船舶AIS轨迹快速自适应谱聚类算法

为了对船舶AIS轨迹数据进行快速聚类,本文提出了一种基于Hausdorff距离的船舶轨迹快速自适应谱聚类算法(fast self-tune spectral clustering,FSSC)。在保留轨迹特征的情况下,利用Douglas-Peucker(DP)算法对船舶轨迹数据进行预处理;基于Hausdorff距离,设计自动选取尺度参数的相似度度量函数,构造相似度矩阵并采用谱聚类算法对船舶轨迹进行聚类。以长江口水域船舶实际AIS数据为样本对算法进行了验证,结果表明:聚类结果能够准确提取水域船舶主要航路,算法消耗系统资源少,计算速度快。该方法对水域船舶主要航路识别,提高海事监管效率等方面具有参考意义。     

成山角水域动态自适应自主航行决策方法

为研究成山角分道通航制水域船舶自主航行方法，本文数字化了该水域交通环境，探究了碰撞危险度量化模型和动态避碰机理。建立了耦合船舶航向控制方法、非线性操纵运动模型和航线跟踪方法的自动航行模型。基于时序滚动提出了能适应目标船机动和自校正误差的自主航行决策方法，该方法考虑了避碰规则和良好船艺的要求。实验结果表明：本船可让清所有目标船并按计划航线航行；预设场景中，本船在31 s、3 762 s右转14°、5°可安全通过。本文提出的方法可为分道通航制水域的自主航行提供理论基础。