張 哲

(武漢交通職業(yè)學(xué)院 船舶與航運(yùn)學(xué)院，湖北 武漢 430065)

0 引言

艦船在航行過程中，需要根據(jù)自身所處的復(fù)雜環(huán)境情況，結(jié)合多源信息規(guī)劃出一條無碰撞、安全的路徑，以此來保障艦船航行的安全性。但是，在實(shí)際航行過程中，所處環(huán)境呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)變化，相關(guān)信息也是實(shí)時(shí)變動(dòng)的，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)體量較大，為路徑規(guī)劃帶來了極大的困難與挑戰(zhàn)，成為制約艦船發(fā)展與應(yīng)用的關(guān)鍵問題。本文提出基于大數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜環(huán)境艦船導(dǎo)航方法，通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用，提升艦船導(dǎo)航的實(shí)時(shí)性與精確性。

1 復(fù)雜環(huán)境艦船導(dǎo)航方法

1.1 復(fù)雜環(huán)境模型構(gòu)建

復(fù)雜環(huán)境模型構(gòu)建是艦船導(dǎo)航進(jìn)行之前必要的基礎(chǔ)與前提，是影響艦船路徑規(guī)劃效率與精度的關(guān)鍵因素。利用艦船自身搭載的多種傳感器(激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、GPS、加速度器、陀螺儀、電子羅盤等)獲取艦船周圍環(huán)境信息，利用柵格法構(gòu)建復(fù)雜環(huán)境模型，為后續(xù)艦船導(dǎo)航定位與路徑規(guī)劃奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。柵格法將艦船所處的復(fù)雜環(huán)境抽象為二維靜態(tài)空間，并將其劃分為多個(gè)尺寸一致的正方形柵格形式，以顏色表示柵格區(qū)域是否能夠通過。當(dāng)正方形柵格顯示為黑色，表明該柵格區(qū)域無法通過；當(dāng)正方形柵格顯示為白色，表明該柵格區(qū)域可以通過。柵格排序規(guī)則為：從左至右，從上至下[3]。設(shè)置柵格行、列號(hào)為x、y，序號(hào)為 δx，兩者之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系如下式：

式中：mod[]是取余運(yùn)算函數(shù)；n為柵格行、列號(hào)的最大值；ceil[]是向上取整運(yùn)算函數(shù)。

依據(jù)柵格區(qū)域能否通過，對柵格序號(hào)進(jìn)行賦值，其規(guī)則如下式：

依據(jù)上述描述構(gòu)建復(fù)雜環(huán)境柵格模型，具體如圖1所示。

圖1 復(fù)雜環(huán)境柵格模型示例圖Fig.1 Example of complex environment grid model

復(fù)雜環(huán)境柵格模型示例圖規(guī)格為16×16，黑色柵格區(qū)域艦船無法通過，白色柵格區(qū)域艦船能夠通過。在柵格模型構(gòu)建過程中，柵格尺寸大小選取也是一個(gè)關(guān)鍵的問題，涉及到多個(gè)方面，例如環(huán)境模型精度、艦船尺寸、水域范圍等[4]。若是柵格尺寸大小設(shè)置過大，環(huán)境模型分辨率較低，很難清晰地反映艦船所處的環(huán)境信息；若是柵格尺寸大小設(shè)置過小，環(huán)境模型抗干擾性能較差，容錯(cuò)率較低，影響后續(xù)艦船路徑規(guī)劃的效率[5]。通過測試獲得柵格尺寸大小與環(huán)境模型精度之間的關(guān)系如圖2 所示。隨著柵格尺寸大小的增加，環(huán)境模型精度呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢[6]。當(dāng)柵格尺寸大小取值為1 162.5×1 162.5 mm 時(shí)，環(huán)境模型精度達(dá)到最大值84%。因此，確定最佳柵格尺寸大小為1 162.5×1 162.5 mm。

圖2 柵格尺寸大小與環(huán)境模型精度關(guān)系圖Fig.2 Relationship between grid size and environmental model accuracy

1.2 艦船導(dǎo)航數(shù)據(jù)預(yù)處理

艦船導(dǎo)航數(shù)據(jù)來自于多個(gè)監(jiān)測設(shè)備，并且數(shù)據(jù)體量巨大，故采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對其進(jìn)行預(yù)處理，主要為艦船導(dǎo)航數(shù)據(jù)時(shí)間歸一化處理、誤差改正處理與野值剔除處理。艦船導(dǎo)航數(shù)據(jù)時(shí)間歸一化處理是將全部數(shù)據(jù)歸算到同一采樣周期To內(nèi)，方便后續(xù)導(dǎo)航數(shù)據(jù)的應(yīng)用，表達(dá)式為：

