港口水道环境下融合历史轨迹特征与环境约束的船舶路径优化规划

本文创新性地提出OD-Hausdorff-DBSCAN算法提取船舶AIS历史轨迹特征，结合最优控制理论构建多目标优化模型，解决潮汐变化环境下港口水道船舶路径规划难题，为智能船舶自主导航提供决策支持工具。

　　

亮点

本研究突破性地将历史轨迹特征与动态环境约束耦合，开发了适用于港口复杂水道的智能路径规划系统，其创新性体现在：

1. 1.

   首创OD-Hausdorff-DBSCAN算法，通过改进Hausdorff距离度量实现高精度轨迹聚类

2. 2.

   构建融合航行时间、水深偏差、轨迹偏移量的多目标优化函数

3. 3.

   数值解法有效解决潮汐变化下的非线性规划问题

方法

采用两阶段研究框架：首先基于改进的OD-Hausdorff距离度量（Origin-Destination Hausdorff）和密度聚类算法（DBSCAN）提取典型航行模式；随后建立包含船舶动力学约束的最优控制模型，通过Pontryagin极大值原理转化为边界值问题求解。

结果

案例研究表明：

• 轨迹聚类准确率提升37.6%，显著优于传统Hausdorff方法

• 在3.5米潮差条件下，优化路径使燃油消耗降低12.3%

• 航行边界违反率控制在0.5%以下

讨论

相比开放水域，港口水道规划需额外考虑：

• •

  船舶会遇的时空耦合效应

• •

  潮汐引起的动态水深变化

• •

  码头作业区的空间约束

  本模型通过引入"虚拟障碍物"概念和动态权重调整机制，有效应对上述挑战。

结论

该研究为智能航运提供了：

1. 1.

   基于群体航行经验的知识库构建方法

2. 2.

   环境自适应路径规划框架

3. 3.

   可扩展的自主决策系统架构