摘要
交汇水域通航环境复杂且交通流密度较大，使得水域内船舶会遇频繁、交通冲突严重，船舶发生碰撞危险的几率大大增加，给船舶安全航行及交通监管带来巨大挑战。会遇意图不明确或意图判断失误往往是导致船舶陷入危险紧迫局面并引发碰撞事故的重要原因。准确辨识会遇意图并对碰撞风险进行及时预警，对开发船舶避碰助航预警系统、提升交汇水域船舶交通管理智能化水平具有重要的现实意义和应用价值。 以交汇水域为研究对象，利用船舶自动识别系统(Automatic Identification System，AIS)提取船舶会遇信息，分析会遇的时空演化形式，提出了会遇场景自动提取算法，设计了会遇意图在线辨识方法，针对不同意图下的会遇演化过程建立风险计算模型，并应用于助航预警系统。具体研究工作及成果如下： (1)船舶会遇场景自动提取。针对目标水域进行AIS数据解析和预处理，实现了船舶轨迹的提取；根据时空约束条件和会遇几何运动关系完成会遇轨迹配对和会遇特征计算，重建了会遇场景；利用时间窗口提取会遇特征序列，借助支持向量机设计会遇场景的分类模型，并实现会遇场景的自动提取算法；利用实际交汇水域AIS数据进行方法验证，结果表明设计的会遇场景自动提取算法准确率高于90%，与传统依赖局部空间经验条件的会遇场景判别方法相比降低了误判率，为会遇意图的辨识和碰撞风险建模提供了数据基础。 (2)会遇意图在线辨识。以大屿山海峡交汇水域为研究对象，剖析船舶运动与会遇意图之间的耦合关系，提取表征不同意图的会遇特征作为模型的观测输入；考虑不同意图下船舶会遇过程的时序演化特性，利用隐马尔科夫模型对会遇特征序列进行建模，形成船舶交叉、追越、对遇等典型意图的辨识模型；研究船舶不同会遇意图的模型匹配方法，实现船舶会遇意图在线辨识；分别对典型会遇场景和复杂会遇场景进行意图辨识实验，结果表明所提出的模型和算法具有较高的准确性和实时性，特别对易混淆和会遇局面发生变化的复杂意图仍然有较好的辨识效果。 (3)考虑意图的会遇助航预警。分析会遇过程与碰撞风险的关联关系，基于统计分析对各意图分阶段提取DCPA、TCPA风险因子；利用层次分析、灰色关联等方法建立融入意图的多元因子与碰撞风险的量化排序关系，并应用随机森林回归算法实现多元因子与碰撞风险之间的映射，形成了考虑意图的碰撞风险模型；将模型与未考虑意图因素的VCRO风险模型进行对比实验和分析，结果表明考虑意图的风险度量方法能更准确的描述会遇风险的变化；结合提出的会遇意图辨识算法和碰撞风险度量模型设计了会遇助航预警流程，并对不同局面的会遇实例进行助航预警展示，达到了及时准确的预警效果。 研究成果为开展船舶会遇预警理论与方法研究提供了新思路，对开发船舶智能避碰预警系统具有现实指导意义。
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