基于航迹融合和航迹预测的船舶避碰辅助决策方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于航迹融合和航迹预测的船舶避碰辅助决策方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、获取船舶自动识别系统与雷达传输的船舶信息，并对其进行预处理得到船舶的位置、速度和方位信息；S2、对船舶的位置、速度和方位信息进行航迹关联和航迹融合；S3、根据航迹融合的结果对目标船进行航迹预测，并做出船舶碰撞危险评价、避让决策及目标船态势监测。本发明能够提高船舶航行数据来源的可靠性和稳定性，能够实时的、智能的监测船舶航行时的安全信息，避免船舶发生碰撞，且有助于船载设备的智能化和小型化，具有良好的实际应用价值。

说明书

技术领域

本发明涉及船舶避碰技术领域，尤其涉及一种基于航迹融合和航迹预测的 船舶避碰辅助决策方法及系统。

背景技术

船舶碰撞一直是船舶航行安全中主要事故种类，而且80％以上的碰撞事故 是由人为因素直接或间接造成的。目前，大多船舶避碰过程是由操作人员依据 经验主观决策的，其操作的准确性和规范性不能保证。可见，为了减少船舶碰 撞事故的发生，重点是要减少操作人员不规范的或是无效的避让措施。因此， 迫切需要一种能让船舶驾驶人员实时地、透明地了解船舶的航行环境，并能为 其提供碰撞预警和避碰方案的船舶避碰系统，用于减少人为因素引起的碰撞事 故。但在已有船舶避碰系统的研究成果中还有很多不足，表现在以下几个方面：

1、常用船载助航设备有船用雷达和船舶自动识别系统(AIS)，都能获取 目标信息，但这两者各有优缺点，所以使用单一系统难以保证信息的准确性和 全面性。

2、在实际运行中AIS设备可能出现信息发送失败，而雷达可能有盲区， 这都会导致本船上无法及时接收到最新信息。另一方面，要实现船舶避碰预警 功能，不仅要对当前做出碰撞危险度分析，还要能对下一时刻船舶间新的位置 关系做出分析，这才能提前对危险情况做出避让措施。

3、目前在船舶避碰分析与辅助决策这个技术领域上还没有准确的量化模 型，没有能够综合考虑检测目标与本船的位置关系，并分析当前碰撞危险，提 供预警方案的系统。

4、目前嵌入式计算和计算机计算迅速发展，船舶避碰领域还没有能够结 合这些技术的智能化、自动化的系统。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中单一船载助航设备可靠性 较差，并且不能自动的提供船舶碰撞预警的缺陷，提供一种能够自动化、智能 化计算船舶航行状态的基于航迹融合和航迹预测的船舶避碰辅助决策方法及 系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明提供一种基于航迹融合和航迹预测的船舶避碰辅助决策方法，包括 以下步骤：

S1、获取船舶自动识别系统与雷达传输的船舶信息，并对其进行预处理得 到船舶的位置、速度和方位信息；

S2、对船舶的位置、速度和方位信息进行航迹关联和航迹融合，具体步骤 为：

S21、对船舶的位置、速度和方位信息进行坐标转换和时间配准，将经纬 度形式信息转换为极坐标形式信息，使用分段线性插值法将不同步的信息统一 到同一时刻；

S22、对处理后的位置、速度和方位信息进行航迹关联，以目标船船舶自 动识别系统航迹信息为基准，先排除与船舶自动识别系统信息相比时间、距离 差距较大的雷达航迹信息；再通过计算船舶自动识别系统航迹信息和雷达航迹 信息的关联程度，至多选择一个关联程度较大的雷达航迹信息，将此船舶自动 识别系统航迹信息和雷达信息选定为目标船航迹融合的对象；

S23、对选定的关联程度较大的目标船的船舶自动识别系统和雷达航迹信 息进行航迹融合，采用基于统计的加权估计法来完成目标船的航迹融合过程， 并存储融合结果为航迹预测提供数据；

S3、根据航迹融合的结果对目标船进行航迹预测，并做出船舶碰撞危险评 价、避让决策及目标船态势监测。

步骤S1中对船舶信息进行预处理的方法具体为：

分别按照船舶自动识别系统与雷达报文格式进行解析，并提取有效信息存 储到数据库中。

步骤S2中目标船的船舶自动识别系统航迹信息和雷达航迹信息关联程度 的计算方法具体为：

通过正态分布的隶属度函数得到距离、方位、航速、航向这4个因素的欧 氏距离的关联和不关联隶属度值，再与各因素权重大小进行加权平均可得到综 合因素关联和不关联隶属度；

