一种面向全息航行场景图的水上交通本体建模方法和模型

摘要

本发明提供了一种面向全息航行场景图的水上交通本体建模方法和模型，基于对环境、规则和船舶行为的场景语义描述，在水上交通场景中实现了全要素、全功能、全方位的语义表达，使无人驾驶船舶满足了对交通对象的多尺度行为的认知功能。本发明形成了场景域范围内的供无人驾驶船舶认知的全息航行场景图。本发明可以应用在船舶的态势认知和智能决策中。

说明书

技术领域

本发明属于场景建模技术领域，具体涉及一种面向全息航行场景图的水上交通本体建模方法和模型。

背景技术

传统的电子航道图问题在于，数据查询只针对单一要素，难以反映对象间的层级关系等结构特征，更无法支持对整个场景的查询。其次，传统查询支持对象的时空属性的查询，但缺乏时空关系的描述以及对某个对象完整演化过程的直接查询。部分查询即使能间接获取某个要素的历史信息，也难以进一步查询该时期下不同对象间的因果关系、作用关系等关联关系。当前电子航道图难以反映对象关系等结构特征，无法实现机器理解。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种面向全息航行场景图的水上交通本体建模方法和模型，用于使无人驾驶船舶对交通对象的多尺度行为进行认知。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种面向全息航行场景图的水上交通本体建模方法，包括以下步骤：

S1：将面向全息航行场景图的水上交通本体模型解构为包括环境本体模型、规则本体模型和船舶行为本体模型的相互影响的本体模型；

S2：构建包括语义建模层和语义提取层的环境本体模型；具体步骤为：

S21：构建语义建模层，将水上交通环境的语义信息结构化处理后作为知识源存入本体知识库；

S22：构建语义提取层，识别场景类别并生成环境要素的语义描述，实现对水上交通环境的语义理解；根据环境场景类别和环境要素的相关性，通过识别场景类别缩小无人驾驶船舶在执行航行任务时的有效搜索范围；

S23：以航行任务为驱动，通过自动重传请求ARQ查询引擎，采用三元组匹配的方法在环境场景本体知识库中检索所需的环境语义信息，进行环境场景认知；

S3：通过抽取包括国际海上避碰规则的要素及属性，构建规则本体模型；

S4：以船舶行为为水上交通对象，基于环境场景和规则场景，利用船舶活动数据，对水上交通对象在时空范围内的活动进行语义表达，构建船舶行为本体模型；

S5：基于步骤S2至S4依次构建的环境本体模型、规则本体模型和船舶行为本体模型，通过相应的感知手段获取关于环境、规则和船舶行为相关的信息，并输入到对应的本体模型中实例化为场景本体信息，形成场景域范围内的供无人驾驶船舶认知的行为场景全息语义地图。

按上述方案，所述的步骤S21中，具体步骤为：

S211：根据对水上交通环境场景语义的形成过程及其构成要素的理解，将水上交通环境场景语义分为包括自然环境和通航基础设施的不同类别；以三维体素为基本单元将连续分布的环境场数据进行离散化处理，根据时间维度上各个要素的变化，计算每个基本单元的水文环境特征、气象环境特征和地理环境特征；

S212：根据不同环境场景要素的特点和语义特征构建要素语义集，构建用于描述水域气象、水文、地理环境属性和特征的自然环境语义集、用于描述各种通航基础设施属性及其功能特性的通航基础设施功能语义集；

S213：通过本体建模实现水上交通环境场景语义的本体表达；抽取环境场景的概念和属性，并分析概念间的关系，运用本体建模工具建立水上交通环境场景的本体概念与推理规则库。

进一步的，所述的步骤S211中，自然环境包括气象环境、水文环境、地理环境特征；气象环境包括风速、风向、能见度、气压、温度和降水量；水文环境包括流速、流向、浪高、主波向、波浪周期、潮时和潮差；地理环境特征包括地形和地貌；通航基础设施是指与船舶活动相关的关键特征，包括航道航路的通航能力、码头泊位的分布特征和靠泊能力、导助航设备设施的导助航功能特征、锚地的容量以及类型特征。

