复杂多船会遇场景下考虑COLREGs约束的高效协同避碰算法研究

为解决海上自主船舶在复杂多船会遇场景下的避碰决策难题，研究人员提出了一种基于时间交互船舶领域模型和速度障碍基元法(VOPM)的协同避碰算法。该研究创新性地建立了双时间尺度领域模型确定避碰时机，开发了角色对称的会遇局面分类算法，并通过船舶动力学约束优化实时避碰决策。实验表明，该算法不仅能确保航行安全，还能高效协调多船行动，为智能船舶提供安全高效的避碰策略。

　　

随着全球海运贸易的蓬勃发展，海上交通安全问题日益凸显。据统计，约80%的海上碰撞事故源于人为操作失误和对《国际海上避碰规则》(COLREGs)的理解偏差。尽管近年来各种自动避碰算法不断涌现，但现有方法存在三大瓶颈：一是假设目标船速度观测绝对准确，忽视了实际环境中传感器噪声和通信限制带来的不确定性；二是简化目标船运动模式为"保向保速"，未能考虑船舶类型、尺寸和实际操纵性能的差异；三是单船决策模式缺乏对多船协同避碰意图的考量，导致复杂场景下避碰效率低下。

针对这些挑战，吉林大学张展硕团队在《Applied Ocean Research》发表研究，提出了一套完整的解决方案。研究人员首先采用时间交互船舶领域模型处理目标船速度观测的不确定性，通过高斯随机变量描述速度分布，将速度域的不确定性转化为空间安全冗余。继而建立双时间尺度领域模型，分别以绝对碰撞时间(TOC)和相对碰撞时间(TOC_Rel)作为紧急避碰和常规避碰的触发标准。基于COLREGs的角色对称会遇局面分类算法，确保了多船视角下避碰责任划分的一致性。最后通过船舶动力学约束的速度障碍基元法(VOPM)，实现了实时避碰决策优化。

关键技术方法包括：1) 基于置信椭圆的速度不确定性量化方法；2) 融合船舶操纵特性(如90°旋回时间T_{90_RL1})的双时间尺度模型；3) 考虑拥堵系数N_cong的动态碰撞时间调整算法；4) 结合舵角系数σ_delta的分级威胁评估体系。

研究结果部分，"船舶碰撞风险评估"通过建立OT_ConfP和TO_ConfP扩展区域，提出风险判定公式Risk_OT(i)，有效识别碰撞危险。"碰撞时机选择"部分显示，基于T_Emer=1.5·T_{90_RL1}的紧急避碰时间域，能使大型油轮提前319秒采取行动。"一致性会遇局面识别算法"在20艘船的测试场景中，将计算量减少60%的同时保持分类结果对称性。"实时避碰决策优化"实验表明，VOPM方法在10船会遇场景下单步决策时间<0.5秒，且避碰后船舶间距始终大于0.37海里。

在"多目标船避碰安全验证"实验中，250米集装箱船S1与350米油轮S2的协同避碰使额外航程减少56.7%。特别值得注意的是，当所有船舶均为智能体时，高风险状态持续时间比单智能体场景缩短50%，整体通行时间减少约500秒。这些数据充分证明了算法的协同优势。

该研究的创新价值体现在三个方面：首先，时间交互模型首次实现了速度不确定性到空间冗余的定量转化，为传感器噪声环境下的避碰决策提供了新思路。其次，双时间尺度设计突破了传统单一阈值的局限，特别是通过相对碰撞时间TOC_Rel=TOC_i·e^(1-N)/N_cong公式，动态调整避碰时机，显著提升了大型船舶的避险能力。最后，VOPM方法将计算复杂度从O(n³)降至O(n)，使算法在保持90°转向精度的同时，满足5秒采样周期的实时性要求。

这项研究为智能船舶在复杂环境下的安全航行提供了系统解决方案，其提出的协同框架已被证实能有效降低56.7%的额外航程，缩短50%的高风险状态持续时间。未来通过集成VDES数据交换系统，该算法有望成为新一代自主船舶的标准避碰协议，对推动海运业智能化转型具有重要实践意义。