最后进行双门限细关联，即判断综合因素关联隶属度最大值与满足细关联 次数是否满足设定的门限值，若都满足则停止关联判断，存储并绑定判定细关 联的目标船的船舶自动识别系统和雷达标号，作为关联程度较大的目标船航迹 融合的对象。

步骤S3中船舶碰撞危险评价的方法具体为：

综合考虑最小会遇距离、最小会遇时间、两船距离、目标船与本船的方位 角、本船与目标船的速度比这5个作为评价因素，得到各自隶属度后与其对应 权重值加权得到综合因素碰撞危险度。

步骤S3中避让决策的方法具体为：

首先确定避让行动时机，采用碰撞危险度理论的方法计算碰撞危险度，并 将其与设定的危险度阈值进行比较，若大于该阈值，根据本船与目标船的会遇 态势判断避让方式，确定本船是直航船还是避让船，以及向左还是向右避让； 最后确定转向避让幅度。

步骤S3中目标船态势监测的方法具体为：

以本船为直角坐标系中心原点，实时绘制并显示本船周围8海里范围内的 监测目标位置、航向信息和航迹，并通过不同颜色绘制目标能直观反映不同碰 撞危险程度状态，点击对应目标能显示相应信息与避让建议。

本发明提供一种基于航迹融合和航迹预测的船舶避碰辅助决策系统，包括 串口接收模块和数据库，以及均与所述数据库连接的信息处理模块、算法模块 和人机交互模块，所述串口接收模块与所述信息处理模块相连；

所述信息处理模块，包括船舶自动识别系统信息处理模块、雷达信息处理 模块和其他信息处理模块，用于接收来自串口接收模块发送来的船舶航行信 息，并对其进行预处理得到船舶的位置、速度、方位信息，最后将处理结果保 存到数据库中；

所述算法模块，包括数据融合算法模块、航迹预测算法模块、避让决策算 法模块、碰撞危险算法模块和其他算法模块，用于从数据存储模块中读取船舶 的位置、速度、方位信息，并对其进行航迹融合和航迹预测，根据计算结果进 行碰撞预警和避让决策；

所述人机交互模块，包括目标态势监控模块、信息查询模块、碰撞预警模 块、系统配置模块和其他功能模块，用于实时的显示船舶的航行信息，以及各 种预警信息。

该系统采用linux嵌入式系统为开发平台，数据库采用SQLite3，界面开 发工具采用QT，硬件ARM板采用S3C6410芯片作为处理器。

该系统还包括GPRS通信模块，并通过所述GPRS通信模块与监控中心通信。

所述人机交互模块采用触摸屏进行人机交互。

本发明产生的有益效果是：本发明的基于航迹融合和航迹预测的船舶避碰 辅助决策方法，通过将船载雷达和AIS系统相结合，保证了单一系统失效的情 况下仍然能对船舶碰撞危险度进行分析，提高了数据来源的可靠性和稳定性； 另一方面，通过航迹融合和航迹预测算法，对船舶航行时的碰撞危险进行分析， 并做出避让决策和目标态势监测，能够实时的、智能的监测船舶航行时的安全 信息，避免船舶发生碰撞；并且结合嵌入式技术和计算机技术，提高了系统的 可靠性、可扩展性，且有助于船载设备的智能化和小型化，具有良好的实际应 用价值。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明实施例的基于航迹融合和航迹预测的船舶避碰辅助决策方 法的流程图；

图2是本发明实施例的基于航迹融合和航迹预测的船舶避碰辅助决策方 法的工作流程图；

图3是本发明实施例的基于航迹融合和航迹预测的船舶避碰辅助决策系 统的结构框图；

图4是本发明实施例的基于航迹融合和航迹预测的船舶避碰辅助决策系 统的硬件结构示意图；

图5是本发明实施例的基于航迹融合和航迹预测的船舶避碰辅助决策方 法中预测算法流程图；

图6是本发明实施例的基于航迹融合和航迹预测的船舶避碰辅助决策方 法的船舶运动矢量图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实 施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅 用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，本发明实施例的基于航迹融合和航迹预测的船舶避碰辅助决 策方法，包括以下步骤：

