甘易明，賀 波，劉全良

(1 浙江海洋大學(xué)海洋工程裝備學(xué)院，浙江舟山 316022；2 中創(chuàng)海洋科技股份有限公司，浙江舟山 316000)

隨著近海漁業(yè)資源日漸稀缺，漁船捕撈范圍不斷擴(kuò)大，漁業(yè)資源較為豐富的區(qū)域招致大量漁船爭(zhēng)相捕撈。漁船在特定區(qū)域附近作業(yè)過(guò)程中，由于漁船駕駛艙內(nèi)船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)(AIS)和雷達(dá)易受外界因素影響，所獲數(shù)據(jù)信息與漁船海上實(shí)際位置誤差較大，且駕駛艙內(nèi)缺少出入該特定區(qū)域的相關(guān)報(bào)警提醒導(dǎo)致海上事故頻發(fā)的問(wèn)題日益凸顯。

此前一些學(xué)者對(duì)船舶自動(dòng)化、智能化方向進(jìn)行了一些研究，如：無(wú)人艇航跡跟蹤系統(tǒng)、船位監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[1-3]；船舶控制系統(tǒng)集成一體化方向的探究[4-8]；海上信息集成顯示系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[9-11]；船舶航跡融合算法的研究等[12-15]。而對(duì)于漁船上駕駛艙助航設(shè)備信息融合以及相關(guān)助航功能開(kāi)發(fā)方面則鮮有報(bào)道。

研究符合漁船實(shí)際生產(chǎn)需要的特定區(qū)域管控系統(tǒng)，是當(dāng)前迫切需要解決的技術(shù)問(wèn)題，也是后續(xù)推動(dòng)漁船海上航行向自動(dòng)化、智能化方向發(fā)展的重要基礎(chǔ)。

本研究結(jié)合前期學(xué)者對(duì)信息融合、海上信息集成顯示等方面的研究，針對(duì)漁船駕駛艙內(nèi)AIS與雷達(dá)所獲信息誤差大、特定區(qū)域內(nèi)缺少必要報(bào)警監(jiān)控導(dǎo)致事故多發(fā)等問(wèn)題，重點(diǎn)研究了AIS與雷達(dá)信息融合技術(shù)、海上信息集成顯示技術(shù)，根據(jù)漁船實(shí)際生產(chǎn)需要，模擬仿真了漁船航跡融合過(guò)程，經(jīng)分析后確定信息融合方案，最終構(gòu)建了基于YimaEnc海圖引擎的特定區(qū)域管控系統(tǒng)。

1 助航設(shè)備信息融合方案研究與設(shè)計(jì)

1.1 AIS與雷達(dá)信息融合預(yù)處理

漁船上AIS與雷達(dá)信息有不同的設(shè)備采樣時(shí)間，設(shè)備獲得的目標(biāo)信息時(shí)序存在差異，需要使用外推法對(duì)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行時(shí)間校準(zhǔn)[16-17]。為了使設(shè)備采樣時(shí)刻對(duì)準(zhǔn)到預(yù)先配置的系統(tǒng)時(shí)刻，通過(guò)判別式判斷，如式(1)所示：

tAi-tRi

(1)

式中:N為系統(tǒng)預(yù)先設(shè)定的設(shè)備關(guān)聯(lián)性閾值，s；tAi、tRi分別為AIS與雷達(dá)的設(shè)備采樣時(shí)間，s。

將符合判別式的設(shè)備采樣時(shí)刻數(shù)據(jù)通過(guò)外推法處理實(shí)現(xiàn)時(shí)間對(duì)準(zhǔn)，通過(guò)歸類得出系統(tǒng)采樣時(shí)刻t及其相對(duì)應(yīng)的目標(biāo)狀態(tài)信息。

為了使AIS與雷達(dá)完成空間校準(zhǔn)，需將AIS的WGS-84(World Geodetic System 1984)坐標(biāo)系信息通過(guò)墨卡托投影法轉(zhuǎn)換為平面信息[18]，同時(shí)將雷達(dá)的極坐標(biāo)信息轉(zhuǎn)換為平面信息。

通過(guò)時(shí)空校準(zhǔn)方法將目標(biāo)漁船相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)處理后，結(jié)合漁船海上航行實(shí)際情況，采用基于位置信息的關(guān)聯(lián)算法完成漁船航跡關(guān)聯(lián)計(jì)算,由歸類所得采樣時(shí)刻序列t1,t2,…,tm內(nèi)AIS以及雷達(dá)檢測(cè)的目標(biāo)位置經(jīng)、緯度數(shù)據(jù)信息，如式(2)、(3)所示[19-20]。

(λA1,φA1),(λA2,φA2),…,(λAm,φAm)

(2)

(λRg1,φRg1),(λRg2,φRg2),…,(λRgm,φRgm)

