一種智能化的避臺航線設(shè)計方法

湯青慧,陳 戈,劉艷艷

(1.中國海洋大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,山東青島266100;2.青島理工大學(xué)管理學(xué)院,山東青島266520)

一種智能化的避臺航線設(shè)計方法

湯青慧1,2,陳 戈1,劉艷艷1

(1.中國海洋大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,山東青島266100;2.青島理工大學(xué)管理學(xué)院,山東青島266520)

為提高船舶氣象導(dǎo)航自動化水平,實現(xiàn)避臺決策由經(jīng)驗型向智能型轉(zhuǎn)變,提出1種高效、穩(wěn)定的繞避臺風航線規(guī)劃算法。基于電子海圖平臺實現(xiàn)GPS、數(shù)字化氣象信息的多源信息集成,直觀顯示船舶和臺風當前位置和運動態(tài)勢,基于柵格模型設(shè)計避臺航線自動生成算法,實現(xiàn)避臺航線在線實時規(guī)劃。仿真結(jié)果表明,該方法能夠根據(jù)氣象信息及時重建環(huán)境模型并獲取新的最優(yōu)航線,算法對環(huán)境的復(fù)雜性不敏感,具有穩(wěn)定性好、求解規(guī)模大、效率高的特點。

避臺;航線規(guī)劃;動態(tài)避障;氣象導(dǎo)航

臺風是威脅船舶安全航行的最嚴重災(zāi)害性天氣之一,如何安全有效地繞避臺風,是我國航海界的一項重要課題。為使海上強天氣系統(tǒng)對船舶的影響降低到最低限度,往往要求船長具有比較全面系統(tǒng)的氣象理論知識和豐富的海上經(jīng)驗,能夠?qū)邮盏降臍庀笮畔⑦M行全面系統(tǒng)的分析。由于過于依賴人工干預(yù),使得船舶無法利用現(xiàn)有形式的氣象信息對船舶進行智能的氣象控制,船舶對氣象信息的綜合處理及分析能力無法提高,嚴重制約了氣象信息在航海實踐活動中運用的深度和廣度。充分發(fā)揮電子海圖(Electronic Chart and Display and Information System,ECDIS)綜合顯示的優(yōu)勢,將數(shù)字化氣象信息、船舶運動信息與電子海圖進行多源信息集成,提供更加豐富、直觀、科學(xué)的氣象決策依據(jù),在此基礎(chǔ)上,設(shè)計高效、穩(wěn)定的船舶繞避臺風算法,實現(xiàn)避臺航線準確、智能、實時在線規(guī)劃,對于提高氣象導(dǎo)航自動化水平,保證人員、船舶安全具有非常重要的意義。

防避臺風是1個復(fù)雜的決策過程,傳統(tǒng)的解決辦法是將臺風中心的預(yù)報位置和本船的船位點標繪在《臺風位置標示圖》上,研究本船與臺風的相對位置以及相互間動態(tài)的發(fā)展態(tài)勢,然后用幾何相對運動標繪的方法繪算出本船應(yīng)采取的避臺航向,常見的方法有扇形避臺法、海圖作業(yè)法、目標圓法等[1-3]。這些方法均以經(jīng)驗為主,給出的都是大致的行動方案,使得決策的及時性、科學(xué)性和準確性較差。近年來,出現(xiàn)了一些智能算法[4],為實現(xiàn)船舶避臺智能化做出了積極的探討。但是,在復(fù)雜環(huán)境下,該算法效率急劇下降,難以滿足實時系統(tǒng)的要求。

隨著航海自動化水平和數(shù)值天氣預(yù)報精度的不斷提高,選擇較為精確的智能化避臺方法已成為可能。本文主要研究基于電子海圖平臺的GPS(Global Position System,GPS)、數(shù)字化氣象信息的多源信息集成,實現(xiàn)對船舶航線與臺風路徑的實時監(jiān)控,設(shè)計高效、穩(wěn)定的船舶繞避臺風算法,形成船舶規(guī)避臺風的智能控制方案,為船舶安全有效地繞避臺風提供技術(shù)手段。