S1、获取船舶自动识别系统与雷达传输的船舶信息，并对其进行预处理得 到船舶的位置、速度和方位信息；分别按照船舶自动识别系统与雷达报文格式 进行解析，并提取有效信息存储到数据库中。

S2、对船舶的位置、速度和方位信息进行航迹关联和航迹融合，具体步骤 为：

S21、对船舶的位置、速度和方位信息进行坐标转换和时间配准，将经纬 度形式信息转换为极坐标形式信息，使用分段线性插值法将不同步的信息统一 到同一时刻；

S22、对处理后的位置、速度和方位信息进行航迹关联，以目标船船舶自 动识别系统航迹信息为基准，先排除与船舶自动识别系统信息相比时间、距离 差距较大的雷达航迹信息；再通过计算船舶自动识别系统航迹信息和雷达航迹 信息的关联程度，至多选择一个关联程度较大的雷达航迹信息，将此船舶自动 识别系统航迹信息和雷达信息选定为目标船航迹融合的对象；

关联程度的计算方法具体为：

通过正态分布的隶属度函数得到距离、方位、航速、航向这4个因素的欧 氏距离的关联和不关联隶属度值，再与各因素权重大小进行加权平均可得到综 合因素关联和不关联隶属度；

最后进行双门限细关联，即判断综合因素关联隶属度最大值与满足细关联 次数是否满足设定的门限值，若都满足则停止关联判断，存储并绑定判定细关 联的目标船的船舶自动识别系统和雷达标号，作为关联程度较大的目标船航迹 融合的对象。

S23、对选定的关联程度较大的目标船的船舶自动识别系统和雷达航迹信 息进行航迹融合，采用基于统计的加权估计法来完成目标船的航迹融合过程， 并存储融合结果为航迹预测提供数据；

S3、根据航迹融合的结果对目标船进行航迹预测，并做出船舶碰撞危险评 价、避让决策及目标船态势监测。

船舶碰撞危险评价的方法具体为：

综合考虑最小会遇距离、最小会遇时间、两船距离、目标船与本船的方位 角、本船与目标船的速度比这5个作为评价因素，得到各自隶属度后与其对应 权重值加权得到综合因素碰撞危险度。

避让决策的方法具体为：

首先确定避让行动时机，采用碰撞危险度理论的方法计算碰撞危险度，并 将其与设定的危险度阈值进行比较，若大于该阈值，根据本船与目标船的会遇 态势判断避让方式，确定本船是直航船还是避让船，以及向左还是向右避让； 最后确定转向避让幅度。

目标船态势监测的方法具体为：

以本船为直角坐标系中心原点，实时绘制并显示本船周围8海里范围内的 监测目标位置、航向信息和航迹，并通过不同颜色绘制目标能直观反映不同碰 撞危险程度状态，点击对应目标能显示相应信息与避让建议。

如图2所示，本发明的另一个实施例中，对于一次完整的辅助避碰过程， 根据数据处理和传递顺序，其工作流程具体为：

(1)通过串口接收AIS模块、雷达模块传输的报文，获取目标信息；

(2)按照AIS与雷达的报文信息格式解析，提取所需信息并存储到数据 库中；

(3)从静态、动态多种数据中，取出融合所需位置、速度和方位信息， 进行数据融合，显示融合航迹，这样是为了确保数量分析来源的正确性与全面 性；

(4)根据融合航迹，预测下一步目标位置、速度和方位信息，提供避碰 分析和碰撞预警的数据来源，并保证了后续分析判断的及时性；

(5)根据预测信息，判断会遇局势，并显示在以本船为中心的一定范围 内的所有目标，让操作人员直观掌握周围航行环境整体状况；

(6)评估是否有碰撞危险，这是船舶避碰系统的核心，评判方法应具有 有效性与快速性；

(7)若判断有危险，则给出碰撞预警；

(8)根据会遇局势，给出避让方案。

如图3所示，本发明实施例的基于航迹融合和航迹预测的船舶避碰辅助决 策系统用于实现本发明实施例的基于航迹融合和航迹预测的船舶避碰辅助决 策方法，包括串口接收模块和数据库，以及均与所述数据库连接的信息处理模 块、算法模块和人机交互模块，所述串口接收模块与所述信息处理模块相连；

