网联条件下航行智能决策技术研究
【摘要】随着自动船舶概念的提出和一系列技术的开发，智能航行的实现成为可能，同时自主航行的安全性也受到了广泛的关注。本次研究主要基于“航行脑”系统概念的设计[1]，对“航行脑”的感知空间，认知空间和决策执行空间进行了解。在此基础上主要针对认知空间的态势认知进行学习。具体研究“航行脑”的认知计算实现方式和方法以及在此基础上的船舶碰撞风险的认知算法。结合基于模型的VCRO[2]和基于深度学习CNN算法给出风险预测算法或者独立地给出一种全新的算法。
【关键词】自动船舶 航行脑 认知算法 风险预测 船舶避碰 VCRO CNN
Summary of Research on Navigation Intelligent Decision-making Technology under Networked Conditions
【Abstract】 With the introduction of the concept of automatic ship and the development of a series of technologies, the realization of intelligent navigation has become possible, and the safety of autonomous navigation has also been widely concerned. This research is mainly based on the concept of 'navigational brain' system design [1]. It understands the perceptual space, cognitive space and decision execution space of 'navigational brain'. On this basis, we mainly study Situational Cognition in cognitive space. The realization method and method of cognitive calculation of 'navigational brain' and the cognitive algorithm of ship collision risk based on it are studied in detail. Combining model-based VCRO algorithm [2] and deep learning CNN algorithm [3],giving an risk prediction algorithm or a new independent algorithm.
【Keywords】Automatic ship; Navigational brain; Cognitive algorithm; Risk prediction; The avoidance of ship collision
- 背景介绍
20世纪70年代以来，人们开始将机器人与运输载具结合起来，尝试将人工智能应用于交通运输中，生产出“无人机”，“无人车”和“无人船”[3][4]等智能交通工具，其核心在于建立一套可替代人工的智能驾驶系统。由于路面交通情况较为复杂，所以“无人船”的实现将首先成为可能。近年来，在一定技术支持下如驾驶[5]、机舱管理、货物管理及船体等方面的智能辅助系统[6]，船舶上实现了大幅度的配员减少。基于此，严新平等人提出了“航行脑”系统的概念[1]，其中的认知空间连接着感知空间和决策控制空间，起着决定性的作用。
一直以来，航行安全一直是航运界关注的焦点，世界上各国家和相关研究人员已在航运安全领域做出大量努力来保证海洋货运船舶的货物和人员安全，其中影响安全性的因素主要是船舶碰撞事故。据统计，在船舶碰撞事故中，有 89% ～ 96%的事故是人为因素导致的[7]。为保证船舶航行安全，在智能航行中的船舶避碰算法成为了首要解决问题。
因此，基于航行脑认知空间的避碰算法成为目前的研究热点。