按上述方案，所述的步骤S22中，具体步骤为：

S221：基于深度学习算法识别环境场景类别并生成环境要素的语义描述；

S222：以自然语言的形式表达提取的语义描述，采用基于本体的语义解析器解析环境语义中的实例和属性；

S223：将环境场景类别、实例和属性与环境场景本体知识库相对应。

按上述方案，所述的步骤S3中，具体步骤为：

S31：从包括程序性规则和经验性规则的多方面分析水上交通规则的类型；

S32：基于本体建模方法抽取水上交通规则的要素，抽象为水上交通对象、对象行为、对象与对象或行为之间的关系这三个要素，以及这三个要素具备的属性；并进行语义提取和语义关联，构建每个规则描述的水上交通场景的语义模型；

S33：对每个水上交通规则场景中具有指定行为与属性的船舶对象进行避碰角色辨识；并基于本体的推理与查询机制对每一船舶应执行的操作进行语义推理与语义查询，形成特定场景下具有特定行为与属性的面向智能船舶的规则知识库，实现智能船舶对规则的自主认知，具备规则所指定的航行意识。

进一步的，所述的步骤S31中，程序性规则包括对水上交通对象、行为、关系及属性的明确的语义描述；经验性规则包括现实情境中为了提高水上交通对象的安全所采取的“良好船艺”操作，是程序性规则中未进行具体表述，却是水上交通规则场景必需的、表示智能船舶具备的先验知识。

按上述方案，所述的步骤S4中，具体步骤为：

S41：基于水上交通对象的活动数据构建运动状态向量，建立水上交通对象的元行为模型来描述表征对象运动状态的行为语义单元，将对象行为从数据转化为语义；

S42：根据维扩展9交模型DE-9IM对水上交通对象的活动轨迹与水上交通场景中环境之间形成的拓扑关系进行建模并计算，丰富对象行为的拓扑语义；结合对象行为的轨迹特征与拓扑关系，构建水上交通对象的交通行为模型，对水上交通对象的元行为进行完备语义空间的描述与表达；

S43：对船舶行为从包括时间、空间、语义的三个不同维度进行不同尺度的分析，将交通行为划分为包括微观行为、介观行为、宏观行为三种尺度的行为，实现水上交通场景中全要素、全功能、全方位的语义表达，使无人驾驶船舶对本船与其他交通对象的多尺度行为认知，形成场景域范围内的供无人驾驶船舶认知的行为场景全息语义地图。

按上述方案，所述的步骤S5中，相应的感知手段包括环境信息采集系统、船舶信息采集系统、规则信息库；环境信息采集系统包括航道数据采集系统、水文数据采集系统和气象数据采集系统；航道数据采集系统包括航道扫测数据系统、高分辨率遥感卫星和高分辨率倾斜航摄仪；水文数据采集系统包括流速流向仪和测深仪；气象数据采集系统包括风速风向仪；船舶信息采集系统包括本船数据采集系统和交通流数据采集系统；本船数据采集系统包括北斗或GPS系统、惯导系统、毫米波雷达、微波雷达、高清摄像头、红外传感器、声音传感器；交通流数据采集系统包括AIS或LoRa系统；规则信息库包括国际海上或内河船舶避碰规则、港口水域航行规则、其他法律法规、良好船艺；实例化的场景本体信息包括环境本体、船舶本体、规则本体；环境本体包括水域类型、气象条件、水文条件；水域类型包括受限水域和开阔水域；船舶本体包括船舶类型和船舶状态；船舶类型包括机动船和渔船；船舶状态包括航向、航速、位置、号灯号型；规则本体包括程序性规则和经验性规则。

