本文摘要：依据中国船级社《智能船舶规范》的界说，船舶智能航行详细指可使用盘算机技术、控制技术等对感知和获得的信息举行分析和处置惩罚，对船舶航路和航速举行设计和优化；可行时，借助岸基支持中心，船舶能在开阔水域、狭窄水道、庞大情况条件下自动避碰，实现自主航行。综合来看，智能航行的关键技术主要包罗感知与信息融合、运动控制、避碰决议以及测试验证等方面。

依据中国船级社《智能船舶规范》的界说，船舶智能航行详细指可使用盘算机技术、控制技术等对感知和获得的信息举行分析和处置惩罚，对船舶航路和航速举行设计和优化；可行时，借助岸基支持中心，船舶能在开阔水域、狭窄水道、庞大情况条件下自动避碰，实现自主航行。综合来看，智能航行的关键技术主要包罗感知与信息融合、运动控制、避碰决议以及测试验证等方面。1、感知与信息融合智能船舶在航行历程中，需要对船舶内部设备运行状态、船舶自身运动状态和外部航行情况举行自动感知，并在差别感知规模、方式上举行融合，以提高单一传感器的感知精度、规模和准确度。

船舶内部设备方面，主要包罗船舶机舱内主机、主轴、舵桨等设备运行信息的感知获取，一般通过在关键位置安装温度、压力、转速等传感器来举行状态的实时监测，以满足控制反馈、故障诊断等需求。特别地，对货运船舶(尤其是危险品船)而言，货舱状态和货物状态的实时感知也十分重要，现在主要接纳远程监控和压力、液位等传感器联合方式举行状态感知和监控。船舶自身运动状态主要包罗前进、横移、首摇等偏向上的位置角度和速度状态，一般通过高精度GPS/GNSS/北斗设备、罗经/惯导等设备获取的经纬度、航速、航向以及船首向等举行解算。

其中，GPS和惯导所获取的运动信息可举行相互融合形成组合导航，以减小惯导的累积误差，并提高定位实时性。船舶的外部航行情况感知是智能航行的重要环节，现在主要以海事雷达、视觉传感器、电子海图、AIS(automatic identification system)等为主，辅以激光雷达、RFID、水下声呐以及超声波距离传感器等感知设备来对其他船舶及水面障碍、岸线、水深等信息举行感知。在早期的研究中，雷达和AIS是较常使用的感知手段，大部门具备ARPA功效的雷达可以跟踪一定数量目的船的运动状态，并获得相对方位、速度以及最近会遇距离(distance close to the point approach, DCPA)、最近会遇时间(time close to the point approach, TCPA)等信息。由于AIS感知的有源特性，常被用于与雷达信息举行融合，以减小雷达目的的虚警率。

近年来，随着图像识别与深度学习技术的生长，基于视觉传感器的船舶目的识别与跟踪成为现在研究的一大热点。卷积神经网络CNN及其相关衍生网络和算法(R-CNN、Fast R-CNN、YOLO系列算法等)的泛起，大大提高了图像识此外准确性和实时性，使得船舶目的图像识此外实际应用成为可能。

2、运动控制得益于现代控制理论的生长，对船舶运动控制的研究已趋于成熟，主要包罗船舶运动建模和自动导航(如航向控制、路径跟踪)问题两大类。(1)运动建模现在广泛使用的船舶运动模型主要分为分散型模型、整体型模型和响应型模型三类。分散型模型将裸船体、舵和桨离开举行单独受力分析；整体型模型则将三者作为一个受力整体，通过级数展开来获得各个水动力导数；响应型模型可看作整体型模型的简化，主要形貌船舶转首运动对操舵响应的关系。

整体型模型和响应型模型结构简朴，多使用系统辩识方法来举行参数确定。在20世纪70年月，KJ.Astrom等就针对水下运载器的一阶响应模型举行了参数辨识。今后，极大似然法、卡尔曼预计滤波以及最小二乘等方法逐渐被应用在船舶运动建模中。

到2000年之后，神经网络、支持向量机、群智能算法等开始被广泛关注。近年来，分散型模型由于建模方式灵活、水动力参数意义明确等优点，被应用在一系列庞大船型中。随着自主船舶的多样化，航行条件的庞大化，通例低频操舵下的运动建模研究难以适应自主船舶运动控制的需求。从差别船型、差别航态下的动态特性中找出影响船舶利用运动的因素和变化纪律，并对利用性指数作出建模和预报，是现在智能船舶运动建模研究的一个偏向。

