考慮復雜遭遇場景下的COLREG，基于模型預測人工勢場的船舶運動規劃方法附Matlab代碼

一、引言

1.1、研究背景和意義

隨著全球航運業的迅猛發展，船舶交通密度不斷增大，海上交通事故頻發，嚴重威脅到海上航行的安全。國際海上避碰規則（COLREGs）作為防止船舶碰撞的基本準則，其執行主要依賴于航海人員的經驗和判斷。然而，在復雜多變的海洋環境中，特別是在多船相遇、狹水道航行及惡劣氣候條件下，僅憑人為判斷往往難以確保航行安全。因此，開發高效的自動化船舶運動規劃方法，以輔助或替代人工決策，顯得尤為重要。

近年來，隨著人工智能和自動化技術的飛速發展，利用先進算法進行船舶自主航行成為可能。其中，模型預測控制（MPC）和人工勢場法（APF）因其良好的適應性和優化能力，在船舶運動規劃領域得到了廣泛關注和應用。這兩種方法能夠有效處理船舶運動的非線性特性和不確定性，特別是在復雜遭遇場景下，通過精確預測和實時調整，可以顯著提高航行的安全性和效率。

1.2、研究現狀

目前，基于MPC和APF的船舶運動規劃方法已取得一系列成果。例如，一些研究利用MPC預測船舶未來狀態，通過優化控制輸入來生成安全航跡；另一些研究則通過構建人工勢場，利用虛擬力引導船舶避開障礙物并向目標點移動。然而，大多數研究在處理復雜遭遇場景時仍面臨挑戰，特別是在滿足COLREGs約束條件下，如何有效避免碰撞并規劃最優航跡，仍是一個亟待解決的問題。

盡管MPC和APF在船舶運動規劃中展現出巨大潛力，但現有方法在面對復雜多變的海洋環境時，仍存在一些不足。例如，MPC在處理高維度和非線性問題時，計算復雜度較高，難以實現實時優化；而APF在復雜環境中容易陷入局部最優，無法保證全局最優路徑的生成。此外，大多數研究未能充分考慮COLREGs的詳細規則，導致在多船相遇等復雜場景下，規劃出的航跡可能不符合實際航行要求。

1.3、提出問題

在復雜的海洋環境中，特別是在多船相遇、狹水道航行及惡劣氣候條件下，現有的船舶運動規劃方法往往難以同時滿足安全和效率的要求。具體而言，如何在考慮COLREGs約束的前提下，有效處理多船相遇時的避碰問題，以及如何在動態變化的海洋環境中實時優化船舶航跡，是當前面臨的主要挑戰。

此外，現有的方法大多依賴于理想化的模型和假設，未能充分考慮到實際航行中的各種復雜因素。例如，海洋環境的不確定性、船舶運動的非線性特性、以及多船相遇時的交互影響等，都增加了運動規劃的難度。因此，如何在考慮這些復雜因素的情況下，開發出更加魯棒和高效的船舶運動規劃方法，是一個亟待解決的問題。

1.4、研究目的和方法

針對上述問題，本研究提出一種基于模型預測人工勢場（MPAPF）的船舶運動規劃方法。該方法結合MPC和APF的優點，通過建立精確的船舶運動學模型，利用MPC預測船舶未來運動狀態，并構建融合COLREGs約束的人工勢場，以實現復雜遭遇場景下的安全、高效航行。具體而言，研究將首先建立船舶運動學模型，然后設計模型預測人工勢場，最后通過仿真實驗驗證方法的有效性和優越性。

二、船舶運動規劃相關理論

2.1、國際海上避碰規則（COLREGs）

國際海上避碰規則（COLREGs）是國際海事組織（IMO）制定的一套旨在防止船舶碰撞的規則。這些規則詳細規定了船舶在各種會遇情況下的行動準則，包括船舶的航行燈光、聲號、航速調整及航向改變等要求。COLREGs的實施主要依賴于航海人員的經驗和判斷，然而在復雜多變的海洋環境中，特別是在多船相遇、狹水道航行及惡劣氣候條件下，僅憑人為判斷往往難以確保航行安全。因此，開發高效的自動化船舶運動規劃方法，以輔助或替代人工決策，顯得尤為重要。

2.2、模型預測控制（MPC）

模型預測控制（MPC）是一種先進的控制策略，其核心思想是利用預測模型預測未來一段時間內的系統狀態，并根據預測結果優化控制策略，使系統達到期望的目標。MPC能夠有效處理系統的非線性特性和不確定性，特別適用于多變量、復雜系統的控制。在船舶運動規劃中，MPC可以通過預測船舶的未來運動軌跡，計算出相應的控制輸入（如航向、速度等），以實現預定的航行目標。