(3)

式中:(λAm,φAm)為AIS所測(cè)目標(biāo)位置經(jīng)緯度信息；(λRgm,φRgm)為雷達(dá)所測(cè)目標(biāo)位置經(jīng)緯度信息；m為所設(shè)公有采樣時(shí)刻序列；g為雷達(dá)對(duì)應(yīng)采樣時(shí)序內(nèi)所得數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，取g=1,2,…,j。

應(yīng)用卡爾曼濾波算法對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理。漁船在海上航行時(shí)，其運(yùn)動(dòng)過(guò)程可以由勻速模型、勻加速模型、轉(zhuǎn)彎模型等組成，引入卡爾曼濾波算法表示漁船運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)更新方程如下所示[21]：

(4)

Pk|k-1=fk-1Pk-1|k-1FTk-1+gk-1Qk-1GTk-1

(5)

根據(jù)漁船運(yùn)動(dòng)模型特點(diǎn)，設(shè)其轉(zhuǎn)移矩陣fk-1為：

(6)

系統(tǒng)噪聲矩陣gk-1為：

Gk-1=[T/2 1T/2 1]

(7)

系統(tǒng)協(xié)方差陣Qk-1為：

(8)

1.2 AIS與雷達(dá)信息融合

凸組合航跡融合算法是一種較常用的分布式信息融合算法，該算法考慮多設(shè)備誤差，在信息融合過(guò)程中，需對(duì)所收集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并把處理結(jié)果傳輸至系統(tǒng)核心節(jié)點(diǎn)處進(jìn)行融合計(jì)算[22-30]。

在Matlab中設(shè)置狀態(tài)估計(jì)誤差相互獨(dú)立的凸組合航跡融合方程如下所示：

(9)

P-1=(PA)-1+(PR)-1

(10)

結(jié)合漁船實(shí)際運(yùn)動(dòng)特征，考慮漁船勻速、慢轉(zhuǎn)向、急轉(zhuǎn)向等不同運(yùn)動(dòng)方式，在Matlab中建立該漁船航跡模型如圖1所示。

圖1 真實(shí)航跡設(shè)定Fig.1 Real track setting

模擬AIS與雷達(dá)分別獲取帶有噪聲的目標(biāo)航跡信息，對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空校準(zhǔn)、航跡關(guān)聯(lián)、卡爾曼濾波處理。將預(yù)處理結(jié)果運(yùn)用凸組合航跡融合算法實(shí)現(xiàn)AIS與雷達(dá)數(shù)據(jù)融合，其結(jié)果及其誤差如圖2、圖3所示。

圖2 航跡融合模擬Fig.2 Track fusion simulation

由圖2、圖3中誤差對(duì)比結(jié)果不難發(fā)現(xiàn)，在考慮設(shè)備誤差的前提下，該算法適用于漁船的實(shí)際作業(yè)需求，經(jīng)凸組合算法所得的漁船航跡融合結(jié)果要優(yōu)于單一助航設(shè)備雷達(dá)和AIS測(cè)量所得結(jié)果，誤差較小，較接近漁船實(shí)際航行軌跡，明顯提高了海上漁船位置信息的精確度。因此凸組合航跡融合算法可以作為航跡融合方案。

圖3 航跡模擬誤差均值Fig.3 Mean error of track simulation

1.3 助航設(shè)備信息融合算法設(shè)計(jì)

根據(jù)上述漁船駕駛艙助航設(shè)備信息融合理論研究以及模擬AIS與雷達(dá)信息融合分析結(jié)果，提出了漁船駕駛艙助航設(shè)備信息融合算法，如圖4所示。由AIS與雷達(dá)獲取目標(biāo)位置信息，經(jīng)時(shí)空校準(zhǔn)、航跡關(guān)聯(lián)、卡爾曼濾波后，使用凸組合航跡融合算法進(jìn)行信息融合，得到融合結(jié)果后結(jié)束進(jìn)程。

此前學(xué)者采用Bar-Shalom-Campo算法、位置關(guān)聯(lián)算法等進(jìn)行信息融合的方案[22-23]，未考慮漁船實(shí)際作業(yè)過(guò)程中AIS與雷達(dá)因外界因素影響導(dǎo)致的誤差及其相關(guān)性。本研究設(shè)計(jì)方案采用的凸組合航跡融合算法，充分考慮了漁船上AIS與雷達(dá)的實(shí)際生產(chǎn)工作需要，并將兩者所產(chǎn)生的誤差相互關(guān)聯(lián)，模擬融合結(jié)果如圖2所示，融合結(jié)果明顯優(yōu)于單一助航設(shè)備雷達(dá)和AIS測(cè)量所得結(jié)果。