式中：ti與是歸一化前、后的導(dǎo)航數(shù)據(jù)時(shí)間；tmin與tmax是導(dǎo)航數(shù)據(jù)時(shí)間的最小值與最大值。需要注意的是，歸一化處理后的導(dǎo)航數(shù)據(jù)時(shí)間必須在采樣周期To內(nèi)。

由于監(jiān)測設(shè)備的自身缺陷，獲取的艦船導(dǎo)航數(shù)據(jù)存在著一定的系統(tǒng)誤差，其會(huì)對導(dǎo)航性能產(chǎn)生不利的影響[7]。因此，此研究利用預(yù)存改正量對數(shù)據(jù)誤差進(jìn)行相應(yīng)的改正處理。以航向角數(shù)據(jù)為例，其誤差改正處理表達(dá)式為：

式中：φ 與 φ′是原始航向角數(shù)據(jù)與誤差改正后的航向角數(shù)據(jù)；?φ是航向角數(shù)據(jù)對應(yīng)的預(yù)存改正量。

導(dǎo)航數(shù)據(jù)中無可避免會(huì)存在少數(shù)的野值(反常值與壞值)，容易造成導(dǎo)航路徑的錯(cuò)誤，威脅艦船的航行安全，故應(yīng)用卡爾曼濾波判定野值，并對其進(jìn)行剔除處理[8]。野值判定規(guī)則如下：

式中：Y(ti)為采集導(dǎo)航數(shù)據(jù)；h(ti)X(ti,ti?1)為預(yù)測導(dǎo)航數(shù)據(jù)；ε(ti)為采集導(dǎo)航數(shù)據(jù)Y(ti)與預(yù)測導(dǎo)航數(shù)據(jù)h(ti)X(ti,ti?1)的差值；α?為野值判定閾值，需要根據(jù)艦船導(dǎo)航數(shù)據(jù)具體情況進(jìn)行設(shè)置。

上述過程應(yīng)用多種大數(shù)據(jù)分析技術(shù)預(yù)處理艦船導(dǎo)航數(shù)據(jù)，統(tǒng)一采樣時(shí)間周期，改正系統(tǒng)誤差，剔除了野值，提升了導(dǎo)航數(shù)據(jù)的精度，為后續(xù)艦船導(dǎo)航定位的實(shí)現(xiàn)提供依據(jù)支撐。

1.3 艦船導(dǎo)航定位

以預(yù)處理后的艦船導(dǎo)航數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以復(fù)雜環(huán)境模型為背景，融合GPS 與IMU 數(shù)據(jù)，確定艦船導(dǎo)航當(dāng)前的絕對位置，為艦船路徑規(guī)劃做好充足的準(zhǔn)備。IMU 數(shù)據(jù)與艦船導(dǎo)航數(shù)據(jù)隸屬于二維直角坐標(biāo)系中，而GPS 輸出數(shù)據(jù)為地球坐標(biāo)系背景下的經(jīng)緯度信息，無法對其進(jìn)行融合應(yīng)用，故先對GPS 數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，表達(dá)式為：

式中：(β,χ)為二維直角坐標(biāo)數(shù)據(jù)；(β0,χ0)為二維直角坐標(biāo)系原點(diǎn)；γ0為隨機(jī)常數(shù)，由坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換具體情況確定；V，η，κ，λ 與 μ為坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換參數(shù)，由地球坐標(biāo)信息(τ,υ)計(jì)算獲取，表達(dá)式為：

式中，τ0為地球坐標(biāo)系中原點(diǎn)經(jīng)度信息。

將式(7)計(jì)算結(jié)果輸入至式(6)即可獲得地球坐標(biāo)系(τ,υ)→二維直角坐標(biāo)系(β,χ)的轉(zhuǎn)換規(guī)則，以此為基礎(chǔ)，對全部GPS 數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換處理，采用緊組合原理將GPS 數(shù)據(jù)與IMU 數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，即可獲得當(dāng)前時(shí)刻艦船導(dǎo)航的絕對位置信息，為后續(xù)的艦船導(dǎo)航實(shí)現(xiàn)提供支撐。艦船導(dǎo)航位置確定框架如圖3 所示。依據(jù)圖3 所示框架獲得當(dāng)前時(shí)刻艦船導(dǎo)航的絕對位置信息，為艦船路徑規(guī)劃提供便利。

圖3 艦船導(dǎo)航位置確定框架圖Fig.3 Ship navigation position determination framework

1.4 艦船路徑規(guī)劃

以艦船導(dǎo)航定位結(jié)果為基礎(chǔ)，應(yīng)用遺傳算法獲取最佳艦船路徑，從而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境背景下艦船導(dǎo)航，保障航行的安全與穩(wěn)定。

