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        大數(shù)據(jù)在船舶港內(nèi)操縱避碰方面的應(yīng)用

        2022-12-09 12:55:24邱訓(xùn)志
        中國(guó)水運(yùn) 2022年11期
        關(guān)鍵詞:船舶創(chuàng)設(shè)人工智能

        邱訓(xùn)志

        (上海港引航站,上海 200082)

        現(xiàn)如今,航運(yùn)以及港口事業(yè)的蓬勃發(fā)展,促使行駛在海面上的船舶數(shù)量急劇增多,導(dǎo)致船舶發(fā)生碰撞事故的幾率不斷攀升,嚴(yán)重導(dǎo)致船舶在港內(nèi)航行以及操縱的風(fēng)險(xiǎn)逐漸增加。近些年來(lái),由于船舶操縱人員的操作失誤導(dǎo)致各類(lèi)意外事故頻繁發(fā)生,再加上人力資源成本的持續(xù)上漲以及導(dǎo)航技術(shù)的不斷更新,大數(shù)據(jù)技術(shù)的充分運(yùn)用,促使從事船舶操縱人員的操控水平以及避碰技巧愈發(fā)優(yōu)秀。大數(shù)據(jù)協(xié)助操縱技術(shù)的應(yīng)用是一項(xiàng)極其復(fù)雜的智能集成系統(tǒng),避免船舶發(fā)生碰撞已成為了此套系統(tǒng)的主要目標(biāo),因此,此項(xiàng)系統(tǒng)應(yīng)具備防止碰撞移動(dòng)以及不移動(dòng)的障礙物;多個(gè)目標(biāo)在港內(nèi)航行協(xié)助避碰,并預(yù)留出足夠的距離等相關(guān)條件。

        1 大數(shù)據(jù)信息集成平臺(tái)

        大數(shù)據(jù)主要是指海量以及巨量的數(shù)據(jù),這類(lèi)數(shù)據(jù)多數(shù)源自各類(lèi)船舶隨時(shí)隨地產(chǎn)生的數(shù)據(jù),在大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)中,無(wú)論任何微小的數(shù)據(jù)都能夠產(chǎn)生更強(qiáng)的作用價(jià)值。在大數(shù)據(jù)背景下,各個(gè)行業(yè)都可以充分享受到大數(shù)據(jù)所帶來(lái)的作用價(jià)值。所以,大數(shù)據(jù)逐漸成為了各個(gè)行業(yè)發(fā)展的重要趨勢(shì),同時(shí)也是各種行業(yè)主要的發(fā)展方向。現(xiàn)如今大數(shù)據(jù)聚合作為一種較為常態(tài)的發(fā)展趨勢(shì),各個(gè)行業(yè)如若能夠充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)就能夠在第一時(shí)間內(nèi)解決各種難題,從而為行業(yè)實(shí)現(xiàn)蓬勃發(fā)展奠定良好基礎(chǔ)。具體情況如圖1 所示[1]。

        圖1 大數(shù)據(jù)集成信息平臺(tái)

        2 導(dǎo)航大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)分析與信息采集

        船舶操控人員在具體操縱船舶時(shí),導(dǎo)航大數(shù)據(jù)就可以通過(guò)人工智能,創(chuàng)設(shè)出更加科學(xué)合理的進(jìn)出港路線,并通過(guò)GPS 信息數(shù)據(jù)能夠了解并掌握相同類(lèi)型船舶進(jìn)出港的路程圖,并開(kāi)展詳細(xì)分析。與此同時(shí),還可以準(zhǔn)確計(jì)算出防止碰撞事故發(fā)生的核心操縱方式,最終制定出更加科學(xué)合理的進(jìn)出港操縱計(jì)劃。

        2.1 編制最優(yōu)航線

        更加先進(jìn)的人工智能不僅能夠精準(zhǔn)創(chuàng)設(shè)出海況更加優(yōu)秀的航線,還能夠在更加復(fù)雜的環(huán)境中保證船舶能夠穩(wěn)定運(yùn)行,從而保證最終創(chuàng)設(shè)的船舶進(jìn)出港路線更加科學(xué)合理。與此同時(shí),還可以進(jìn)一步促使海圖電子數(shù)據(jù)更加精準(zhǔn),各種助航設(shè)備也更為穩(wěn)定,大部分港口這項(xiàng)工作都是按照季度更新的[2]。

        2.2 優(yōu)化避碰方案

        預(yù)防碰撞核心功能系統(tǒng)能夠充分運(yùn)用雷達(dá)、Ecdis以及Ais 數(shù)據(jù),在第一時(shí)間內(nèi)獲得船舶四周其他船舶的位置信息以及周邊環(huán)境信息,通過(guò)人工智能的大數(shù)據(jù),仔細(xì)分析船舶發(fā)生碰撞的主要因素,再次檢驗(yàn)相關(guān)信息數(shù)據(jù),最終制定更加科學(xué)合理的避碰操縱計(jì)劃,以此確保船舶能夠有著更加合理的航行路線,

        2.3 合理采集航行數(shù)據(jù)