1 基于ECDIS的多源信息集成

如圖1所示,地面上任意一點都是三維空間中的點,其位置由某種參照系統(tǒng)來確定,常見的地理坐標系采用橢球面定義地球上的位置,即任意一點的平面位置通過地理坐標經(jīng)、緯度來描述。氣象傳真圖中定位數(shù)據(jù)以及從GPS接收的本船位置數(shù)據(jù)均采用地理坐標,而電子海圖最常用的是以WGS84坐標系為基準的墨卡托投影坐標。要想在同一坐標系上疊加顯示就必須將坐標統(tǒng)一起來,把各點的地理坐標換算成繪制電子海圖時的平面坐標,然后再與計算機屏幕上的像素點建立一一對應(yīng)關(guān)系。

圖1 墨卡托投影坐標變換Fig.1 Mercator projection transformation

(1)墨卡托投影坐標變換

橢球面上某點的地理坐標(λ,φ)到墨卡托平面直角坐標(x,y)的轉(zhuǎn)化公式如下:

式中:

x,y—墨卡托直角坐標;

λ,φ—地理坐標系的經(jīng)度和緯度;

q—等量緯度,

r0—投影常數(shù),在切圓柱投影中r0=Rcosφ0,在割圓柱投影中r0=Rcosφ0;

R—基準緯度處橢球的卯酉圈曲率半徑,

φ0—墨卡托投影的基準緯度;

λ0—中央經(jīng)線的經(jīng)度;

a—地球橢球長半徑;

e—地球橢球第一偏心率。

(2)平面坐標到屏幕坐標變換

圖2 墨卡托投影坐標到屏幕坐標變換Fig.2 Coordinate transformation from Mercator to screen

如圖2所示,電子海圖平面直角坐標的原點在左下角,橫坐標向右遞增,縱坐標向上遞增;而Windows屏幕坐標的原點在左上角,橫坐標向右遞增,縱坐標向下遞增。要在屏幕上顯示多源集成信息,還需進行海圖直角坐標向屏幕坐標的轉(zhuǎn)換。設(shè)海圖直角坐標為(x0,y0),橫幅為W0,縱幅為H0;屏幕坐標為(x1,y1),橫幅為W1,縱幅為H1,則有如下變換關(guān)系:

當2個坐標系的橫幅和縱幅之比不一致時,k= min(κ1,κ2)

通過上述過程實現(xiàn)了電子海圖、數(shù)字化氣象信息和船位的完整結(jié)合,使用戶可以直觀地觀測到船舶所在海域的氣象信息,為避離臺風提供更加豐富、直觀、科學(xué)的氣象決策依據(jù)。

2 避臺決策模型

根據(jù)船舶計劃航線和臺風預(yù)報路徑,判斷當前和未來時刻的船-臺相對位置,是決定船舶是否采取避離措施的重要基礎(chǔ)。見圖3,假設(shè)船舶的航向和速度分別為TCA和vA,速度矢量為vA,預(yù)報臺風的移動方向和速度分別為TCB和vB,速度矢量為vB,預(yù)報起始時刻

t0船位于地理坐標A0(φA0,λA0)點,臺風中心位于

B0(φB0,λB0)點,則任意時刻t,船位A(φA,λA)和臺風中心位置B(φB,λB)點的坐標為:

根據(jù)相對運動法則,利用速度三角形法[5]可求得臺風的相對運動速度vR=vB-vA。圖3中直線L為臺風的相對運動線,過A0作相對運動線L的垂線,A0L0即為未來船-臺最近遭遇距離DCPA。

圖3 船臺綜合態(tài)勢圖Fig.3 Ship-typhoon comprehensive trend

結(jié)合不同的船舶的船齡、船型、載貨情況以及在大風浪中的失速情況,確定船舶與臺風中心的安全距離Rsafe(一般取臺風7級大風圈半徑),當DCPA≥Rsafe時,船舶是安全的,可以保持原航線繼續(xù)航行;若DCPA

3 算法介紹

3.1 構(gòu)建環(huán)境模型

環(huán)境建模是實現(xiàn)物理空間到算法處理抽象空間的1個映射,本文采用柵格模型進行障礙物環(huán)境模型的構(gòu)建,以規(guī)則矩陣柵格為組織形式,將規(guī)劃海域進行二維離散化處理劃分為m×n個正方形柵格。柵格陣左上角為坐標原點,水平向右為X軸遞增方向,豎直向下為Y軸遞增方向,每個網(wǎng)格作為1個像素或者像元Grid= (i,j,ATTR),其中,(i,j)代表柵格所處的行、列號,ATTR表示該柵格的屬性信息。本文以顏色值作為柵格屬性,ATTR[i][j]=白色,表示是自由柵格;A TTR [i][j]為彩色,表示為障礙柵格,不同的顏色值代表不同的障礙物。則避臺問題可描述為:給定起始柵格和目標柵格,求從起始柵格出發(fā),繞過障礙柵格,找到一條通往目標柵格的最短航線。