基于遺傳算法的最佳艦船路徑獲取步驟如下：

1) 構(gòu)建復(fù)雜環(huán)境柵格模型，并獲取障礙物位置、屬性等信息；

2) 初始化信息熵遺傳算法，制定迭代終止條件；

3) 構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)，為艦船路徑尋優(yōu)做準(zhǔn)備，表達(dá)式為：

式中：F(g)與H(g)是可行路徑與不可行路徑的適應(yīng)度函數(shù)；d(g)是路徑長度；Ψ(g)是平滑度；ψ是平滑度總和；m是種群規(guī)模；σθ是大角度轉(zhuǎn)彎點(diǎn)的數(shù)量；ω是權(quán)重系數(shù)；Np是路徑穿過障礙物的線段數(shù)量。

4) 通過交叉算子、變異算子對個(gè)體進(jìn)行更新，并重新計(jì)算適應(yīng)度數(shù)值。當(dāng)未滿足迭代終止條件時(shí)，轉(zhuǎn)至步驟3 進(jìn)行重復(fù)迭代；當(dāng)滿足迭代終止條件時(shí)，輸出個(gè)體對應(yīng)的艦船路徑。

通過上述過程即可獲得最佳艦船路徑，實(shí)現(xiàn)了艦船導(dǎo)航功能，為艦船作業(yè)、航行等提供有效的幫助，保障艦船自身安全。

2 仿真實(shí)驗(yàn)

選取海洋氣象環(huán)境影響下的復(fù)雜水域船舶路徑規(guī)劃與復(fù)雜開放水域下智能船舶路徑規(guī)劃與避障方法作為對比方法，分別稱之為對比方法1 和對比方法2，以驗(yàn)證本文方法的優(yōu)越。

2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境段

選取實(shí)驗(yàn)水域，通過傳感器獲取實(shí)驗(yàn)水域的障礙物位置、屬性信息，構(gòu)建復(fù)雜環(huán)境柵格模型，具體如圖4 所示。實(shí)驗(yàn)水域障礙物分布無規(guī)律，尺寸大小、形狀等也存在著較大的差異，符合提應(yīng)用性能測試需求。

圖4 實(shí)驗(yàn)水域復(fù)雜環(huán)境柵格模型示意圖Fig.4 Schematic diagram of grid model of complex environment in experimental waters

艦船航行狀態(tài)的確定也是保障實(shí)驗(yàn)順利進(jìn)行的關(guān)鍵所在。實(shí)驗(yàn)以航向、速度與船位作為艦船航行狀態(tài)變量，則艦船航行狀態(tài)方程表達(dá)式為：

式中：J與W是緯度與經(jīng)度弧長；VN與VE是北與東向的海流速度；Q是艦船相對海流速度；? 是艦船航向。

在實(shí)際艦船航行過程中，航向、速度與船位會(huì)存在偏差，式(9)無法精確的表示艦船航行狀態(tài)，故對其進(jìn)行修正，獲得最終艦船航行狀態(tài)方程，表達(dá)式為：

式中，?是偏差量符號(hào)。

上述過程完成了實(shí)驗(yàn)水域復(fù)雜環(huán)境柵格模型的構(gòu)建，確定了艦船航行狀態(tài)方程。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

定位是艦船導(dǎo)航實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其定位是否精準(zhǔn)直接關(guān)系著艦船導(dǎo)航路徑的合理性與科學(xué)性。通過實(shí)驗(yàn)獲得艦船導(dǎo)航定位誤差如表1 所示。相較于2 種對比方法來看，應(yīng)用本文方法獲得的艦船導(dǎo)航定位誤差數(shù)值較小，最小值為0.12%，表明本文方法艦船導(dǎo)航定位精度更高。

表1 艦船導(dǎo)航定位誤差數(shù)據(jù)Tab.1 Ship Navigation and Positioning Error Data

為了提升實(shí)驗(yàn)結(jié)論的精準(zhǔn)性，設(shè)置2 組出發(fā)點(diǎn)與目的點(diǎn)。通過實(shí)驗(yàn)獲得艦船導(dǎo)航路徑如圖5 所示。相較于2 種對比方法來看，應(yīng)用本文方法獲得的艦船導(dǎo)航路徑長度更短，更為平滑，能夠保障艦船航行的穩(wěn)定性。

圖5 艦船導(dǎo)航路徑示意圖Fig.5 Schematic Diagram of Ship Navigation Path

3 結(jié)語

本文提出基于大數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜環(huán)境艦船導(dǎo)航方法。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明：本文方法大幅度降低艦船導(dǎo)航定位誤差與艦船導(dǎo)航路徑長度，提升了艦船導(dǎo)航路徑的平滑性。