        對(duì)于信息數(shù)據(jù)而言,從事管理工作的相關(guān)人員應(yīng)將船舶動(dòng)態(tài)與航行安全關(guān)聯(lián)起來(lái),運(yùn)用更加科學(xué)合理的信息采集方式,了解并掌握各類(lèi)航行信息數(shù)據(jù)。而多數(shù)部分的大數(shù)據(jù)都能夠在相關(guān)儀器的電子設(shè)備中合理獲得,合理開(kāi)展人工智能運(yùn)算工作,能夠促使船機(jī)實(shí)現(xiàn)互動(dòng)以及實(shí)施管控等相關(guān)工作,以此保證船舶能夠始終根據(jù)創(chuàng)設(shè)的航線穩(wěn)定運(yùn)行。除此之外,在定位系統(tǒng)中,人工智能能夠在第一時(shí)間內(nèi)獲得船舶的位置,并實(shí)時(shí)判斷航行方向、航行速度是否出現(xiàn)偏差,避免船舶在航行過(guò)程中偏離原本制定的路線,并且可以詳細(xì)記錄船舶在航行過(guò)程中出現(xiàn)的各種航行軌跡數(shù)據(jù),在第一時(shí)間內(nèi)優(yōu)化航向偏差,將各類(lèi)信息數(shù)據(jù)最終整理到大數(shù)據(jù)庫(kù),從而為下次航行奠定良好的基礎(chǔ)[3]。

        2.4 制定更加科學(xué)合理的操縱方案

        以大數(shù)據(jù)信息集成平臺(tái)為主要依據(jù),合理創(chuàng)設(shè)綜合操縱管理系統(tǒng)。船舶操控人員在具體運(yùn)用此種系統(tǒng)時(shí),不僅能夠自動(dòng)接收各類(lèi)船舶航行駕駛數(shù)據(jù),還能夠?qū)崟r(shí)優(yōu)化各類(lèi)數(shù)據(jù),詳細(xì)分析各類(lèi)數(shù)據(jù)所顯現(xiàn)的作用價(jià)值,并根據(jù)船舶通訊系統(tǒng)內(nèi)的相關(guān)內(nèi)容,構(gòu)建出更加科學(xué)合理的操縱方案。惟有如此,船舶在實(shí)際航行過(guò)程中,既能夠減少碰撞發(fā)生的頻率,還能夠從多方面、多角度進(jìn)一步提升船舶在港內(nèi)操縱的整體水平,從而保證最終創(chuàng)設(shè)的操縱方案更加穩(wěn)定。除此之外,系統(tǒng)決策涉及到的相關(guān)信息數(shù)據(jù)能夠及時(shí)傳送到船舶管控部門(mén),以此確保港內(nèi)操縱船舶的大數(shù)據(jù)更加健全。由此可見(jiàn),如若能夠充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì),就可以為船舶在港內(nèi)操作提供更加優(yōu)秀的航行方案,同時(shí)也能夠?yàn)榇鞍踩\(yùn)行奠定良好基礎(chǔ)[4]。

        3 導(dǎo)航大數(shù)據(jù)的操作應(yīng)用

        3.1 提升操縱大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性

        提升大數(shù)據(jù)應(yīng)用的準(zhǔn)確性。船舶在港內(nèi)實(shí)踐進(jìn)行操作的過(guò)程中,船舶所處平面絕大部分有較多的障礙處,而且他們之間數(shù)據(jù)差距較大,所以在可操作范圍展開(kāi)工作階段,通過(guò)專(zhuān)業(yè)函數(shù)模擬船舶數(shù)據(jù)可以提升船舶運(yùn)行的安全性,從而保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,而且針對(duì)固定不動(dòng)物體的測(cè)量可以建立數(shù)字模型,提高監(jiān)測(cè)的精準(zhǔn)性,為了能夠有效將現(xiàn)階段問(wèn)題解決,則必須要加強(qiáng)對(duì)多樣化工作應(yīng)用的重視,這樣可以通過(guò)固定浮動(dòng)物體的測(cè)量提升數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,避免受運(yùn)算及多種因素影響,而導(dǎo)致數(shù)據(jù)無(wú)法準(zhǔn)確運(yùn)行。而且在相關(guān)科研項(xiàng)目研究過(guò)程中,這種高精度大數(shù)據(jù)運(yùn)算,通常可以將智能機(jī)械化作用顯現(xiàn)在實(shí)際工作中去[5]。

        3.2 模擬決策模型

        能夠構(gòu)建更加合理的模擬決策模型。針對(duì)行內(nèi)操縱決策模型的應(yīng)用,需要加強(qiáng)分析,這樣可以通過(guò)人工智能網(wǎng)絡(luò)的自我學(xué)習(xí)建立一種動(dòng)態(tài)模擬船舶模型,并通過(guò)充分分析,對(duì)多種因素所產(chǎn)生的影響有著特殊的掌握,建立統(tǒng)一的地域模型,通過(guò)環(huán)境因子模型構(gòu)建適用于兩個(gè)物體之間避免所產(chǎn)生的影響,會(huì)嚴(yán)重犧牲整體優(yōu)化效果,從而通過(guò)決策模型的健全。而且在實(shí)際進(jìn)行模擬的過(guò)程中,還應(yīng)該形成一個(gè)準(zhǔn)確的操縱結(jié)果,這樣可以避免受復(fù)雜因素影響,提升智能控制可靠性。例如,針對(duì)防撞決策系統(tǒng)的建立,可以對(duì)系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)階段有著特殊掌握,這樣可以更加有效地對(duì)所面臨的問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化處理,切實(shí)改進(jìn)其運(yùn)行操作方案將導(dǎo)航大數(shù)據(jù)操縱應(yīng)用的價(jià)值充分彰顯出來(lái)[6]。