3.2 算法的基本思想

如圖4所示,將給定的起點S和終點T連起來,得到探測線S T,用以探測航行途中是否有障礙物。如果S T與障礙物相離或者相切,則S、T之間可以直線航行,S T直線段就是最短的設(shè)計航線。如果S T與某個障礙物相交,船舶將試圖從進入點P緊貼障礙物航行,直至到達Q點后繼續(xù)沿著S T方向航行,如此生成一條局部避障航線S-P-R-Q-T。觀察發(fā)現(xiàn),從S可以直航至R,從R也可以直航至T,最短的設(shè)計航線應(yīng)該是圖中直切障礙物邊界的航線S-R-T。這種形狀,就像在S、T之間緊緊拉著一根橡皮筋,由于障礙物的存在,橡皮筋不能直穿障礙物而沿著障礙物邊界拉伸,橡皮筋所具有的彈性使得航線趨于最短。

圖4 算法基本思想示意圖Fig.4 Basic thought of algorithm

3.3 算法步驟

定義1 對任意兩柵格點GiGj,若由GiGj決定的線段所經(jīng)過的任意柵格點都是自由柵格,則稱GiGj是通透的。

定義2 如果節(jié)點N的臨近單元中至少有1個單元為障礙單元,則稱N為邊界單元。

定義3 障礙物包圍盒是由各障礙物的邊界單元以循環(huán)鏈表的形式逐點存儲而成的繞障包圍圈。

圖4中,探測線S T與障礙物包圍盒的交點P和Q把障礙物包圍盒分為2部分,任取其中一段如S-RT替換S T上P和Q之間的線段,可得到局部避障航線S-P-R-Q-T。接下來,將按照以下步驟對局部避障航線進行優(yōu)化,得到1條最短的安全航線。

步驟1 讀取離散化的局部避障航線的前2個節(jié)點,分別記作N1和N2,如果N2為終點,轉(zhuǎn)步驟6;

步驟2 讀取局部避障航線的下一節(jié)點,如果該點為終點,轉(zhuǎn)步驟6;否則將該節(jié)點記作N3;

步驟3 判斷N1、N2、N3是否共線,如果3點共線,刪除N2節(jié)點,并把N3賦給N2,轉(zhuǎn)步驟2;

步驟4 如果N1、N2、N3不共線,進一步判斷N1和N3是否通透,若通透,將N2刪除,并判斷N1是否為起點S,如果N1是起點S,將N3賦給N2,轉(zhuǎn)步驟2;否則,將N1賦給N2,將N1的前一柵格賦給N1,轉(zhuǎn)步驟3;

步驟5 如果N1、N2、N3不共線,且N1和N3不通透,則將對應(yīng)顏色值的障礙物包圍盒上的邊界點加入到局部避障航線的N1和N2之間,并將該邊界點賦給N1,轉(zhuǎn)步驟3;

步驟6 算法結(jié)束。

4 仿真實驗與分析

2005年8月11日06··00,在菲律賓以東洋面生成2005年第10號臺風珊瑚,中央氣象臺預(yù)報此臺風向西北方向移動,在未來72 h登陸我國廣東沿海(見圖5)。某輪從新加坡駛往新港,此時正位于南海中部。12日21··00(U TC),臺風中心位置(20.3°N,119.1°E),移向315(°),移速6 kn,7級大風圈半徑320 n mile。此時,本船船位(16.8°N,112.5°E),航向183(°),航速22 kn。船臺距離為797.9 n mile,由于船臺距離較遠,不構(gòu)成威脅,保持原航線繼續(xù)航行。13日06··00(U TC),臺風中心位置T(22.4°N,117.6°E),移向340(°),移速11 kn,7級大風圈半徑350 n mile,此時,本船船位M (19.6°N,115.8°E),航向165(°),航速18 kn。船臺距離為363.5 n mile,船舶處于風險區(qū),利用本文提出的算法重新生成新航線,結(jié)果見圖6。圖中圓內(nèi)區(qū)域為熱帶氣旋7級以上大風區(qū)域,虛線為計劃航線,實線為繞避臺風的新航線,新航線可達到安全避離臺風的目的。

