一种基于数据驱动的船舶全局路径规划方法技术

本发明专利技术涉及一种基于数据驱动的船舶全局路径规划方法，其包括：基于预处理后的AIS数据得到船舶轨迹数据，基于船舶轨迹数据构建轨迹时空序列特征数据库；基于轨迹时空序列特征数据库构建目标水域的栅格环境模型；将获取的目标船舶的参数信息和目标点的位置信息加载到所述栅格环境模型进行栅格环境匹配；基于改进的A*算法确定所述目标船舶在所述栅格环境模型中到达所述目标点的全局最优路径。本发明专利技术将水域交通特征应用于船舶全局路径的规划中，提高了船舶航行的安全性。高了船舶航行的安全性。高了船舶航行的安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据驱动的船舶全局路径规划方法


[0001]本专利技术涉及船舶路径规划
，尤其涉及一种基于数据驱动的船舶全局路径规划方法。

技术介绍

[0002]随着水上交通运输持续发展，智能航运作为水上交通运输是未来发展的必然趋势，也是我国航运业发展和研究的重中之重。随着航运需求的逐渐复苏和自主航行船舶的应用，船舶的航行路径和航行环境势必更为复杂多样。因此，如何在复杂海洋环境中，为船舶规划一条既能够实现或接近最优航线又能避开影响航行安全因素的航行路径，满足船舶的航行需求，变得日渐重要。
[0003]船舶全局路径规划主要是考虑航行环境特征等静态障碍物，规划出出发点到终止点的船舶航行路径，其表达要素包括转向点和航向等内容。面向船舶航行安全和航行效率以及智能船舶的发展需求，研究船舶的全局路径规划方法对于提升船舶智能化水平和营运效率具有重要的意义。
[0004]但是，目前船舶全局路径规划算法仅仅从水域环境出发进行路径规划，未考虑水域船舶交通特征，致使规划的全局路径可能与水域习惯航线存在较多的交叉，增加了水域船舶交通的风险。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，有必要提供一种基于数据驱动的船舶全局路径规划方法，用以解决现有技术中进行全局路径规划中为考虑水域船舶交通特征的问题。
[0006]本专利技术提供了一种基于数据驱动的船舶全局路径规划方法，包括：
[0007]基于预处理后的AIS数据得到船舶轨迹数据，基于船舶轨迹数据构建轨迹时空序列特征数据库；
[0008]基于轨迹时空序列特征数据库构建目标水域的栅格环境模型；
[0009]将获取的目标船舶的参数信息和目标点的位置信息加载到所述栅格环境模型进行栅格环境匹配；
[0010]基于改进的A*算法确定所述目标船舶在所述栅格环境模型中到达所述目标点的全局最优路径。
[0011]在一些可能的实现方式中，所述基于预处理后的AIS数据得到船舶轨迹数据，基于船舶轨迹数据构建轨迹时空序列特征数据库，包括：
[0012]删除或修正目标水域船舶的历史AIS数据中的噪声数据得到预处理后的AIS数据；
[0013]将所述预处理后的AIS数据按照时间序列排序形成的所述目标水域船舶的轨迹数据集合；
[0014]基于所述目标水域船舶的轨迹数据集合建立轨迹时空序列特征数据库。
[0015]在一些可能的实现方式中，基于轨迹时空序列特征数据库构建目标水域的栅格环
境模型，包括：
[0016]运用像素值提取方法，提取目标水域的海图信息并建立栅格地图；
[0017]对所述轨迹时空序列特征数据库中的历史轨迹数据进行轨迹相似性度量和轨迹聚类算法得到目标水域船舶航线的不同的历史轨迹簇；
[0018]将所述历史轨迹簇进行归一化处理后分别投影至所述栅格地图中。
[0019]在一些可能的实现方式中，所述基于改进的A*算法确定所述目标船舶在所述栅格环境模型中到达所述目标点的全局最优路径，包括：
[0020]步骤一、将所述目标船舶在所述栅格环境模型中的节点设置为起始点并加入Open表中，将所述栅格环境模型中障碍点放入Closed表中；
[0021]步骤二、基于扩展的邻域节点检查Open表中的扩展节点有无目标点，若没有目标点，则跳到步骤三；若存在目标点，将目标点加入Closed表中，保存搜索路径并结束算法；
[0022]步骤三、将当前节点设置为父节点，并将其转移到Closed表中；
[0023]步骤四、根据目标船舶的评价函数计算各个扩展节点的值，并选择最小的点作为新节点，同时将其余扩展节点都存放到Closed链表中；
[0024]步骤五、确认Open表是否为空表，若不为空表，则返回步骤二，若Closed表已空，则路径不存在，算法结束。
[0025]在一些可能的实现方式中，还包括：通过目标船舶可移动方向和邻域数量确定所述扩展的邻域节点；
[0026]其中，所述目标船舶可移动方向以及邻域数量的计算公式如下：
[0027][0028][0029]式中，K为节点的层数，D
K
为所述目标船舶可移动方向，N
K
为邻域数量，Z表示整数。
[0030]在一些可能的实现方式中，所述目标船舶的评价函数的公式为：f(n)＝g(n)+h(n)；
[0031]其中，g(n)为加入了奖惩因素的成本函数，h(n)函数为加入了奖惩因素的启发函数。
[0032]在一些可能的实现方式中，所述奖惩因素包括第一惩罚因素、奖励因素和第二惩罚因素，所述奖惩因素对应的函数表达式为：
[0033][0034]式中：U
all
为所述奖惩因素的函数值，U
att
