基于高级自动功率调节（APF）的碰撞避免与航线恢复技术：适用于遵守《国际海上人命安全公约》（COLREGs）的大型商船

本研究提出了一种基于改进人工势场（APF）的船舶自主避碰与路线恢复方法，专门针对大型商用船舶的运动特性与COLREGs规则要求。通过动态目标获取机制、增强的排斥模型和偏航恢复力设计，实现了避碰后高效返回原计划的路线。仿真实验表明，该方法能有效控制船舶偏移量（XTL），在开放水域和狭窄航道中均能稳定执行碰撞 avoidance（CA）与自主导航任务，显著优于传统APF方法。

　　
### 船舶自主避碰与路线恢复技术研究解读

随着智能船舶和无人船技术的快速发展，船舶自主避碰（CA）与路径恢复能力成为海事领域的研究热点。传统人工势场（APF）算法在应对大型商用船舶的复杂运动特性时存在显著局限性，包括局部最优陷阱、路线恢复效率不足以及难以同时满足COLREGs规则约束等问题。本文提出了一种改进的APF框架，旨在解决上述问题，并验证其在实际场景中的有效性。

#### 一、研究背景与核心问题
当前，智能船舶在开放水域和狭窄水道中的自主避碰技术仍面临多重挑战。首先，大型商用船舶因船体惯性大、舵机响应延迟及操纵滞后等问题，其运动特性与小型无人船存在本质差异。例如，船舶在转向过程中存在明显的惯性距离，且舵角调整后需要一定时间才能达到稳定转向状态。其次，现有APF算法难以在动态环境下兼顾COLREGs规则合规性与路线恢复效率。传统方法往往依赖固定参数，导致避碰动作与后续路线恢复之间难以平衡，尤其在复杂交通场景中可能引发二次碰撞风险。

#### 二、技术路线与创新点
研究团队基于改进的“路线引导型人工势场”（RPG-APF）框架，通过三阶段优化实现了大船自主避碰与高效路线恢复：
1. **动态目标检索机制**
根据船舶实时位置和航线规划，动态切换避碰目标点。具体步骤包括：
- **初始目标点选择**：基于船舶当前位置，在预设航线上确定最近的两个导航点（W_i和W_{i+1}），形成当前航段。
- **横向偏差计算**：通过垂线投影法计算船舶当前位置到航线的横向偏差（XTD），当XTD超过安全阈值（如0.1海里）时触发路线恢复机制。
- **动态目标切换**：在避碰过程中，若当前目标点（W_i）与下一个目标点（W_{i+1}）的航段发生碰撞风险，则自动切换至下一目标点（W_{i+1}），确保避碰决策与航线规划同步更新。

2. **多模态力场模型优化**
- **吸引力模型增强**：在传统吸引力模型（引导船舶朝向目标点）基础上，引入“偏航恢复力”分量。该力始终垂直于当前航段方向，其强度随横向偏差（XTD）动态调整。当XTD≤0.1海里时，该力迅速收束船舶至预定航线，而当XTD>2.0海里（预设安全范围）时则自动关闭，避免过度修正。
- **排斥力模型升级**：针对船舶与避碰目标（其他船舶/障碍物）的交互，设计三级排斥力模型：
- **谈判级排斥力**（η_n=2000）：适用于非紧急避碰场景，通过降低排斥力阈值延长决策时间，确保船舶有充足反应空间。
- **紧急级排斥力**（η_e=20000）：当碰撞风险（DCPA≤1.0海里，TCPA≤15分钟）达到阈值时，增强排斥力以快速调整航向。
- **动态权重分配**：根据船舶实时状态（如航速、剩余燃料）和环境复杂度（如障碍物密度），自适应调整排斥力权重，确保安全性与经济性的平衡。

3. **船舶运动学特性融合**
通过引入船舶操纵延迟模型（如转向响应时间、惯性距离），优化势场模型的时域响应。例如，在计算避碰动作时，考虑船舶从舵角指令到实际转向完成的时间差（通常为9-12秒），并据此修正目标点的动态偏移量。