圖5 臺風預(yù)報路徑Fig.5 Forecast path of typhoon

圖6 新生成的避臺航線Fig.6 Route of typhoon avoidance

4.1 效率分析

圖7 算法效率對比Fig.7 Comparision of Algorithm efficiency

為驗證本文所提出算法的性能,將其與傳統(tǒng)構(gòu)網(wǎng)算法進行試驗對比,結(jié)果見圖7。由于充分利用了柵格模型像素間的鄰接關(guān)系,本文提出的算法具有較高的搜索效率,圖中搜索耗時均不超過1 s。同時,由于算法的執(zhí)行效率主要取決于起點S到終點T的距離、S T途徑障礙物的數(shù)目,而與其它的障礙物無關(guān)。因此,算法對環(huán)境的復(fù)雜度不敏感,穩(wěn)定性好,在障礙物小而多的環(huán)境中優(yōu)勢更加明顯。4.2適用性分析

當?shù)K航物形狀復(fù)雜時,通常的做法是用凸包圍盒近似表示礙航物,極易造成搜索結(jié)果非優(yōu)。本文提出的算法中,障礙物可以為任意形狀,使算法更具一般性、通用性、適用性。當障礙物信息發(fā)生改變,能夠根據(jù)更新的環(huán)境信息,重建環(huán)境模型,實現(xiàn)航行過程中航線調(diào)整和優(yōu)化,滿足在航船舶動態(tài)避臺的實時性要求。

5 結(jié)語

本文基于電子海圖平臺進行GPS和數(shù)字化氣象信息的疊加顯示,設(shè)計避臺航線自動生成算法,實現(xiàn)了避臺決策的智能化和自動化。系統(tǒng)能夠直觀、實時顯示船舶和臺風的位置和運動趨勢,為用戶提供更加完備、直觀、科學(xué)的氣象決策依據(jù),大大提高了避臺決策的速度、精度和安全性。算法具有穩(wěn)定性好、效率高的特點。后續(xù)研究將綜合考慮流、浪、潮等多種氣象因素的影響,使得規(guī)劃的航線更加經(jīng)濟實用。

[1] 武心安.基于ActiveX組件技術(shù)的船舶繞避臺風系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D].哈爾濱:哈爾濱工程大學(xué),2007.

[2] 陳宏權(quán),黃立文,鄧健.在航船舶基于氣象分析的實用避臺方法[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報:交通科學(xué)與工程版,2005,29(3):436-439.

[3] 王輝,卜仁祥.基于臺風預(yù)報精度的避臺方法[J].大連海事大學(xué)學(xué)報,2000,26(4):43-46.

[4] 王敬全,賀躍箭,施平安,等.艦艇海上機動避臺系統(tǒng)的應(yīng)用研究[J].計算機仿真,2003,20(2):5-9.

[5] 夏一麟.船舶相對運動[M].北京:人民交通出版社,1984.

[6] 張英俊.電子海圖數(shù)學(xué)與算法基礎(chǔ)[M].大連:大連海事大學(xué)出版社,2001:15-18.

Abstract: To improve the automatic level of marine meteorological navigation and realize typhoon avoidance from experience to intelligence,an efficient and stable algorithm is designed based on the grid model. The movement information of typhoon and ships are superpositioned on the electronic chart display platform.Simulation results show that the method can realize real-time route planning and obtain new optimal routes according to the environmental model reconstructed by the meteorological information,which is non-sensitive to the environment complexity and has characteristics of stability,large-scale computation and high performance.

Key words: typhoon avoidance;route planning;dynamic obstacle avoidance;meteorological navigation

責任編輯 陳呈超

An Intelligent Method for Route Planning of Typhoon Avoidance

TANG Qing-Hui1,2,CHEN Ge1,LIU Yan-Yan1
(1.Institute of Information Science and Engineering,Ocean University of China,Qingdao 266100,China;2.Institute of Management,Qingdao Technological University,Qingdao 266520,China)

P231

A

1672-5174(2011)06-104-05

青島市市南區(qū)科技發(fā)展基金項目(2010407XX)“虛擬帆船運動仿真系統(tǒng)開發(fā)”資助

2010-09-18;

2011-02-28

湯青慧(1978-),女,講師。E-mail:seaytangqh@163.com