基于此，针对智能船舶在较高频操舵和变化航速下的自动控制需求，对更庞大的水动力模型举行准确建模和预报是未来智能船舶利用性建模研究的生长趋势。(2)自动导航船舶自动导航研究依赖于控制理论的生长和应用。

随着GPS/GNSS、北斗等全球导航系统以及差分定位技术的成熟和普及，智能船舶的准确导航已成为可能。在船舶导航研究中，航向控制和路径跟踪是最基本的导航问题，相关方法从最早的PID算法逐步生长到了滑模控制、最优控制、模型预测控制和人工智能等庞大算法。在基于模型的控制方法中，模型预测控制(model predictive control，MPC)具有显示处置惩罚约束、转动优化和实时反馈的能力，成为船舶自动导航的常用控制方法。

此外，外界情况滋扰和系统扰动是准确跟踪控制的一浩劫点，需要引入状态观察器和自抗扰控制等技术对扰动举行抑制处置惩罚。相比力普通船舶而言，智能船舶对于自动导航控制算法的鲁棒性和自适应性要求较高，未来智能船舶的自动导航需要研究更为通用和准确的控制算法。3、避碰决议在船舶的航行历程中，在航线规模内泛起来船或其他障碍时，举行实时有效的自动避碰决议是船舶航行宁静的重要保障。现在所研究的方法包罗以A*、人工势场APF为代表的路径计划方法、基于规则的决议方法和专家系统、神经网络、模糊控制、群智能优化、深度学习和强化学习等优化理论与方法。

A*和APF路径计划方法原理较为简朴，易于实现，但原始算法存在局部极值、效率较低等问题，一般需要举行一些革新性研究。如当栅格舆图较为庞大或舆图较大时，通太过层计划计谋来革新A*的搜索效率；当APF因为步长选择不妥、或斥引力共线等情况下陷入局部极值时，可通过修改斥力场函数、来跳出局部极值问题。

此外，极限环方法(Limited Cycle Method, LCM)也是一种与APF类似的虚拟势场方法，通过一个围绕障碍物的对相邻点具有吸引力的极限环来获得收敛在环上的路径。一般地，路径计划方法对船舶利用性思量不多，较适用于静态或相对本船速度较小的障碍物，在多船会遇或来船速度较大时效果欠佳。

基于规则的方规则一般通过综合思量《国际海上避碰规则》、船舶的利用特性、专家的开船履历等来举行规则设定，然后基于规则并联合神经网络、专家系统、模糊逻辑等算法举行推理，给出转向、加减速等决议建议。这类算法在两船会遇中易于实现，但在处置惩罚多船庞大态势中需要仔细思量规则的适用性。

专家系统方法通过借鉴航海领域内的专家履历和航行规则来解决避碰问题。以典型基于AIS的专家系统为例，通过使用AIS信息作为专家系统的数据库，使用船长开船履历和避碰规则作为推理机中的部门规则举行避碰模拟，最后获得避碰方案。

随着模糊数学、模型预测控制(model predictive control, MPC)、神经网络、速度障碍法(velocity obstacle, VO)、进化算法、随机搜索算法、深度学习、强化学习(reinforcement learning, RL)等优化算法的逐渐生长和应用，综合思量船舶运动模型、最近会遇距离DCPA、最近会遇时间TCPA和航行规则等因素举行实时船舶避碰研究成为智能航行避碰决议的生长趋势和主要偏向。这类方法通过在预先盘算获得的无碰撞区域内举行优化，或直接在优化目的中思量碰撞约束来实现行动的实时决议。

其中，随机搜索算法和强化学习RL这类模型无关的方法近年来开始受到学者的广泛关注。随机搜索算法不需要待优化工具的显式梯度信息，使用随机搜索计谋和给定的适应度函数举行寻优，以蚁群算法(ant colony optimization, ACO)和粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)应用最为广泛。

其适应度函数一般以与障碍物距离或碰撞危险度等为宁静适应度，以总路径长度、转向角度等为经济适应度来举行构建。鉴于PSO结构简练，易于与差别的算法举行联合，由此革新而取得的一系列算法(包罗双种群PSO、小生境PSO、混沌PSO、元胞PSO等)均在船舶避碰中获得了广泛应用。强化学习RL方法通过自身模型所搭建的训练情况来思量模型特性，可将避碰的约束加入回报函数中，最终通过对计谋网络的不停更新，学习到满足避让要求的即时计谋，但同时需要长时间的预先训练历程。此外，强化学习方法需要选择合适的状态-行动空间和回报函数，否则会发生计谋难以收敛、盘算庞大度较高等问题，增加时间价格。