#### 三、仿真验证与性能分析
研究采用大连海事大学开发的六自由度船舶运动仿真平台，测试环境包含开放水域、狭窄水道及多船交互场景。实验对象为259米集装箱船“康辉号”，其运动学参数（如最大舵角35°，转向直径约1000米）与真实数据高度一致。

**测试场景与结果**：
1. **交叉相遇场景**
- 船舶以16节航速从东北向西南航行，避让目标船（“银河号”）以10节航速从西南向东北横穿。
- **避碰过程**：系统在碰撞风险（DCPA=0.16海里，TCPA=15分钟）出现后2.2分钟启动避碰，通过右舵调整航向，最大舵角达35°，持续避碰时间为2.3分钟。
- **路线恢复**：完成避碰后，船舶在13分钟内通过偏航恢复力回到预定航线，横向偏差始终控制在0.1海里以内（图11）。相较于传统APF模型，路线恢复时间缩短约30%。

2. **对头相遇场景**
- 双船同向航行（“康辉号”航向0°，“银河号”航向180°），初始间距2.0海里。
- **避碰与恢复**：系统在碰撞风险（DCPA=0.14海里）出现后2.15分钟启动避碰，舵角动态调整至最大40°，避碰后通过偏航恢复力在17分钟内回归航线（图18）。横向偏差峰值达0.37海里，但始终低于安全阈值（2.0海里）。

3. **多目标协同避碰**
在模拟港口集装箱堆场场景中，船舶需同时避让3艘小型拖船和1座浮标。结果显示，系统通过分层排斥力模型（negotiation/emergency分级）实现了多目标协同避碰，避碰响应时间较传统方法提升25%，且未出现路线偏离超限情况。

#### 四、技术优势与局限性
**优势**：
- **合规性增强**：严格遵循COLREGs规则，如自动识别让路船（Asterisk vessel）并优先执行避碰动作。
- **运动学适配**：通过船舶操纵延迟模型（如MMG标准法）优化势场参数，确保避碰动作与船舶实际运动特性匹配。
- **鲁棒性提升**：在仿真测试中，船舶在遭遇突发障碍物时仍能保持航线稳定，最大横向偏差控制在2.5%的航程范围内。

**局限性**：
- **规则覆盖范围**：目前主要支持COLREGs第7-8条（规则遵循）及第13-17条（避碰程序），对无碰撞规则（如船队编队）的支持仍需扩展。
- **复杂环境适应性**：在密集交通场景中，排斥力模型的计算复杂度显著增加，需进一步优化计算效率。
- **动态风险评估**：当前风险指标仍依赖DCPA/TCPA，未来需整合AIS数据、水文气象条件等动态参数。

#### 五、应用前景与未来方向
该技术已通过国际海事组织（IMO）认证的船岸协同仿真平台验证，可无缝对接ECDIS电子海图系统，支持从规划到避碰的全流程自动化。在应用层面，适用于以下场景：
- **港口靠泊与离泊**：通过实时动态目标切换和偏航恢复，减少因避碰导致的航线漂移。
- **跨洋航行**：在开阔水域中，利用低权重偏航恢复力实现节能航行，避免过度修正。
- **无人船集群**：结合多智能体协同算法，可扩展至L4级自动驾驶船舶。

**未来研究方向**：
1. **多目标优化**：引入深度强化学习（DRL）优化船舶速度与航向的联合控制，解决传统APF的单目标优化局限。
2. **混合规则融合**：开发COLREGs与IMO新规（如SOLAS 2024）的兼容性模型，增强算法在规则更新后的适应性。
3. **数字孪生验证**：构建高精度船舶数字孪生体，实现实验室级实时仿真验证。

#### 六、总结
本研究通过改进APF模型，成功解决了大船自主避碰中的关键难题：动态目标切换机制确保了避碰动作与航线规划的实时同步，偏航恢复力模型显著提升了路线恢复效率，而多级排斥力设计则兼顾了安全性与计算效率。实验表明，在典型场景下，船舶的避碰响应时间缩短30%-40%，路线恢复时间减少至15-25分钟，且横向偏差始终控制在安全阈值内。该成果为智能船舶的自主航行提供了可靠的技术框架，下一步将重点解决复杂港口环境中的动态风险建模问题。