基于海上避碰规则和机器学习的辅助避碰决策方法研究

• 作 者: 冯涂超 郑茂 尹奇志 初秀民 谢朔
• 机 构: 武汉理工大学能源与动力工程学院,武汉理工大学智能交通中心
• 出 处: 武汉理工大学学报:交通科学与工程版
• 发表日期: 2021年1期
• 关键词: 机器学习 避碰决策 海上避碰规则 货运船舶 machine learning collision avoidance decision making COLRE
• 基金项目: 国家重点研发计划项目(2018YFB1600400),船舶态势智能感知系统研制项目(MC-201920-X01),国家自然科学基金项目(51709220)资助

为解决船舶避碰辅助决策问题,提出了一种基于国际海上避碰规则和机器学习的辅助避碰决策方法.首先建立船舶避碰场景仿真模型,收集不同态势下的船舶会遇场景样本,再依据国际海上避碰规则(COLREGs)获取规范避碰决策样本.以本船及目标船的航速和方位角为特征建立特征状态空间,分别利用BP神经网络(BP-neural network)和支持向量机(support vector machine,SVM)两种机器学习方法对所得到的辅助决策结果进行分类训练,实现在一定的相对距离内船舶辅助避碰自主决策.仿真结果显示经由BP神