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船舶碰撞風險與智能避碰方法/現代航運與物流安全綠色智能技術研究叢書

  • 作者：張金奮//萬程鵬|責編:陳碩
  • 出版社：武漢理工
  • ISBN：9787562967910
  • 出版日期：2023/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：207
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    此書共分為兩大部分，共十三章。第一部分主要介紹船舶碰撞風險的相關研究，共分為六章：第一章主要對船舶碰撞風險建模的研究現狀進行介紹，包括碰撞風險的定義、主要建模方法、相關的建模軟體等；第二章主要介紹船舶碰撞風險和避碰決策研究中涉及的一些基礎知識，包括坐標系構建、會遇參數計算、國際海上避碰規則、船舶避讓行為提取、船舶操縱性模型等；第三章主要介紹常用的船舶領域模型，包括確定性模型和模糊船舶領域模型；第四章介紹基於船舶歷史行為的碰撞風險定量評價方法，包括航行風險和水域宏觀風險評價兩個方面；第五章介紹碰撞風險時空取證建模方法，提出了基於證據融合的碰撞風險交叉取證方法，並開展案例分析；第六章介紹基於速度障礙模型（VO）的碰撞風險定量分析方法，考慮船舶動態信息的不確定性，提出非線性不確定性速度障礙模型（UNLVO），並對內河渡船航行風險開展案例研究。第二部分主要介紹船舶智能避碰決策演算法，共分為七章：第七章介紹基於船舶行為意圖識別的避碰決策，從歷史避碰行為知識庫構建、軌跡融合等角度論述避碰決策學習演算法；第八章介紹分散式避碰決策方法，考慮所有船舶遵守避碰規則和部分船舶違反避碰規則條件下的決策模式；第九章介紹粒子群演算法用於避碰決策，利用種群的不斷優化得到一條最優避碰路徑；第十章介紹快速隨機搜索樹演算法（RRT）在船舶避碰中的應用，將避碰規則和船舶操縱性作為約束條件，實現動態環境下的避碰路徑生成；第十一章介紹基於多向A*演算法的路徑規劃，包括障礙物地圖生成、多向路徑鄰居節點選擇、路徑生成等，並針對海上風電場運維船舶的路徑規劃開展案例研究；第十二章介紹人機共駕模式下的船舶避碰觀測一推測一預測一決策（OIPD）流程框架，並論述不同異常條件下的避碰決策性能；第十三章介紹智能船舶和常規船舶共存條件下的協同避碰決策，全面分析了兩種避碰決策方法共存條件下的避碰決策效果。
    本書可作為水路交通運輸及相關專業的教材，也可為從事水路交通智能化方向研究的相關人員提供理論、方法和案例研究。
作者介紹
張金奮//萬程鵬|責編:陳碩
目錄
第1章  船舶碰撞風險建模研究現狀
  1.1  碰撞風險的定義
  1.2  碰撞風險評價方法
    1.2.1  綜合安全評估
    1.2.2  故障樹和事件樹
    1.2.3  證據理論與置信規則庫
    1.2.4  貝葉斯網路
  1.3  碰撞風險分析相關軟體
    1.3.1  Bayes網路建模軟體
    1.3.2  離散事件模擬軟體
    1.3.3  碰撞擱淺風險評價軟體
    1.3.4  故障樹軟體
    1.3.5  證據推理軟體
  1.4  本章小結
第2章  船舶碰撞風險與避碰決策基礎知識
  2.1  船舶運動坐標系
  2.2  基於歷史AIS數據的會遇態勢提取
    2.2.1  AIS數據預處理和軌跡重建
    2.2.2  船舶會遇識別
    2.2.3  船舶避讓行為提取
  2.3  COLREGs
    2.3.1  會遇態勢劃分
    2.3.2  COLREGs避碰責任
  2.4  船舶避碰操縱模型
  2.5  本章小結
第3章  船舶領域碰撞風險模型
  3.1  Fujii船舶領域
  3.2  Goodwin船舶領域
  3.3  Davis船舶領域
  3.4  Coldwell船舶領域
  3.5  多邊形船舶領域
  3.6  四元船舶領域
  3.7  模糊船舶領域
  3.8  本章小結
第4章  考慮避碰行為的碰撞風險量化模型
  4.1  歷史會遇碰撞風險建模
    4.1.1  建模思路
    4.1.2  會遇場景提取
    4.1.3  碰撞風險評價指標
    4.1.4  確定風險評價指標權重
    4.1.5  船舶碰撞風險量化
  4.2  船舶碰撞風險運算元
    4.2.1  建模方法
    4.2.2  區域船舶碰撞風險的因素組成
    4.2.3  NVCRO建模
    4.2.4  區域風險網路
  4.3  案例研究
    4.3.1  渡船穿越航道場景分析
    4.3.2  渡船穿越航道碰撞風險評估
  4.4  本章小結

