船舶擬人智能避碰決策方法研究綜述
航海技術
作者：李麗娜 陳國權 李國定 鄭敏傑 孫洪波
摘要：回顧我校研發團隊20年來在船舶自動避碰技術的研究曆程，簡要介紹了船舶擬人智能避碰決策（PIDVCA）方法，重點論述了《機器決策》的“擬人智能”特性，並借助船舶智能操控（SIHC）仿真平台，通過設計典型會遇態勢加以驗證。研究結果表明：基於PIDVCA方法的《機器決策》可以同時安全避讓2～4個危險目標船，達到了預期的研究目標，最後指出PIDVCA方法尚存的問題及日後研究方向。
關鍵詞：PIDVCA 機器決策 SIHC 仿真平台 模擬實驗
0 引言
在航海技術高度發展的今天，船舶的碰撞、擱淺、觸礁事故仍時有發生。這些海事事故不僅造成了重大的人員傷亡與巨額的財產損失，而且對海洋生態環境構成了嚴重的威脅。國際海事組織的調查研究表明，有 80%以上的海事事故是由於人為因素直接或者間接造成，而解決人為因素導致的船舶碰撞事故的重要途徑之一是實現船舶智能避碰決策自動化，因此研究具有多目標船智能避碰輔助決策支持功能的綜合船橋係統，對減少或者避免海事事故發生有著重要的現實意義。國內外學者近二十年來基於專家係統原理、模糊數學、神經網絡技術和多Agent技術等方法展開了廣泛的研究，其研究成果對PIDVCA研究方法頗有啟發和幫助。本文針對從事船舶避碰決策研究的專家學者及船舶駕駛員關注的問題——如何確保機器自動提供合理有效的避碰決策，亦即如何確保《機器決策》具有“擬人智能”的特性，基於前期研究成果進一步凝練出PIDVCA的機器實施辦法，使專家學者及船舶駕駛員能進一步認識和認可基於PIDVCA方法的《機器決策》，促使研究成果能盡快得到實際應用，使我國自主開發的綜合船橋係統及關鍵設備的多目標船智能避碰輔助決策技術取得源頭創新，並達到世界先進水平。
1 回顧20年的研究曆程
在國家和福建省自然科學基金等項目資助下，近20年來經曆了研究方法探索、PIDVCA方法論證與算法仿真驗證及其應用研究以及係統軟件開發三個階段。
1.1 研究方法探索期（1996年以前）
上世紀90年代初，在陳聰貴教授引導下，研發團隊開始涉足船舶自動避碰研究領域。受我國船舶自動避碰研究領域開拓者吳兆麟教授在海上避碰行動量化分析[1]的啟發，針對船用雷達的ARPA功能隻能進行危險判斷而不能自動決策以及危險判據科學性存在的局限性，從平麵解析幾何分析入手，通過構建目標運動要素計算模型以及安全會遇距離（SDA）和緊迫局麵距離、最晚施舵時機（Tln）以及避碰決策實施方案量化模型，基於雷達避碰示意圖提供的避碰方法構建目標會遇局麵劃分模型及分類算法，運用C語言編程，初步實現了霧航開闊水域船舶避碰決策自動生成及自動避碰過程監控的單機簡單仿真實驗。1996年以前研究初期的主要成效是形成研究思路、基本模型和算法，實現單機的簡單仿真。實驗結果顯示有部分成功避讓的例子，但仿真結果部分態勢存在無解等問題，離當時提出對12海裏內的會遇目標（最多20個）自動提供安全避碰決策的研究目標距離較大，曾一度陷入困境和迷茫中……
1.2 研究方法形成期（1996～2006）
通過進一步研究，分析了研究初期存在問題的原因：一是避碰數學模型的單一性難以適應目標交會特征的多樣性；二是時間搜索決策算法的單一性難以實現對海員通常做法及優良船藝的模擬；三是研究目標定位過高，既不切合實際，也加大了研究的難度。隨後結合上世紀90年代期間研究者以 “雷達觀測與ARPA實操訓練”指導教師的身份參加航海雷達模擬器培訓的教學實踐，從受訓學員中經驗豐富的船長及高級駕駛員（以下簡稱優秀船員）的避讓操船方法，進一步領會了多船會遇態勢下海員的通常做法及優秀船員的優良船藝，並從典型的多船會遇避碰示例得到凝練。針對研究初期存在的問題，將人工智能的思想方法應用於總結梳理研究初期的船舶自動避碰方法[2，3]，提出了研究智能避碰決策自動化的策略是“擬人智能”的設計理念[4]，並對研發團隊在上世紀90年代年研究成果作了總結[5] 。