2.3、人工勢場法（APF）

人工勢場法（APF）是一種常用的路徑規劃方法，其基本原理是將船舶周圍的環境視為一個勢場，船舶受到引力勢場和斥力勢場的作用。引力勢場引導船舶向目標點移動，而斥力勢場則引導船舶避開障礙物。在APF中，勢場的構建是關鍵，通過合理設計勢場函數，可以實現復雜的路徑規劃任務。然而，APF在復雜環境中容易陷入局部最優，無法保證全局最優路徑的生成。因此，需要結合其他方法，以提高路徑規劃的魯棒性和全局優化能力。

三、基于MPAPF的船舶運動規劃方法

3.1、船舶運動學模型的建立

建立精確的船舶運動學模型是實現有效運動規劃的基礎。船舶運動學模型描述了船舶在地球表面上的運動規律，包括縱向運動、橫向運動和首搖運動等。本研究采用非線性船舶運動學模型，該模型能夠較為準確地描述船舶的運動特性。具體而言，船舶運動學模型可以通過以下方程描述：

$\cos(ψ) - v \sin(ψ)$
$\sin(ψ) + v \cos(ψ)$
$\dot{ψ} = r$

其中，(x, y) 為船舶的地理坐標，ψ 為航向角，u, v, r 分別為船舶的縱向速度、橫向速度和首搖角速度。

3.2、模型預測人工勢場（MPAPF）的設計

模型預測人工勢場（MPAPF）結合了MPC和APF的優點，通過預測船舶未來運動狀態，并構建融合COLREGs約束的人工勢場，以實現復雜遭遇場景下的安全、高效航行。具體而言，MPAPF的設計包括以下幾個步驟：

3.2.1、收集環境信息

首先，需要獲取與船舶運動相關的環境信息，包括目標船舶的位置、速度、航向等。這些信息可以通過雷達、AIS（自動識別系統）等設備獲取。

3.2.2、預測船舶運動

利用模型預測控制技術，對目標船舶的未來運動進行預測。這可以通過建立動力學模型和環境模型來實現。動力學模型描述了船舶的運動規律，而環境模型描述了外部環境對船舶的影響。

3.2.3、生成人工勢場

根據預測的目標船舶運動，生成人工勢場。人工勢場由兩部分組成：靜態勢場和動態勢場。靜態勢場與環境中的障礙物有關，用于避免船舶與障礙物的碰撞；動態勢場與目標船舶的運動有關，用于引導船舶與目標船舶保持安全距離。

3.2.4、路徑規劃

根據生成的人工勢場，進行路徑規劃。路徑規劃的目標是找到一條安全且符合COLREG規則的航線，以確保船舶能夠安全通過復雜的遭遇場景。

3.2.5、運動控制

根據規劃的航線，進行運動控制。運動控制可以通過調整船舶的航向、速度等參數來實現。在COLREG船舶運動規劃中，運動控制需要考慮到COLREG規則的要求，以確保船舶的運動符合規則并避免碰撞。

3.3、人工勢場的構建

在MPAPF方法中，人工勢場的構建是關鍵。人工勢場由靜態勢場和動態勢場組成。靜態勢場用于避免船舶與靜態障礙物（如島嶼、礁石等）的碰撞，其勢場強度與船舶到障礙物的距離成反比。動態勢場則用于引導船舶避開移動目標（如其他船舶），其勢場強度與船舶到目標船舶的距離和相對運動狀態有關。

為了滿足COLREGs的要求，我們在動態勢場中加入了規則約束項，例如保持安全距離、遵守讓路規則等。這些約束項可以根據不同的遭遇場景和規則進行調整。具體來說，斥力勢場可以根據COLREGs中的規定，針對不同類型的船舶和遭遇情況，設定不同的安全距離和斥力強度。例如，對限制作業船舶應保持更大的安全距離，對交叉相遇局面需要根據自身船舶的讓路義務調整斥力大小和方向。

3.4、路徑規劃與運動控制

在路徑規劃過程中，我們利用生成的人工勢場，通過優化算法找到一條安全且符合COLREG規則的航線。優化算法可以考慮多種因素，如航行時間、燃料消耗、航行距離等，以確保生成的航跡不僅安全而且高效。

運動控制則通過調整船舶的航向、速度等參數，使船舶能夠沿著規劃的航線安全航行。在運動控制過程中，我們需要考慮到船舶的動態特性以及外部環境的變化，以確保控制的實時性和準確性。具體而言，運動控制可以通過以下步驟實現：