        3.3 模擬計(jì)算

        這種方式主要依據(jù)為生物遺傳特征,通常是指自適應(yīng)概率搜素算法理論。本質(zhì)在于仿真算法,其中包含遺傳算法以及仿真措施,此種方式不僅能夠合理運(yùn)用仿真規(guī)劃開(kāi)展全局優(yōu)化工作,還能夠充分解決各類(lèi)復(fù)雜系統(tǒng)難題以及設(shè)備學(xué)習(xí)問(wèn)題。模擬計(jì)劃的主要特征為群體搜索策略以及群體之間的信息互換。這樣就能夠促使船舶在航行過(guò)程自動(dòng)接收對(duì)船舶航行駕駛權(quán)限的合理管控以及智能防碰,并有著更多的路徑可供船舶操控人員選擇。與此同時(shí),通過(guò)更加合理的選擇過(guò)程,系統(tǒng)就會(huì)協(xié)助船舶操縱人員找到最為合理的航行路徑。仿真策略主要目的在于尋找出船舶避碰的最優(yōu)路徑,并且能夠自動(dòng)捕捉對(duì)船舶航行駕駛權(quán)限的控制模型中所顯現(xiàn)的移動(dòng)障礙物以及其他移動(dòng)船舶,由ARPA 自動(dòng)識(shí)別,最終通過(guò)相應(yīng)模型合理計(jì)算預(yù)判是否準(zhǔn)確,并對(duì)算法計(jì)算模擬獲得的最終結(jié)果進(jìn)行級(jí)別更高的運(yùn)算疊加,合理摒棄其他匯總的雜樣結(jié)果,從而保證最終獲得結(jié)果能夠達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)。除此之外,以往的研究過(guò)程中,模擬策略編碼方式只是涵蓋了船舶位置為染色體基因,導(dǎo)致相關(guān)人員在實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)時(shí),工作難度較高。而單基因的模擬策略編碼方式主要是以船舶位置、航行速度、潮汐以及風(fēng)速等各類(lèi)干擾因素為側(cè)重點(diǎn),而染色體則是表示更加科學(xué)合理的航行路徑,主要是由最為基本的線序列以及向基因組織所構(gòu)成的。初始基因主要代表船舶目前的位置,末端基因則是代表最終目標(biāo)位置。倘若船舶周邊環(huán)境有著影響船舶正常行駛的物體,船舶的安全路徑只能是起點(diǎn)至終點(diǎn)的直線距離。如若航道周?chē)鷽](méi)有影響船舶正常施行的物體,其他基因?qū)⒃诔跏键c(diǎn)位與終點(diǎn)之間隨機(jī)分布。著名學(xué)者也曾提出了一種優(yōu)化EP/N+方式,將最終獲得的結(jié)果運(yùn)用相應(yīng)系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)數(shù)據(jù)模擬,就能夠在確保工程模擬精度達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)的前提下,充分實(shí)現(xiàn)更加科學(xué)合理的決策支持,這同樣也是模擬計(jì)算的主要構(gòu)成部分,在運(yùn)用此種方式時(shí),合理創(chuàng)設(shè)了一個(gè)極其特殊的遺傳算子合理優(yōu)化修改過(guò)程,并且運(yùn)用了另一個(gè)遺傳算子提升轉(zhuǎn)變速率,從而保證各個(gè)部分的變化可以達(dá)到預(yù)期目標(biāo)[7]。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        總而言之,大數(shù)據(jù)以及人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展,促使各個(gè)領(lǐng)域迎來(lái)了全新的發(fā)展契機(jī),部分智能船舶制造企業(yè)更是將此種技術(shù)充分運(yùn)用在船舶航行操縱測(cè)試工作中。現(xiàn)如今,大數(shù)據(jù)已成為了構(gòu)建“防撞知識(shí)庫(kù)”的重點(diǎn)內(nèi)容,考慮到船舶在航行過(guò)程中,極易受到周邊環(huán)境以及各類(lèi)突發(fā)情況影響,應(yīng)在實(shí)際測(cè)試工作中持續(xù)優(yōu)化算法,從而保證最終創(chuàng)設(shè)出的避碰決策更加科學(xué)合理。除此之外,還應(yīng)該重視參考數(shù)據(jù)的租用價(jià)值,通信以及協(xié)調(diào)同樣也是維持船舶正常運(yùn)作的基準(zhǔn),因此,相關(guān)人員只有將這類(lèi)內(nèi)容實(shí)現(xiàn)有機(jī)融合,才能促使船舶真正意義上實(shí)現(xiàn)智能避碰。

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