Evidential Reasoning Theory, ERT)的CRI计算方法。ERT方法作为一种不确定性的推理 方法，为决策级不确定信息的表征与融合提供了强有力的工具，在信息融合、模式识别和决 策分析领域得到了广发的应用。ERT方法可以很好的适应CRI的不确定性、模糊性等特点， 可以用来评估威胁船只CRI值，辅助船舶驾驶人员安全完成航海作业。
【发明内容】
[0006] 本发明目的是针对CRI具有模糊性、不确定性等特点，提出一种基于证据推理理 论检测船舶碰撞危险度的方法。
[0007] 本发明的目的是这样实现的：
[0008] (1)本船通过船舶自动识别系统AIS获取威胁船只航行动态数据，包括威胁船只 速度信息，航向信息，与本船相对距离信息以及方位信息；
[0009] (2)根据步骤（1)中获取的威胁船只航行动态数据，计算影响要素的值，包括最近 会遇距离DCPA、最短会遇时间TCPA、两船相对距离D、相对方位B以及船速比K :
[0010] (2. 1)计算DCPA具体数值：
[0011] 本船S。的地理坐标为（X。，y。)，速度和航向为v。，c。；威胁船只的地理坐标为（χτ， yT)，速度和航向分别为vT，cT。本船和威胁船只相对速度为 V()T，则相对速度方向为C()T，威胁 船只真方位角Θ，
[0012] DCPA = D X sin (coT- θ )；
[0013] (2. 2)计算TCPA具体数值：
[0014] TCPA = D X sin (coT- Θ ) /voT
[0015] (2. 3)计算船速比K具体数值：
[0016] K = ντ/ν0
[0017] (3)计算各要素隶属度值，
[0018] (3· 1)计算 DCPA 隶属度值 uDCPA :
[0019]
【权利要求】
1. 一种检测船舶碰撞危险度的方法，其特征在于： (1) 本船通过船舶自动识别系统AIS获取威胁船只航行动态数据，包括威胁船只速度 信息，航向信息，与本船相对距离信息以及方位信息； (2) 根据步骤（1)中获取的威胁船只航行动态数据，计算影响要素的值，包括最近会遇 距离DCPA、最短会遇时间TCPA、两船相对距离D、相对方位B以及船速比K : (2. 1)计算DCPA具体数值： 本船S。的地理坐标为（X。，y。），速度和航向为v。，c。；威胁船只的地理坐标为（xT，yT)， 速度和航向分别为vT，cT。本船和威胁船只相对速度为V()T，则相对速度方向为 C()T，威胁船只 真方位角Θ， DCPA = DXsin(coT- Θ ); (2. 2)计算TCPA具体数值： TCPA = D X sin (coT- θ ) /voT (2.3)计算船速比Κ具体数值： K = ντ/ν0 (3) 计算各要素隶属度值， (3· 1)计算DCPA隶属度值uDCPA :
d2为安全通过距离， d2 = 2屯 (3. 2)计算TCPA隶属度倌u? :
(3. 3)计算两船相对距离D隶属度值uD :
其中Di为最晚避让距离，D2为行动距离，
(3. 4)计算两船相对方位B的隶属度值uB :
(3. 5)计算两船船速比K的隶属度值uK :
其中C为本船与威胁船只的碰角，C e [〇°?180° ); ⑷利用层次分型法为五个要素分配权重ω = [c〇DC；pA，ωτε;ρΑ，ωΒ，ωΒ，ω κ]; (5) 利用步骤（2)得到的各要素隶属度值计算各要素在相应评价等级上的置信度值 β ： (5. 1)建立船只威胁评价等级集合及其对应区间， EN= (ei，…，en，…eN)，其中ei，…e N分别代表危险度"极端危险ED"、"非常危险VD"、 "危险D"、"安全S"、"非常安全VS"，其对应危险度值区间分别为 [1-0. 8)、[0· 8-0. 6)、[0· 6-0. 4]、（0· 4-0. 2]、（0· 2-0]; (5.2) 根据各要素隶属度值计算其在各个评价等级上的确信度值，具体计算步骤 如下，判断隶属度值隶属的危险度值区间： (5·2· 1)若隶属于ED及VD区间，则： 3 n，i P i bd〇wn/bUp bd〇wn (5.2.2) 若隶属于VD区间，则： β n, i = I (bup+bdo J /2- μ i I / (bup-bd0 J /2 (5.2.3) 若隶属于VS及S区间，则： ^ n, i = bup_ U i/bup-bdown 其中βη,?表示第i个要素在等级％上的确信度值，bup、bd_分别为μ,所隶属的危险 度值区间的上下边界； (6) 计算威胁船只在各评价等级上的置信度向量C= ，…，η」％，…，ild| eN， 心,"}，其中（\|θη)表示威胁船只在危险度等级en上的置信度： (6. 1)计算威胁船只第i个要素在评价等级en的确定基本概率分配mu = ; (6. 2)计算威胁船只第i个要素在所有五个关键要素中重要性不确定基本概率分配 muj =?-β4；； (6. 3)计算专家对胁船只第i个要素评价的不确定基本概率分配
(6. 4)计算威胁船只在综合各要素后在各评价等级上的确定基本概率分配mn :
(6.5) 计算威胁船只在综合各要素后的不确定基本概率分配#ζ :
(6.6) 计算威胁船只在综合各要素后的重要性不确定基本概率分配
(6.7) 计算归一化常数Κ:
(6.8) 计算计算威胁船只在综合各要素后在各评价等级上置信度值η」en以及不确定 置信度Γ?υ,η :
(7) 威胁船只威胁度明确化处理，得到威胁船只CRI值：
其中a (en)为等级en的评价值； (8) 将得到的CRI值输出显示在综合船舶显示系统上。
【文档编号】G06F17/50GK104050329SQ201410290922
【公开日】2014年9月17日 申请日期:2014年6月25日 优先权日:2014年6月25日
【发明者】赵玉新, 李旺, 刘厂, 常帅, 吴迪, 杜雪, 贾韧锋 申请人:哈尔滨工程大学