所述信息处理模块，包括船舶自动识别系统信息处理模块、雷达信息处理 模块和其他信息处理模块，用于接收来自串口接收模块发送来的船舶航行信 息，并对其进行预处理得到船舶的位置、速度和方位信息，最后将处理结果保 存到数据库中；

所述算法模块，包括数据融合算法模块、航迹预测算法模块、避让决策算 法模块、碰撞危险算法模块和其他算法模块，用于从数据存储模块中读取船舶 的位置、速度和方位信息，并对其进行航迹融合和航迹预测，根据计算结果进 行碰撞预警和避让决策；

所述人机交互模块，包括目标态势监控模块、信息查询模块、碰撞预警模 块、系统配置模块和其他功能模块，用于实时的显示船舶的航行信息，以及各 种预警信息。

本发明的另一个实施例中，本发明提供的基于航迹融合与航迹预测的船舶 避碰辅助决策系统，具体包括：

1.串口接收模块

本发明对应实现的装置通过串口与AIS和雷达模块相连，其硬件结构示意 图如图4所示，通过串口接收模块程序循环获取AIS与雷达传输的报文信息。

2.信息处理模块

包括AIS和雷达信息处理模块，即对串口接收模块获取的信息，分别按照 AIS与雷达报文格式进行解析，并提取有效信息存储到数据库中。

4.数据融合算法模块

对AIS与雷达目标的位置、速度和方位信息进行数据融合，具体包括：

(1)坐标转换：由于雷达目标位置为极坐标系的距离和方位形式，AIS是 经纬度形式信息。为了统一坐标系便于后续数据处理，把地球椭球面近似当作 圆形来处理位置信息，将AIS经纬度信息转换为极坐标。

(2)时间配准：把对同一目标的不同步的量测数据统一到同一时刻，这通 常是由于多个传感器采样周期不同，且系统接收到的时刻也不同。采用较为简 单可行的分段线性插值方法，其原理是将插值点用折线段连接起来，从而更逼 近原函数。

3)航迹关联：首先进行时间距离粗关联，可以排除时间、距离差距比较 大的目标，如几小时或十几海里，这样大幅度减少了需要后续判断关联对象， 提高计算效率；然后进行模糊综合评判航迹关联算法，通过正态分布的隶属度 函数得到距离、方位、航速、航向这4个因素的欧氏距离的关联和不关联隶属 度值，再与各因素权重大小进行加权平均可得到综合因素关联和不关联隶属 度；最后进行双门限细关联，即判断综合因素关联隶属度最大值与满足细关联 次数是否满足设定的门限值，若都满足则停止关联判断，存储并绑定判定细关 联的AIS和雷达目标标号，确定航迹融合的船舶对象。

(4)航迹融合：采用基于统计的加权估计法来完成目标航迹融合过程， 是在总体均方误差最小的情况下，确定最优加权因子，从而保证融合后的估计 值达到最精确，该方法简单易实现。最后融合结果存入数据库，为航迹预测提 供融合航迹数据。

5.航迹预测算法模块

采用改进的Sage-Husa自适应Kalman滤波算法，在Kalman滤波的基础上 加入了对量测噪声的统计特性估计，且采用基于协方差匹配技术的滤波收敛判 据来防止滤波发散，根据信息使用顺序，可以分为时间更新(预估过程)和量 测更新(校正过程)，这两个过程的交替计算，则完成递归滤波过程。具体算 法过程如图5所示，预测结果为图5中推算状态向量，将其存入数据库。

6.碰撞危险算法模块

包括运动矢量分析、会遇态势划分、船舶碰撞危险评价算法，具体过程： 将研究目标当作质点，在直角坐标系中分析本船与目标的具体会遇态势，如图 6所示。

船舶碰撞危险评价模型，选取最小会遇距离DCPA、最小会遇时间TCPA、 两船距离D、目标船与本船的方位角ΔB、本船与目标船的速度比K(K＝V_T/V_O) 这5个作为评价因素。可以获得后续分析需要的参量，其中：

DCPA＝D×sin(C_OT-B_T)

$TCPA=\frac{D\times cos(C_{OT}-B_T)}{V_{OT}}$

然后根据B_OT和ΔC，可把会遇态势定量划分为对遇、右舷交叉相遇、左舷 交叉相遇、追越、被追越这5种局势；最终通过船舶碰撞危险评价模型的得到 具体量化碰撞危险度的值，并将其存入数据库。

