[发明专利]一种基于精英多种群演化算法的船舶避碰路径规划方法

说明书

本发明提供基于精英多种群演化算法的船舶避碰路径规划方法。本发明方法，包括：利用船舶助航设备获取船舶信息；判断本船与目标船的碰撞危险，确定本船与目标船的船舶会遇态势，确定船舶避让责任和避让行为；设计会遇时的船舶避碰运动过程，构建船舶避碰路径；利用精英多种群演化算法求解船舶避碰路径；输出当下最优船舶避碰路径。本发明提供的基于精英多种群演化算法的船舶避碰路径规划方法，根据获取的船舶信息，判断碰撞危险和会遇态势，构建船舶避碰路径，使用精英多种群演化算法求解船舶避碰路径，提高了船舶避碰路径的规划效率，降低了规划时间，在线规划能力加强，更加适用于当前复杂的海上交通环境。

技术领域

本发明涉及船舶自主航行技术领域，具体而言，尤其涉及一种基于精英多种群演化算法的船舶避碰路径规划方法。

背景技术

近年来，为减少船舶碰撞事故的发生，多种船舶助航设备已被安装船舶上，包括全球定位系统(Global Position System,GPS)、电子海图显示与信息系统(ElectronicChart Display and Information System,ECDIS)、自动识别系统(AutomationIdentification System,AIS)、船舶雷达。为给船舶驾驶人员提供更为定量的船舶避碰决策支持，研究人员提出船舶避碰路径规划方法。

Masanori Ito等提出基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的船舶避碰控制方法，以船舶转向点的经纬度构建船舶避碰路径，通过遗传算法的选择、交叉和变异操作更新船舶避碰路径。Ming-Cheng Tsou等提出了基于蚁群优化算法的船舶避碰路径规划方法，根据船舶避碰操纵的特点，以船舶等待航行时间、船舶避让转向角度、船舶避让航行时间和船舶复航转向角度构建船舶避碰路径，规划近距离船舶会遇时的船舶避碰路径。邹晓华等研究了遗传算法在船舶避碰转向幅度决策问题，根据目标船相对于本船的最近会遇距离(Distance to Closest Point of Approach,DCPA)和最近会遇时间(Time to ClosestPoint of Approach,TCPA)，应用遗传算法求解最优避碰转向角度。高邈等提出了岛礁区域船舶的航行路径规划方法，利用扫描搜索方法生成船舶可航行路径作为初始路径，利用改进遗传算法(Improved Genetic Algorithm,IGA)搜索最优的船舶岛礁区航行路径。

面对复杂的海上交通环境，当前的路径规划方法存在着在线规划能力弱、不能适用于复杂的船舶会遇态势的问题。因此，提高船舶路径规划的效率、提出在线规划能力强的路径规划方法具有重要意义。

发明内容

根据上述提出的船舶避碰路径的规划效率问题，本发明提出了一种基于精英多种群演化算法的船舶避碰路径规划方法，具有相对规划时间短、规划路径适应性强的特点，可以快速、有效地为船舶避碰辅助决策提供支持。

本发明采用的技术手段如下：

一种基于精英多种群演化算法的船舶避碰路径规划方法，包括如下步骤：

包括如下步骤：

S1、利用船舶助航设备获取船舶信息；

S2、判断本船与目标船的碰撞危险，确定本船与目标船的船舶会遇态势，确定船舶避让责任和避让行为；

S3、设计会遇时的船舶避碰运动过程，构建船舶避碰路径；

S4、利用精英多种群演化算法求解船舶避碰路径；

S5、输出当下最优船舶避碰路径。

进一步地，所述步骤S1中，获取的船舶信息包括本船的经纬度、航向、航速，目标船的经纬度、航向、航速、距离和方位，本船和目标船的最近会遇距离DCPA和最近会遇时间TCPA。

进一步地，所述步骤S2的具体实现过程如下：