為了更逼真地模擬海上的實際環境，2001年協同大連海事大學航海技術研究所，基於船舶操縱模擬器和電子海圖技術聯合創建了航行安全與自動避碰（NSACA）仿真測試平台，通過模擬實驗，進一步對避碰模型及算法的適應性和穩定性問題進行改進、優化和完善。
這一階段獲得了2項學校科研基金和2項省自然科學基金項目的資助，研究工作取得豐碩成果，發表了【2】～【5】等二十多篇文章，逐步形成了船舶擬人智能避碰決策（PIDVCA）方法；創建了先進的NSACA仿真測試平台，開展了大量的仿真實驗，從實驗中發現已建數學模型仍還有缺陷，設計的算法尚不完備，同時發現了目標交會特征的內在規律對模型及算法產生的影響。
1.3 研究方法論證與應用係統開發階段
2007年以來，利用國家自然科學基金項目“船用智能避碰導航儀的機理及其仿真研究”的契機，圍繞實現“擬人智能”的理念和目標，通過理論分析和仿真實驗，著重對PIDVCA數學模型和算法進行改進、優化和完善，初步形成PIDVCA理論雛形[6～14]，開發了PIDVCA應用軟件，進行了大量的仿真模擬實驗，同時逐步將研究形成的PIDVCA算法應用於自主研發的船舶智能操控仿真平台及遊艇智能操控仿真訓練係統的智能目標船及航行智能化及其自動控製模塊[14]。
這一階段獲得國家和省自然科學基金項目、福建省交通廳科技重大項目的資助；研究工作得到進一步的深入【6～18】；計劃外項目（1999～2009）“寬水域船舶擬人智能避碰決策（PIDVCA）理論的研究” 通過福建省教育廳組織的成果鑒定，成果達到國際先進、國內領先水平；研發團隊基於DMI（丹麥航海技術研究所）開發的國際一流六自由度船模，開發了先進的船舶智能操控（SIHC）仿真平台，為船舶智能避碰決策及其自動控製的研究提供更便捷、更先進的測試環境；同時借助該平台對PIDVCA的完整性及算法的完備性進行測試，探討了兩船陷入緊迫危險下的協調避碰決策算法、受限水域的避淺避礁及綜合避讓決策算法以及初步實現了基於AIS短信功能自動播發本船操船意圖的技術方案[ 15～18]。基於前期研究形成的PIDVCA理論基礎，近期研發團隊正在為863計劃《現代交通技術領域船舶綜合監測及操控係統開發》項目子課題“綜合船橋係統及關鍵設備”開發多功能避碰輔助決策技術功能模塊，項目已進入軟件集成測試階段。
2 船舶擬人智能避碰決策方法簡介
2.1 PIDVCA的研究目標及內涵
當今船員隊伍的年輕化造成優秀船員的數量日益減少的現象十分凸顯，為了減少或杜絕由人為因素造成的碰撞事故，研究“PIDVCA”的目標，歸根到底就是要解決“PIDVCA”的自動化問題。
考慮船舶會遇的複雜多變性以及避碰決策受多種因素的製約，定義了PIDVCA 的內涵：能自動根據物標（來船和礙航物）與本船的交會關係，模仿優秀船員對周圍環境和危險局勢的分析判斷以及在避碰決策中的思維，自動產生超越避碰專家所能提出的既安全又經濟的避碰決策，必要時還能模擬兩船之間的協調避碰；當決策被駕駛員接受並實施時，隻要啟動相應設備功能鍵，就能自動向周圍來船通報本船的操船意圖。
2.2 PIDVCA的研究思路及研究方案
PIDVCA的研究思路：以理論和實際相結合的原則，以避碰決策的實用、有效、自適應性和科學性的“擬人智能”為目標；以“學習”、“推理”和“優化”為形成智能避碰決策實施方案的指導思路，以安全經濟為決策實施方案優化準則；以創建PIDVCA理論為核心內容，以機器學習構建動態避碰知識庫的機理為關鍵技術，基於多學科知識形成集成化的人工智能方法，在決策過程中不僅遵循《1972年國際海上避碰規則》（以下簡稱《規則》）和海員通常做法及模擬實現優秀船員的優良船藝，同時充分考慮本船處於最不利的情況，以確保避碰決策實施方案的安全性和有效性。
為了讓機器（計算機）理解及模擬執行《規則》、學習並使用經驗豐富的駕駛員（避碰專家）在形成避碰決策過程的直覺、思維、通常做法及良好船藝，滿足決策的科學性和合理性要求，具體的研究方案如下：
（1）構建一套PIDVCA方法及其評價標準，確保形成的避碰決策實施方案滿足科學性和合理有效性的要求；
（2）研究形成一套完整的PIDVCA數學模型，作為PIDVCA定量分析的基礎；