基于投影寻踪法的自主驾驶船舶重点避让船舶的确认方法技术

本发明专利技术涉及自主驾驶船舶避碰技术领域，提供一种基于投影寻踪法的自主驾驶船舶重点避让船舶的确认方法，包括以下步骤：S1、当自主驾驶船舶行驶在复杂航行环境的集群中时，获取自主驾驶船舶所处集群的基本信息。S2、根据集群的基本信息，采用投影寻踪模型，确定集群内相对自主驾驶船舶每一个其他船舶的信息在最优投影方向上的投影特征值，并根据每一个其他船舶信息的最优投影特征值，确定自主驾驶船舶的重点避让船舶，以使自主驾驶船舶执行避碰操作。能够充分利用高维数据中的所有信息，提高确认重点避让船舶的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于投影寻踪法的自主驾驶船舶重点避让船舶的确认方法
本专利技术涉及自主驾驶船舶避碰
，尤其涉及一种基于投影寻踪法的自主驾驶船舶重点避让船舶的确认方法。
技术介绍
多船相遇时，正确地确定重点避让船是避碰时机决策和避碰行为决策的基础。如何建立一个科学、合理的重点避让船确认模型，一直是智能船舶避碰决策与控制系统研究领域的重点和难点。目前，国内外专家学者普遍采用碰撞危险度作为确定重点避让船的主要依据，即将碰撞危险度作为会遇双方碰撞可能性大小的度量，具体为：采用模糊数学、神经网络、基于自适应神经网络的模糊推理等方法，综合考虑最近会遇距离(DCPA)、最近会遇时间(TCPA)以及船舶间距离等因素对碰撞危险度的影响，建立重点避让船确认模型。但是现有中依据碰撞危险度确定重点避让船的方法是建立在数据总体服从正态分布的假定基础上的，在实际情况中有许多数据不满足正态假定，因此采用碰撞危险度作为确定重点避让船的依据与航海实际情况有一定的差距，准确性差。因此，亟需一种基于投影寻踪法的自主驾驶船舶重点避让船舶的确认方法。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题为了解决现有技术的上述问题，本专利技术提供了一种基于投影寻踪法的自主驾驶船舶重点避让船舶的确认方法。能够充分利用高维数据中的所有信息，提高确认重点避让船舶的准确性。(二)技术方案为了达到上述目的，本专利技术采用的主要技术方案包括：一种基于投影寻踪法的自主驾驶船舶重点避让船舶的确认方法，包括以下步骤：S1、当自主驾驶船舶行驶在复杂航行环境的集群中时，获取自主驾驶船舶所处集群的基本信息。S2、根据集群的基本信息，采用投影寻踪模型，确定集群内相对自主驾驶船舶每一个其他船舶的信息在最优投影方向上的投影特征值，并根据每一个其他船舶信息的最优投影特征值，确定自主驾驶船舶的重点避让船舶，以使自主驾驶船舶执行避碰操作。作为本专利技术方法的一种改进，自主驾驶船舶所处集群的基本信息包括集群内每一个船舶的位置信息、航速信息和航向信息。作为本专利技术方法的一种改进，根据集群的基本信息，采用投影寻踪模型，确定集群内相对自主驾驶船舶每一个其他船舶的信息在最优投影方向上的投影特征值，包括：根据集群的基本信息，获得集群内相对自主驾驶船舶每一个其他船舶的指标数据；对每一个其他船舶的指标数据进行预处理，获得每一个其他船舶的标准化指标数据；根据每一个其他船舶的标准化指标数据，采用投影寻踪模型，确定集群内每一个其他船舶的指标数据在最优投影方向上的投影特征值。作为本专利技术方法的一种改进，指标数据包括自主驾驶船舶最近会遇距离DCPA和最近会遇时间TCPA；指标数据还包括自主驾驶船舶与每一个其他船舶的船间距、航速比、方位角、相对航向和DCPA最小安全变化量中的一种或多种。作为本专利技术方法的一种改进，对每一个其他船舶的指标数据进行预处理，包括：对越大越优型指标数据，做处理；对越小越优型指标数据，做处理；其中，多指标样本集{e(i,j)∣i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n}，m为其他船舶的数量，n为指标的数量；emax(j)为第j个指标的最大值。作为本专利技术方法的一种改进，根据每一个其他船舶的标准化指标数据，采用投影寻踪模型，确定集群内每一个其他船舶的指标数据在最优投影方向上的投影特征值，包括：i、根据每一个其他船舶的标准化指标数据和预设的初始投影方向，获得每一个其他船舶指标数据在一维线性空间的初始投影特征值；ⅱ、根据每一个其他船舶指标数据的初始投影值和投影指标函数，将投影指标函数值为极大值时对应的投影方向作为最优投影方向；ⅲ、根据最优投影方向，获得每一个其他船舶指标数据在一维线性空间的最优投影特征值。作为本专利技术方法的一种改进，根据每一个其他船舶的标准化指标数据和预设的初始投影方向，获得每一个其他船舶的指标数据在一维线性空间的初始投影特征值，包括：其中，Z(i)为其他船舶i的指标数据在一维线性空间的初始投影特征值；初始投影方向a(a1,a2,…,an)在单位超球面中随机抽取，a(a1,a2,…,an)为n维单位向量，投影向量a(a1,a2,…,an)中元素取值范围为-1～1。作为本专利技术方法的一种改进，根据每一个其他船舶指标数据的初始投影值和投影指标函数，将投影指标函数值为极大值时对应的投影方向作为最优投影方向，包括：maxQ(a)＝max(Sz×Dz)其中，Q(a)为投影指标函数；Sz为类间散开度；Dz为类内密集度；为初始投影特征序列{Z(i)∣i＝1,2,…,m}的均值；R为局部宽度参数，取值为0.1×Sz；rij为样本间的距离，rij＝|Z(i)-Z(j)|,i＝1,2,…,m,j＝1,2,…,n；I(R-rij)为单位阶跃函数，若R≥rij，则函数值为1，否则为0。