一种面向全息航行场景图的水上交通本体模型，包括环境本体模型、规则本体模型和船舶行为本体模型；环境本体模型是用于描述水域气象、水文、地理环境属性和特征的自然环境语义集、用于描述各种通航基础设施属性及其功能特性的通航基础设施功能语义集；环境本体模型包括依次连接的输入输出层、语义建模层、语义提取层；输入输出层用于输入航行任务需求和输出环境语义信息；语义建模层用于将水上交通环境的语义信息结构化处理后作为知识源存入本体知识库；语义提取层用于识别场景类别并生成环境要素的语义描述，实现对水上交通环境的语义理解；规则本体模型是将从水上交通规则中抽取的要素抽象为水上交通对象、行为、关系属性，并进行语义提取、语义关联，构建每一规则所描述水上交通场景的语义模型；船舶行为建模是利用船舶活动数据，对水上交通对象在时空范围内的活动进行语义表达、构建行为场景的语义模型。

一种面向全息航行场景图的水上交通场景本体模型装置，包括环境本体信息处理模块、规则本体信息处理模块、行为本体信息处理模块、本体综合表达模块、数据接口、用户接口、网络接口和电源。

本发明的有益效果为：

1.本发明的一种面向全息航行场景图的水上交通本体建模方法和模型，基于对环境、规则和船舶行为的场景语义描述，在水上交通场景中实现了全要素、全功能、全方位的语义表达，使无人驾驶船舶满足了对交通对象的多尺度行为的认知功能。

2.本发明形成了场景域范围内的供无人驾驶船舶认知的全息航行场景图。

3.本发明可以应用在船舶的态势认知和智能决策中。

附图说明

图1是本发明实施例的水上交通本体建模示意图。

图2是本发明实施例的环境本体建模示意图。

图3是本发明实施例的规则本体建模示意图。

图4是本发明实施例的船舶行为本体建模示意图。

图5是本发明实施例的水上交通场景本体模型实例图。

图6是本发明实施例的水上交通场景本体的装置图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明包括环境语义建模、规则语义建模和船舶行为建模三部分：

环境语义建模是指构建用于描述水域气象、水文、地理环境属性和特征的自然环境语义集、用于描述各种通航基础设施属性及其功能特性的通航基础设施功能语义集；

规则语义建模是指抽取水上交通规则中的要素，抽象为水上交通对象、行为、关系属性，并进行语义提取、语义关联，构建每一规则所描述水上交通场景的语义模型；

船舶行为建模是指利用船舶活动数据，对水上交通对象在时空范围内的活动进行语义表达，构建行为场景的语义模型。

参见图1，本发明实施例的一种方法，包括以下步骤：

S1：水上交通场景本体的解构；参见图1。将水上交通本体建模解构为包括环境本体模型、规则本体模型和船舶行为本体模型的相互影响的本体模型。

S2：环境本体建模，包括语义建模层和语义提取层；参照图2。

语义建模层将交通环境的语义信息结构化处理后作为知识源存入本体知识库；语义提取层识别场景类别并生成环境要素的语义描述，实现交通环境的语义理解。环境场景认知以航行任务为驱动，采用三元组匹配的方法去环境场景本体知识库中检索需要的环境语义信息。

在语义建模层，首先，根据对水上交通环境场景语义形成过程及其构成要素的理解，将其分为自然环境和通航基础设施两大类。根据不同环境场景要素的特点及其语义特征，构建要素语义集。自然环境主要考虑气象环境(风速、风向、能见度、气压、温度、降水量等)、水文环境(流速、流向、浪高、主波向、波浪周期、潮时、潮差等)、地理环境特征(地形、地貌等)。通航基础设施主要提取与船舶活动相关的关键特征，包括航道航路的通航能力，码头泊位的分布特征和靠泊能力，导助航设备设施的导助航功能特征，锚地的容量以及类型特征等。其次，以三维体素为基本单元，将连续分布的环境场数据进行离散化处理，同时考虑时间维度上各个要素的变化，对每个基本单元计算水文环境特征、气象环境特征和地理环境特征。在此基础上，构建用于描述水域气象、水文、地理环境属性和特征的自然环境语义集、用于描述各种通航基础设施属性及其功能特性的通航基础设施功能语义集。最后，采用本体建模的思想实现水上交通环境场景语义的本体表达，抽取环境场景的概念、属性，并分析概念间的关系，运用本体建模工具(如OWL、SWRL)建立水上交通环境场景本体概念与推理规则库。