不過(guò)該方案仍需進(jìn)一步完善，未來(lái)可以繼續(xù)增添北斗系統(tǒng)等其他助航設(shè)備參與融合計(jì)算過(guò)程，使融合結(jié)果精度更高。

2 漁船特定區(qū)域管控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與功能實(shí)現(xiàn)

2.1 漁船特定區(qū)域管控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

為減少漁船誤闖入特定海域或駛出規(guī)定漁區(qū)而引發(fā)的沖突、事故，設(shè)計(jì)漁船特定區(qū)域管控系統(tǒng)如圖5所示。該系統(tǒng)是基于YimaEnc海圖引擎構(gòu)建的，其中YimaEnc是在YimapCore基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)的海圖GIS引擎。將AIS與雷達(dá)數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)中控，經(jīng)助航設(shè)備信息融合算法計(jì)算后，輸出至終端顯示。漁船駕駛?cè)藛T可以通過(guò)終端上的人機(jī)交互界面對(duì)海上特定區(qū)域進(jìn)行設(shè)置，經(jīng)系統(tǒng)分析，對(duì)特定區(qū)域附近作業(yè)的漁船進(jìn)行監(jiān)控管理、越界報(bào)警。

圖5 漁船特定區(qū)域管控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.5 Fishing vessel specific area control system structure

2.2 漁船特定區(qū)域管控系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)

以YimaEnc海圖引擎為核心，構(gòu)建漁船特定區(qū)域管控系統(tǒng)，為該漁船特定區(qū)域管控系統(tǒng)繪制海圖顯示界面。應(yīng)用前文提出的助航設(shè)備信息融合算法處理漁船駕駛艙內(nèi)AIS與雷達(dá)獲得的數(shù)據(jù)信息。經(jīng)分析計(jì)算后，應(yīng)用海圖引擎相關(guān)指令接口在海圖界面上顯示海上漁船信息，如圖6所示。

圖6 漁船特定區(qū)域管控系統(tǒng)界面Fig.6 Fishing vessel specific area control system interface

圖6中，紅色三角形區(qū)域?yàn)樵O(shè)定繪制的特定報(bào)警區(qū)域，當(dāng)本船靠近特定區(qū)域邊界時(shí)，系統(tǒng)將發(fā)出提示信息，并顯示海上其他漁船駛?cè)牖蝰偝鲈搮^(qū)域時(shí)的相關(guān)出入信息警報(bào)，起到了報(bào)警監(jiān)控的作用，使?jié)O船海上航行作業(yè)過(guò)程更加安全。

此前有學(xué)者設(shè)計(jì)了通導(dǎo)設(shè)備集成系統(tǒng)、海圖顯示系統(tǒng)等[11-21]，但此類集成系統(tǒng)海圖相關(guān)功能較為基礎(chǔ)，未涉及漁船特定區(qū)域航行管控、報(bào)警等特定功能的開(kāi)發(fā)。

該特定區(qū)域管控系統(tǒng)可以使?jié)O船駕駛?cè)藛T根據(jù)實(shí)際需要，通過(guò)系統(tǒng)界面設(shè)置必要的特定管控區(qū)域，有效減少因誤駛?cè)?、駛出特定區(qū)域而引發(fā)的事故與沖突。

3 結(jié)論

根據(jù)漁船實(shí)際生產(chǎn)需要設(shè)計(jì)了以凸組合航跡融合算法為核心的信息融合方案，針對(duì)漁船在特定區(qū)域航行時(shí)缺少出入監(jiān)管、報(bào)警提醒等問(wèn)題，提出了漁船特定區(qū)域管控系統(tǒng)，應(yīng)用信息融合、海圖信息顯示等技術(shù)實(shí)現(xiàn)了該系統(tǒng)的軟、硬件設(shè)計(jì)；完成了對(duì)漁船助航功能開(kāi)發(fā)的進(jìn)一步探索；初步解決了海上漁船信息精度低，缺少特定區(qū)域航行出入時(shí)的必要監(jiān)管、報(bào)警等問(wèn)題，可以有效加強(qiáng)對(duì)海上漁船的管控，減少不必要的事故和沖突，有助于提高漁船海上航行安全性。該系統(tǒng)的改進(jìn)之處：在該系統(tǒng)基礎(chǔ)上，繼續(xù)添加北斗導(dǎo)航系統(tǒng)所測(cè)漁船位置數(shù)據(jù)信息參與數(shù)據(jù)融合計(jì)算，可以進(jìn)一步提高位置信息精度；顯示界面不夠簡(jiǎn)潔、智能，尚需對(duì)其進(jìn)一步優(yōu)化，使之更美觀、易用；該系統(tǒng)功能尚需完善，可根據(jù)監(jiān)管、報(bào)警信息，為漁船提供相應(yīng)避碰、自動(dòng)規(guī)劃航跡等功能。

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