[发明专利]一种融合船舶驾驶员经验的船舶路径规划方法

权利要求书

1.一种融合船舶驾驶员经验的船舶路径规划方法，其特征在于：本方法包括以下步骤：

S1、数据采集：

通过各类传感器采集船舶航行中各类信息；各类信息包括航行场景信息及对应的船舶驾驶员行为信息；

S2、数据存储：

存储所采集到的各类信息；

S3、冗杂数据剔除：

判断当前船舶所处的海域是否为安全海域，若是则剔除当前船舶的各类信息；

S4、数据学习：

分析船舶驾驶员在特定航行场景下的行为数据，将所有数据进行预处理并导入深度学习网络模型中进行学习，进一步学习驾驶员的避碰、路径规划策略；

所述的航行场景信息具体包括：采集到的船舶自身的吨位、主机转速、航速、航向、经纬度信息、周围船舶的航速、航向、经纬度信息，视频目标类别、距离信息，雷达目标的距离、速度信息，当前海域或河道的水流速流向、风速风向、能见度信息；

所述的对应的船舶驾驶员行为信息具体包括：船舶行驶路径信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的S2将采集到的各类信息进行分类存储，生成航行场景数据库和对应的驾驶员行为数据库。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的安全海域具体为：当前船舶吨位、航速、航向，与周围目标的相对距离、速度信息在预设范围内，则判断为安全海域；所述的周围目标包括船只、岛屿、河堤、暗礁。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的S3具体包括驾驶员行为冗余数据预剔除：

首先评估驾驶员行为的安全性和经济性，安全性评估原则为：在驾驶员本次行为后，安全性＝(1-船舶碰撞风险)×100％；船舶碰撞风险具体为：

W＝μKX^αY^β

式中：W为船舶碰撞风险；K为受2个影响要素模块所影响的船舶通航风险指数，设定为中等水平的0.5；μ表示随机干扰的影响，0≤μ≤1，为了保证系统的稳定性，假设通航风险演化不受其他通航风险演化的交叉影响，即将μ设为1；X为环境风险；Y为船舶风险；α、β分别为环境风险、船舶风险对通航风险的作用系数；

经济性评估原则为：在驾驶员本次行为后，航行成本上升的比例；经济性＝(1-本次操作后的经济成本/原本所需经济成本)×100％；航行经济成本主要包含时间成本和燃料成本，因此经济成本描述具体为：

E＝F+T

式中：E为船舶经济成本；F为船舶航行的燃料成本；T为船舶航行的经济成本。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于：将一个避碰行为事件作为一次评估节点，安全性评估为事件初始点到事件结束点的平均安全系数，经济性评估为事件初始点到事件结束并返回至固定航向期间使用的时间、能源与正常航行至对应点所使用的时间、能源比值。

6.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于：所述的S4具体为：

将采集到的船舶场景数据与驾驶员行为数据分为安全型、经济型、综合型三类，建立深度学习网络模型，根据大量的船舶场景数据与船舶驾驶员行为数据信息，挖掘分析出船舶驾驶员在安全型、经济型、综合型三种不同思维模式下不同场景的船舶避碰与路径规划策略。