在语义提取层，考虑到环境场景类别和环境要素的相关性(例如港口水域-泊位)，通过对场景类别的识别可使无人驾驶船舶在执行航行任务时有效缩小搜索范围。基于深度学习算法识别出环境场景类别；将提取的语义描述以自然语言的形式表达后，采用基于本体的语义解析器来解析出环境语义中的实例和属性，最后将环境场景类别、实例和属性与环境场景本体知识库相对应。

在执行航行任务时，无人驾驶船舶以任务为导向，采用自动重传请求(ARQ)查询引擎，以三元组匹配的方法检索本体知识库中的所需环境语义信息。

S3：规则本体建模；参照图3。通过抽取国际海上避碰规则等规则中的要素及属性，构建规则语义模型。

首先，从程序性规则和经验性规则两方面分析水上交通规则类型。程序性规则指对水上交通对象、行为、关系及属性有明确的语义描述，包括《国际海上避碰规则》、部分水域特定避碰规则、港口水域的航行规则及相关法律法规等；而经验性规则指现实情境中为了提高水上交通对象的安全所采取出的“良好船艺”操作，该规则是程序性规则中未进行具体表述却是水上交通规则场景不可或缺的，表示智能船舶所具备的先验知识。

其次，基于本体建模方法，抽取水上交通规则中的要素，抽象为水上交通对象、对象行为、对象与对象或行为之间的关系及前三者具备的属性，并进行语义提取、语义关联，构建每一规则所描述水上交通场景的语义模型。

最后，对每一水上交通规则场景中具有指定行为与属性的船舶对象进行避碰角色辨识，并基于本体的推理与查询机制，对每一船舶应执行的操作进行语义推理与语义查询，形成特定场景下具有特定行为与属性的面向智能船舶的规则知识库模型，实现智能船舶对规则的自主认知，具备规则所指定的航行意识。

S4：船舶行为本体建模；参照图4。以船舶行为为研究对象，基于环境场景和规则场景，利用船舶活动数据，对水上交通对象在时空范围内的活动进行语义表达，构建行为场景的语义模型。

首先，基于水上交通对象的活动数据构建其运动状态向量，建立水上交通对象的元行为模型来描述表征对象运动状态的行为语义单元，实现对象行为从数据到语义的转化。

其次，根据维扩展9交模型(DE-9IM)对对象活动轨迹与水上交通场景中环境之间形成的拓扑关系进行建模并计算，实现对对象行为的拓扑语义丰富。结合对象行为的轨迹特征与拓扑关系，构建水上交通对象的交通行为模型，对水上交通对象的元行为进行完备语义空间的描述与表达。

最后，对船舶行为从时间、空间、语义三个不同的维度对交通行为进行不同尺度的分析，划分为活动(微观行为)、过程(介观行为)、事件(宏观行为)三种尺度的行为，实现水上交通场景中全要素、全功能、全方位的语义表达，使无人驾驶船舶对本船与其他交通对象的多尺度行为认知，形成场景域范围内的供无人驾驶船舶认知的行为场景全息语义地图。

S5：场景本体信息的实例化；参照图5。基于前述的三大类本体模型，通过相应的感知手段获取关于环境、规则以及船舶行为相关的信息，将其输入到对应本体模型中，形成场景域范围内的供无人驾驶船舶认知的行为场景全息语义地图。

以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。