为目标点对目标船舶产生奖励因素的函数值，U
rep
为障碍物对所述目标船舶产生的第一惩罚因素的函数值，U
other
表示所述目标船舶受除开障碍物的其他因素的第二惩罚因素的函数值，k1+k2+k3＝1，k1，k2，k3分别为奖惩因素的函数、第一惩罚因素的函数和第二惩罚因素的函数的权重。
[0035]在一些可能的实现方式中，还包括：根据障碍物对所述目标船舶产生的惩罚值确
定的所述第一惩罚因素的函数，根据除开障碍物的其他因素对所述目标船舶产生的惩罚值确定的第二惩罚因素的函数；
[0036]所述第一惩罚因素的函数表达式为：
[0037][0038]式中：U
rep
(X)为障碍物对所述目标船舶产生的惩罚值，k
rep
表示增益系数，X0表示障碍物的位置坐标信息，X
c
为所述目标船舶的位置坐标信息，d0为碍航物影响范围，d(X
c
,X0)表示所述目标船舶到障碍物的距离值；
[0039]所述第二惩罚因素的函数表达式为：
[0040]U
other
＝k*p(x,y)
[0041]式中：U
other
表示所述目标船舶受除开障碍物的其他因素的惩罚值，p(x,y)表示所述目标船舶受除开障碍物的其他因素影响发生安全事故的概率，k表示增益系数。
[0042]在一些可能的实现方式中，所述奖励因素的函数的值等于所述历史轨迹簇进行归一化处理后密度值的相反数。
[0043]在一些可能的实现方式中，从起始点到所述目标船舶的位置实际路径成本确定的所述成本函数，从所述目标船舶的位置到目标点的位置的估计路径成本确定的所述启发函数；
[0044]到目标点的估计路径成本确定的所述启发函数；
[0045]所述启发函数计算公式为：
[0046][0047]式中：C为水平或横向移动一个栅格的路径成本，min(U
all
)为最小奖惩值，x
n
、y
n
和x
goal
、y
goal
分别为所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的船舶全局路径规划方法，其特征在于，包括：基于预处理后的AIS数据得到船舶轨迹数据，基于船舶轨迹数据构建轨迹时空序列特征数据库；基于轨迹时空序列特征数据库构建目标水域的栅格环境模型；将获取的目标船舶的参数信息和目标点的位置信息加载到所述栅格环境模型进行栅格环境匹配；基于改进的A*算法确定所述目标船舶在所述栅格环境模型中到达所述目标点的全局最优路径。2.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的船舶全局路径规划方法，其特征在于，所述基于预处理后的AIS数据得到船舶轨迹数据，基于船舶轨迹数据构建轨迹时空序列特征数据库，包括：删除或修正目标水域船舶的历史AIS数据中的噪声数据得到预处理后的AIS数据；将所述预处理后的AIS数据按照时间序列排序形成的所述目标水域船舶的轨迹数据集合；基于所述目标水域船舶的轨迹数据集合建立轨迹时空序列特征数据库。3.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的船舶全局路径规划方法，其特征在于，基于轨迹时空序列特征数据库构建目标水域的栅格环境模型，包括：运用像素值提取方法，提取目标水域的海图信息并建立栅格地图；对所述轨迹时空序列特征数据库中的历史轨迹数据进行轨迹相似性度量和轨迹聚类算法得到目标水域船舶航线的不同的历史轨迹簇；将所述历史轨迹簇进行归一化处理后分别投影至所述栅格地图中。4.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的船舶全局路径规划方法，其特征在于，所述基于改进的A*算法确定所述目标船舶在所述栅格环境模型中到达所述目标点的全局最优路径，包括：步骤一、将所述目标船舶在所述栅格环境模型中的节点设置为起始点并加入Open表中，将所述栅格环境模型中障碍点放入Closed表中；步骤二、基于扩展的邻域节点检查Open表中的扩展节点有无目标点，若没有目标点，则跳到步骤三；若存在目标点，将目标点加入Closed表中，保存搜索路径并结束算法；步骤三、将当前节点设置为父节点，并将其转移到Closed表中；步骤四、根据目标船舶的评价函数计算各个扩展节点的值，并选择最小的点作为新节点，同时将其余扩展节点都存放到Closed链表中；步骤五、确认Open表是否为空表，若不为空表，则返回步骤二，若Closed表已空，则路径不存在，算法结束。5.根据权利要求4所述的一种基于数据驱动的船舶全局路径规划方法，其特征在于，还包括：通过目标船舶可移动方向和邻域数量确定所述扩展的邻域节点；其中，所述目标船舶可移动方向以及邻域数量的计算公式如下：
式中，K为节点的层数，D
K
为所述目标船舶可移动方向，N
K
为邻域数量，Z表示整数。6.根据权利要求4所述的一种基于数据驱动的船舶全局路径规划方法，其特征在于，所述目标船舶的评价函数的公式为：f(n)＝g(n)+h(n)；其中，g(n)为加入了奖惩因素的成本函数，h(n)函数为加入了奖惩因素的启发函数。7.根据权利要求6所述的一种基...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘钊，罗辰汉，张明阳，刘文，
申请(专利权)人：武汉理工大学青岛研究院，
类型：发明
国别省市：