作为本专利技术方法的一种改进，根据最优投影方向，获得每一个其他船舶指标数据在一维线性空间的最优投影特征值，包括：Z*(i)＝a*e′(i)其中，Z*(i)为其他船舶i的指标数据在一维线性空间的最优投影特征值；a*为最优投影方向。作为本专利技术方法的一种改进，根据每一个其他船舶信息的最优投影特征值，确定自主驾驶船舶的重点避让船舶，包括：选取最优投影特征值最大的其他船舶作为自主驾驶船舶的重点避让船舶。(三)有益效果本专利技术的有益效果是：1、将自主驾驶船舶与每一个其他船舶的DCPA和TCPA，以及自主驾驶船舶与每一个其他船舶的船间距、船速比、方位角、相对航向和DCPA最小安全变化量中的一种或多种作为确定重点避让船舶的分析指标，避免单一指标致使判别依据的不准确。2、通过结合多元分析指标和投影寻踪法来确认重点避让船舶，把高维数据投影到低维子空间上，寻找出能反映原高维数据的结构或特征的投影，达到研究分析高维数据的目的，充分利用了高维数据中的所有信息，特别是可以利用常规方法无法利用的非正态和复杂的非线性信息，不需要数据总体服从正态分布的假定，提高确认重点避让船舶的准确性。3、本专利技术提供的基于投影寻踪法的自主驾驶船舶避碰方法中，对于自主驾驶船舶重点避让船舶的确认上具有稳健性、抗干扰性和高准确性的优点，更加符合航海的实际情况，为实现自主驾驶船舶安全航行决策提供依据。附图说明本专利技术借助于以下附图进行描述：图1为本专利技术具体实施方式中基于投影寻踪法的自主驾驶船舶重点避让船舶的确认方法流程图。具体实施方式为了更好的解释本专利技术，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本专利技术作详细描述。本专利技术提供一种基于投影寻踪法的自主驾驶船舶重点避让船舶的确认方法，如图1所示，包括以下步骤：步骤S1、当自主驾驶船舶行驶在复杂航行环境的集群中时，获取自主驾驶船舶所处集群的基本信息。具体地，自主驾驶船舶所处集群包括对自主驾驶船舶执行避让操作有影响的集群；自主驾驶船舶所处集群包括自主驾驶船舶和其他船舶；可通过GPS、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于投影寻踪法的自主驾驶船舶重点避让船舶的确认方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、当自主驾驶船舶行驶在复杂航行环境的集群中时，获取自主驾驶船舶所处集群的基本信息；/nS2、根据所述集群的基本信息，采用投影寻踪模型，确定集群内相对自主驾驶船舶每一个其他船舶的信息在最优投影方向上的投影特征值，并根据每一个其他船舶信息的最优投影特征值，确定自主驾驶船舶的重点避让船舶，以使自主驾驶船舶执行避碰操作。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于投影寻踪法的自主驾驶船舶重点避让船舶的确认方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、当自主驾驶船舶行驶在复杂航行环境的集群中时，获取自主驾驶船舶所处集群的基本信息；
S2、根据所述集群的基本信息，采用投影寻踪模型，确定集群内相对自主驾驶船舶每一个其他船舶的信息在最优投影方向上的投影特征值，并根据每一个其他船舶信息的最优投影特征值，确定自主驾驶船舶的重点避让船舶，以使自主驾驶船舶执行避碰操作。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自主驾驶船舶所处集群的基本信息包括集群内每一个船舶的位置信息、航速信息和航向信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述集群的基本信息，采用投影寻踪模型，确定集群内相对自主驾驶船舶每一个其他船舶的信息在最优投影方向上的投影特征值，包括：
根据所述集群的基本信息，获得集群内相对自主驾驶船舶每一个其他船舶的指标数据；
对所述每一个其他船舶的指标数据进行预处理，获得每一个其他船舶的标准化指标数据；
根据所述每一个其他船舶的标准化指标数据，采用投影寻踪模型，确定集群内每一个其他船舶的指标数据在最优投影方向上的投影特征值。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述指标数据包括自主驾驶船舶最近会遇距离DCPA和最近会遇时间TCPA；
所述指标数据还包括自主驾驶船舶与每一个其他船舶的船间距、航速比、方位角、相对航向和DCPA最小安全变化量中的一种或多种。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述每一个其他船舶的指标数据进行预处理，包括：
对越大越优型指标数据，做处理；
对越小越优型指标数据，做处理；
其中，多指标样本集{e(i，j)|i＝1，2，...，m；j＝1，2，...，n}，m为其他船舶的数量，n为指标的数量；emax(j)为第j个指标的最大值。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述每一个其他船舶的标准化指标数据，采用投影寻踪模型，确定集群内每一个其他船舶的指标数据在最优投影方向上的投影特征值，包括：
i、根据每一个其他船舶的标准化指标...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓原，夏媛媛，姜雨函，伯佳更，
申请(专利权)人：智慧航海青岛科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37