并通过得到最终综合因素碰撞危险度。a_DCPA、a_TCPA、a_D、a_ΔB、a_K为目标船参数的对应权 重，均属于[0，1]，全部之和为1，并且对应隶属度函数为：

$U_{DCPA}=\left(\begin{array}{cc}1& \left|DCPA\right|\le d_1\\ \frac{1}{2}-\frac{1}{2}sin\left[\frac{\pi }{d_2-d_1}\left(\right|DCPA|-\frac{d_1+d_2}{2})\right]& d_1<\left|DCPA\right|\le d_2\\ 0& d_2<\left|DCPA\right|\end{array}\right)$

$U_D=\left(\begin{array}{cc}1& D\le r_1\\ \frac{1}{2}-\frac{1}{2}\sin \left[\frac{\pi }{r_2-r_1}(D-\frac{r_1+r_2}{2})\right]& r_1<D\le r_2\\ 0& r_2<D\end{array}\right)$

$U_{TCPA}=\left(\begin{array}{cc}1& \left|TCPA\right|\le t_1\\ {\left|\frac{t_2-\left|TCPA\right|}{t_2-t_1}\right|}^{3.03}& t_1<\left|TCPA\right|\le t_2\\ 0& t_2<\left|TCPA\right|\end{array}\right)$

其中，d₁表示两船安全驶过的最小距离，d₂表示安全会遇范围，r₁表示船 舶碰撞距离；r₂表示船舶注意距离，t₁表示船舶碰撞时间，t₂表示船舶注意时 间，C为碰角，W为常数，本系统取2.0。

7.避让决策算法模块

首先确定避让行动时机，是采用碰撞危险度理论的方法，即设定的危险度 阈值。若碰撞危险度CRI大于该值则开始避让；然后根据当前会遇态势判断避 让方式，确定本船是直航船还是避让船，以及向左还是向右避让；最后确定转 向避让幅度，采用增步长法求取转向角度θ_C，逐步增加到满足|DCPA′|≥SDA′， 此时θ_C即为转向幅度大小，考虑实际情况中船舶转向会有一定延迟，而采取避 让行动应该“及早地”，为使结果更安全、合理，可以对DCPA计算式中的距离 D进行适当减小。

8.目标态势监测模块

以本船为直角坐标系中心原点，实时绘制并显示本船周围8海里范围内的 监测目标位置、航向信息和航迹，并通过不同颜色绘制目标能直观反映不同碰 撞危险程度状态，本系统是通过红色表示碰撞危险度较高(CRI≥0.5)建议马 上避让，黄色表示有潜在碰撞危险(0≤CRI≤0.5)应关注目标，绿色表示 没有危险(CRI＝0，两船不相遇或是已经经过最近会遇点)。

9.信息查询模块

包括对本船和目标船舶动态、静态信息的查询，以及随时查询其他历史数 据，尤其是发生事故之后，这样可以了解事故原因，例如是监测不到位还是监 测报警后人员操作不到位。这样可以对追究事故责任，也能对分析每次操作是 否正确有效提供证据。

10.碰撞预警模块

将碰撞危险程度划分为多个预警级别，根据智能分析得到的碰撞危险度和 制定好的阈值范围，用不同颜色显示会遇船舶的不同危险类型，对驾驶员进行 预警提示，在会遇危险度很高时，用声音进行报警。

11.系统配置模块。

船舶信息配置，主要是船名、船舶下水时间等静态基本信息；报警与预警 阈值配置，就是根据实际需求(如货物的不同)设置所需的警戒值；算法参数 配置，可以根据实际航行环境进行调节。

进一步地，基于航迹融合与航迹预测的嵌入式船舶避碰辅助决策系统在以 嵌入式系统Linux、界面开发工具QT、数据库SQLite3为软件开发平台，以 S3C6410芯片为处理器的ARM板作为硬件开发平台，实现对应装置。该装置包 括嵌入式平台、AIS模块、雷达模块、GPRS通信模块和触摸屏，嵌入式平台与 雷达信息模块、AIS信息模块、GPRS通信模块、触摸屏相连接，并且该装置通 过GPRS通信模块接入Internet，从而与监控中心通信。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进 或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。