现在，传统Q-learning和深度Q网络、DDPG等深度强化学习方法在船舶避碰领域均有应用，已取得了开端结果。4、测试验证在智能航行技术研究方面，现在海内外相关机构和学者已经在理论方法上取得了富厚的结果。但随着智能算法庞大水平不停提升，其应用于实船中举行航行和避碰试验的难度和风险逐渐增大。凭据《智能船舶规范》，船舶自动避碰能力是智能航行系统的关键，有须要联合海上避碰规则和实际场景举行船舶避碰性能的系统性测试与验证，形成可靠的评价指标体系。

以下以船舶避碰测试技术为例，分析在测试验证中的一些要点和指标要求。(1)会遇局势分析实际两船的会遇场景在国际海上避碰规则中被界说为对遇、追越以及交织相遇三大类。其中，对遇局势以及追越局势(被追越)的界说较为清晰。一般认为对遇指当一船瞥见他船在正前方或靠近正前方的情形。

追越为一船正从他船正横后大于22.5°的某一偏向遇上他船时，即该船对其所追越的船所处的位置。剩余的会遇态势则用交织相遇来归纳综合，如下图所示。图 差别会遇态势思量到在差别的会遇态势下，差别相对距离的两船之间形成的碰撞危险不尽相同。原则上，应在碰撞危险局势、紧迫局势和紧迫危险局势下划分思量对差别会遇态势的两船举行避碰测试。

①碰撞危险局势当本船为直航船时，在思量规则和最终避碰目的前提下，在碰撞危险局势下本船应为直航船，需要保向保速；当相对位置靠近到紧迫局势或紧迫危险时，本船难免除避让义务。当本船为让路船时，无论两船之间处于何种局势，本船应接纳须要的措施以最小化碰撞危险，制止发生事故。此外，能见度和海况对避碰建议也具有一定影响。能见度和海况不佳时，形成会遇局势的两船均具备避让义务。

此时规则只对原则性行为举行划定，如应尽可能制止除对被追越船外，“对正横前的船舶接纳向左转向”，“对正横或正横后的船舶接纳朝着它转向”行为。一般地，此时本船行动的初始条件基于他船保速保向来举行决议，但不清除他船接纳非正常行为时的会遇场景。

②紧迫局势两船处于紧迫局势时，本船在所有情形下均需要接纳须要的避让行为。此时无需区分直航船与让路船。

此外，能见度、海况情况，以及他船行为合理性均需要举行思量。③紧迫危险在紧迫危险下，两船之间的避让责任与紧迫局势相同。

由于在该阶段，单靠本船行动已经难以制止碰撞，一般需要两船接纳协调行为以最小化碰撞危险，但在测试时仍需要思量他船不协调避让的情形。综合来看，会遇局势(危险、紧迫、紧迫危险)、能见度与海况、他船行为合理性等均是在船舶避碰测试中需要思量的因素，在测试历程中需要凭据这些因素组合获得合适的测试场景。(2)测试指标体系船舶避碰问题是典型的不确定性问题，即通过有限场景和已知滋扰情况下的实船或仿真测试也无法完全确定船舶是否能乐成避让一定条件下的所有来船。

因此，现在船舶避碰指标的研究基本接纳定性功效指标和定量性能指标综合举行判断的方法，并联合专家履历给出避碰能力的大致形貌。图 避碰指标体系上图所示为避碰测试指标体系的示意图。

在定性指标中，规则切合性、会遇态势判断准确性、避让实时性、以及是否避让乐成(凭据DCPA、相对距离等来举行判断)等均是需要思量的因素；而在定量指标中，则需要对实际两船距离、航向角曲线、舵角曲线、绕路距离、油耗曲线等的统计效果(如最小相对距离、平均油耗)举行盘算，最后通过专家打分或设定权重方式获得最终避让能力的评判指标。船舶智能航行是船舶迈向自主化的关键技术内容。现在，海内外在智能航行方面的理论方法研究已经较为成熟，但针对差别算法和模型的测试研究尚未形成统一的指标体系。

鉴于实际智能船舶的完全自主化和无人化还需要较长一段时间，未来还需要针对庞大条件下船舶的自动避碰、自动靠离泊、远程驾驶等的相关测试技术、测试方法举行深入研究，并制定完整的船舶智能航行测试以及评估方案，保障船舶智能航行的宁静性和可靠性。

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