第5章  船舶碰撞風險時空評價
  5.1  研究方法簡介
    5.1.1  船舶避碰分步決策和操縱模型
    5.1.2  交叉取證方法
    5.1.3  基於AIS數據的船舶狀態同步方法
  5.2  交叉評價方法整體架構
    5.2.1  兩船決策交叉分析
    5.2.2  避碰決策定量分析方法
  5.3  模擬與分析
    5.3.1  船舶會遇態勢構建
    5.3.2  避碰決策定量分析
  5.4  本章小結
第6章  基於速度障礙的碰撞風險模型
  6.1  速度障礙法簡介
  6.2  不確定性非線性速度障礙模型
    6.2.1  模型框架
    6.2.2  船舶運動模式識別模型
    6.2.3  船舶運動不確定性模型
    6.2.4  不確定性非線性速度障礙模型
  6.3  基於UNLVO的碰撞風險量化
    6.3.1  轉向風險
    6.3.2  減速風險
    6.3.3  考慮／不考慮航行規則的避讓風險
  6.4  模型應用
  6.5  本章小結
第7章  船舶行為意圖識別下的避碰決策
  7.1  整體研究思路
  7.2  場景相似性度量
  7.3  基於Delaunay三角網的軌跡融合演算法
  7.4  實驗和數據分析
    7.4.1  模型精度
    7.4.2  會遇提取和行為統計分析
    7.4.3  避碰決策
  7.5  本章小結
第8章  分散式避碰決策方法
  8.1  避碰決策過程分析
  8.2  決策流程
    8.2.1  讓路船避碰決策
    8.2.2  直航船避讓決策
    8.2.3  實時決策演算法
  8.3  案例研究
    8.3.1  場景設置
    8.3.2  模擬場景一
    8.3.3  模擬場景二
    8.3.4  模擬場景三
  8.4  本章小結
第9章  粒子群一遺傳啟髮式避碰決策演算法
  9.1  粒子群優化演算法
  9.2  遺傳演算法
  9.3  船舶會遇局面劃分

  9.4  船舶碰撞危險度
  9.5  粒子群-遺傳演算法設計
    9.5.1  粒子群-遺傳演算法參數編碼
    9.5.2  初始種群產生
    9.5.3  適應度函數
    9.5.4  PSO-GA演算法步驟
  9.6  數值模擬驗證
  9.7  案例模擬研究
    9.7.1  案例一
    9.7.2  案例二
  9.8  本章小結
第10章  船舶避碰RRT路徑規劃演算法
  10.1  RRT演算法簡介
  10.2  避碰決策RRT路徑規劃演算法
    10.2.1  動態碰撞檢測演算法
    10.2.2  初始解的獲取
    10.2.3  橢圓空間均勻採樣
    10.2.4  路徑優化
    10.2.5  動態RRT演算法
  10.3  模擬與分析
    10.3.1  會遇態勢設置
    10.3.2  結果分析
  10.4  本章小結
第11章  風電水域多向A*船舶路徑規劃演算法
  11.1  A*演算法
  11.2  障礙物建模
    11.2.1  網格尺寸
    11.2.2  危險區域識別
  11.3  路徑生成
    11.3.1  多鄰居節點生成
    11.3.2  節點切割
    11.3.3  路徑規劃步驟
    11.3.4  性能分析
  11.4  東海大橋風電場船舶路徑規劃
    11.4.1  障礙模型
    11.4.2  結果和分析
  11.5  本章小結
第12章  船舶避碰觀測-推測-預測-決策方法
  12.1  內外雙層邏輯、決策耦合的船舶避碰決策過程
  12.2  兩層邏輯結構的船舶避碰決策建模
  12.3  深層避碰意圖及其形式化表達
  12.4  基於意圖推測的避碰決策
  12.5  溝通受限情況下的類人多船避碰決策方法
    12.5.1  避碰方案的基本框架
    12.5.2  避碰決策的整體流程
    12.5.3  軌跡規劃輔助演算法的解釋
    12.5.4  預測和觀測信息的交叉分析
  12.6  混合場景下的OIPD決策演算法的模擬驗證
    12.6.1  船舶會遇場景設置
    12.6.2  案例1：四艘船正常航行下的避碰實驗

    12.6.3  案例2：有一艘船不遵守避碰規則的避碰實驗
    12.6.4  案例3：有一艘船為失控船的避碰實驗
    12.6.5  避碰決策有效性的數據包絡分析
  12.7  本章小結
第13章  混合航行場景序貫避碰決策建模
  13.1  基於COLREGs的會遇階段劃分
  13.2  船舶避碰決策建模
    13.2.1  常規船舶避碰決策模型
    13.2.2  智能船舶避碰決策模型
    13.2.3  混合場景下船舶序貫避碰決策
  13.3  案例分析
    13.3.1  初始會遇場景設置
    13.3.2  模擬試驗
    13.3.3  結果分析
  13.4  本章小結

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