3.4.1、航向控制

根據規劃的航線，調整船舶的航向，以確保船舶能夠沿著預定航線航行。航向控制可以通過調整舵角來實現。

3.4.2、速度控制

根據航行環境和規劃要求，調整船舶的速度，以確保船舶能夠在規定時間內到達目標點。速度控制可以通過調整發動機功率來實現。

3.4.3、實時調整

在航行過程中，實時監測船舶的位置、速度以及周圍環境的變化，并根據實際情況對航線進行實時調整，以確保航行的安全性和效率。

四、仿真實驗與結果分析

4.1、仿真場景設置

為了驗證所提出的基于MPAPF的船舶運動規劃方法的有效性和優越性，我們設計了多個仿真場景，包括多船相遇、狹水道航行以及惡劣氣候條件等。在仿真實驗中，我們模擬了不同種類的船舶在不同初始條件下的運動情況，并考慮了海洋環境的不確定性和動態變化。

具體而言，仿真場景包括以下幾個方面：

4.1.1、多船相遇場景

在多船相遇場景中，我們模擬了多艘船舶在不同航向和速度下的相遇情況，以驗證MPAPF方法在處理多船避碰問題上的表現。

4.1.2、狹水道航行場景

在狹水道航行場景中，我們模擬了船舶在狹水道中的航行情況，以驗證MPAPF方法在處理復雜航行環境問題上的表現。

4.1.3、惡劣氣候條件場景

在惡劣氣候條件場景中，我們模擬了船舶在強風、大浪等惡劣氣候條件下的航行情況，以驗證MPAPF方法在處理極端環境問題上的表現。

4.2、仿真結果展示

仿真結果顯示，所提出的基于MPAPF的船舶運動規劃方法能夠在各種復雜的遭遇場景下，有效規劃船舶的運動路徑，確保遵守COLREG規則并避免碰撞。在多船相遇場景中，船舶能夠根據彼此的運動狀態和COLREGs要求，合理調整航向和速度，安全通過相遇區域。在狹水道航行場景中，船舶能夠避開靜態障礙物，并沿著最優航線安全航行。在惡劣氣候條件場景中，船舶能夠克服環境干擾，保持穩定的航向和速度，確保航行安全。

具體而言，仿真結果包括以下幾個方面：

4.2.1、多船相遇場景結果

在多船相遇場景中，仿真結果顯示，船舶能夠根據彼此的運動狀態和COLREGs要求，合理調整航向和速度，安全通過相遇區域。圖1展示了多船相遇場景下的仿真結果。

4.2.2、狹水道航行場景結果

在狹水道航行場景中，仿真結果顯示，船舶能夠避開靜態障礙物，并沿著最優航線安全航行。圖2展示了狹水道航行場景下的仿真結果。

4.2.3、惡劣氣候條件場景結果

在惡劣氣候條件場景中，仿真結果顯示，船舶能夠克服環境干擾，保持穩定的航向和速度，確保航行安全。圖3展示了惡劣氣候條件場景下的仿真結果。

4.3、結果分析

通過分析仿真結果，我們可以得出結論，所提出的基于MPAPF的船舶運動規劃方法在處理復雜遭遇場景下的船舶運動規劃問題上表現出色。該方法能夠有效結合MPC和APF的優點，通過精確預測和實時調整，確保船舶在復雜環境中的安全航行。

具體而言，結果分析包括以下幾個方面：

4.3.1、安全性分析

仿真結果顯示，所提出的方法能夠在各種復雜的遭遇場景下，有效避免船舶碰撞，確保航行安全。在多船相遇場景中，船舶能夠根據彼此的運動狀態和COLREGs要求，合理調整航向和速度，安全通過相遇區域。在狹水道航行場景中，船舶能夠避開靜態障礙物，并沿著最優航線安全航行。在惡劣氣候條件場景中，船舶能夠克服環境干擾，保持穩定的航向和速度，確保航行安全。

4.3.2、效率分析

仿真結果顯示，所提出的方法在確保航行安全的同時，還能夠優化航行效率。通過合理規劃航線，船舶能夠以最短的時間和最小的燃料消耗到達目標點。這對于提高航運效率和降低運營成本具有重要意義。

4.3.3、魯棒性分析

仿真結果顯示，所提出的方法在面對各種復雜環境和動態變化時，具有較強的魯棒性。無論是在多船相遇、狹水道航行還是惡劣氣候條件下，該方法都能夠有效規劃船舶的運動路徑，確保航行安全。這表明，所提出的方法在實際應用中具有較高的可行性和可靠性。

五、結論與展望

5.1、研究總結

本研究提出了一種基于模型預測人工勢場（MPAPF）的船舶運動規劃方法，該方法結合了模型預測控制（MPC）和人工勢場法（APF）的優點，通過建立精確的船舶運動學模型，利用MPC預測船舶未來運動狀態，并構建融合COLREGs約束的人工勢場，以實現復雜遭遇場景下的安全、高效航行。仿真實驗驗證了該方法的有效性和優越性，結果顯示，所提出的方法能夠在各種復雜的遭遇場景下，有效規劃船舶的運動路徑，確保遵守COLREG規則并避免碰撞。

具體而言，研究總結如下：