[发明专利]一种融合船舶驾驶员经验的船舶路径规划方法

说明书

本发明提供一种融合船舶驾驶员经验的船舶路径规划方法，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，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。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。本发明通过在船舶航行途中采集船舶航行场景信息及对应的船舶驾驶员行为信息，并进行存储、归类、学习，将学习到的船舶驾驶员避碰、路径规划策略运用于智能船舶决策中，能有效提升船舶智能化程度，推进智能船舶技术的发展。

技术领域

本发明属于水路交通领域，具体涉及一种融合船舶驾驶员经验的船舶路径规划方法。

背景技术

随着经济的发展，全球商船数量的持续增长，受限于航线的经济性等原因，船舶航行也越来越拥挤。且自从运输公司利润率下降后，其减轻了对于船员的投入，部分船员在不够了解船只的情况下对安全性认知不足，进一步增大了船舶碰撞的风险。

现在船只在配备船舶自动识别系统和雷达的情况下已经能够规避大部分的碰撞风险，船上的船员作为船只的最后一道防护线，船员可以通过肉眼在望台观测周围水域是否有其他船只经过(这里可以用深度学习视频图像识别，结合红外相机，昼夜识别)，船舶驾驶通过当前信息决定当前船舶的路径规划。但人具有主观能动性，船员在观察过程中可能会出现懈怠、漏检等问题，船舶驾驶员在规划路径途中也可能因错估当前的水域情况进而引发一系列风险问题。

通常情况下，船舶驾驶员对于当前行驶路径规划受到多方面因素影响，当前路径规划则是一个二维信息包含前进方向、前进速度及对应的当前时间。传统的方法无法获取影响船舶驾驶员路径规划的多个因素与其路径规划之间的联系。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种融合船舶驾驶员经验的船舶路径规划方法，能够获取影响船舶驾驶员路径规划的多个因素与其路径规划之间的联系，控制船舶进行准确的避让，提高船舶航行的安全性。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：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；各类信息包括船舶自身数据、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。

按上述方案，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(河道)的水流速流向、风速风向、能见度信息等；

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。

按上述方案，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。

按上述方案，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。

按上述方案，所述的S3具体包括驾驶员行为冗余数据预剔除：