大數據在船舶港內操縱避碰方面的應用

◎ 黃昌均 珠海港引航站

最近幾年，隨著我國航運和港口事業的發展，港內航行的船舶越來越多，交通流越來越復雜，密度也越來越大，船舶相互碰撞的事故增加了很多，使得船舶在港內的航行和操縱的風險越來越高，由于粗心大意、人為操縱失誤釀成事故屢見不鮮，隨著人力資源成本的不斷上漲和導航技術的持續優化，大數據的運用、人工智能的升級，協助船舶操縱和避碰的技術因此變得越來越成熟。大數據協助操縱的應用是一套非常復雜且高度智能的集成系統，根據過往的數據和現有的數據自動運算得出結果，避免碰撞是這套系統的靈魂。可靠可信的協助船舶防撞預報系統必須具備以下條件：避免碰撞移動和不移動的障礙物；多個物標在港內同一個水域內航行時，協助避碰，保持足夠駛過讓請的距離；避碰后協助船舶恢復到原先的航路中來；建立港內交通流和船舶運動數字模型，精度準確，更好的貼近實況；考慮外部的相關條件；迅速、有效且精準的給出系統反饋。

1.大數據信息集成平臺

何謂大數據？其實很簡單，大數據就是海量、巨量的數據，這些數據來源于眾多船舶隨時隨地產生的數據，在大數據信息平臺中，任何微小的數據都可能產生不可思議的價值。大數據有4個特點，為別為：大量、多樣、高速、價值。

在大數據時代，每個行業都會享受到大數據所帶來的便利。因此，大數據運用于各大傳統行業是整個社會前進發展的方向，面對發展和完善的信息化建設，大數據聚合成為常態亦是一種趨勢。利用大數據技術協助解決傳統技術克服不了的問題，從而推動各行各業實現技術的創新和發展。

2.導航大數據的系統分析與信息采集

在港內操縱船舶時，導航大數據能夠通過人工智能，提前規劃出最優的進出港航路，通過GPS的數據得到相關類型船舶進出港的航行軌跡，并加以計算，同時能夠計算出預防碰撞的核心操縱方式，最終得出進出港操縱的最佳綜合方案。

（1）通過高速運算、模仿學習等先進的人工智能可以編制船舶進出港的最佳航路，高度適應當時環境的各種安全要求，并確保船舶進出港航路設計的合理性，同時，它對海圖電子數據的準確性、助航設施的穩定性也提出了更高的要求，很多港口在這方面是一個季度更新一次數據的。

（2）在信息數據方面，我們必須把與船舶動態和航行安全息息相關的重要航行數據詳細采集。這些資料的大數據都可以在相關儀器的電子設備中實時獲得，通過人工智能的運算，實現船機互動、實時控制，確保船舶始終按照預設的航路穩定的進行操縱。在定位系統中，人工智能及時獲取船舶的基本位置，核對航向、航速，避免偏離航路，并在整個進出港的過程中記錄航行軌跡數據，校對航線偏差，統計進大數據庫，以便下一次更好更合理細致的規劃航路。

（3）在預防防撞的核心功能系統中，通過雷達數據、AIS數據、ECDIS數據及時獲取船舶周圍其他船舶的位置信息和附近環境的相關信息，通過人工智能的大數據，做出避免碰撞的相應分析，再檢查核對，得出對船舶安全的影響最小最完善的避碰操縱方案。

（4）在綜合操縱管理系統中，將自動接收的船舶航行駕駛數據進行全面的優化整理，高度運算分析，并結合船舶通訊系統里的內容，制定出最佳的操縱方案。這樣可以將碰撞危險降到最低，提高船舶在港內操縱的安全性，保證操縱方案的穩定性。此外，系統決策的相關信息傳輸到船舶控制的有關部門，更加完善港內操縱船舶的大數據。這些大數據的應用為船舶在港內的操作提供更多更有效的方案，也為船舶更加安全的運行提供更多更好的有利條件。

圖1 大數據信息集成平臺

圖2 大數據的信息采集設備

3.導航大數據的操縱應用

3.1 操縱大數據的準確性

船舶在港內操縱時，由于船舶所處的平面和大多數障礙物所處的平面都位于同一海平面上，它們之間的數據差異就是一個二維空間，因此處于范圍可控的比例之中。這樣我們就可以使用專業的函數來模擬船舶數據以及可能影響船舶安全的其它物體數據，以實現運動中的物體具有高精度高數據的數學模型，固定不動的物體具有高精度低數據的數學模型。這樣就把整個平面模擬成基于數學公式的一種大數據。那么采集的數據會變得相當精準，運算也會變得更加精細，自然得出的數據就會變得更加準確。在很多科研項目中，這種高精度的大數據算法經常用于人工智能機器人的復雜障礙避讓運動中。

3.2 模擬決策模型

針對港內操縱的決策模型，基于計算機邏輯的方法進行人工智能網絡的自我學習，建立一種動態模擬船舶域模型。經過研究，考慮到人、機、環、管因素的影響，建立了統一的領域模型。環境因子子模型的構建只適用于兩個物體之間的避碰，必須對它進行改良和優化，基于“模擬視覺”的避碰智能決策模型依賴于模擬邏輯的并行多決策模塊，將決策適用于連續避碰的操作。模擬邏輯和 ARPA雷達數據、AIS訊號數據形成一個確保最優避讓操作結果的網絡模型。這一整套復雜的模擬決策系統模型為單船提供可靠有效的智能防撞決策保障。

3.3 大數據在操縱應用中的要求

大數據港內操縱航行系統由綜合導航系統、開闊水域和狹窄水道自動避碰系統、航路設計和優化系統、惡劣天氣航行系統、應急事態處理系統、靠離泊控制系統等組成。

操縱系統的設計和布置，應在系統出現單一故障（僅適用活動部件，不包括單艙失火或水線以下單艙進水的情況）的情況下，仍能繼續實現預期的操縱航行功能。綜合導航系統應滿足MSC.252(83)決議修正的綜合導航系統（INS）性能標準要求。自動避碰系統的避碰決策和避碰操作應能滿足“國際海上避碰規則”要求。惡劣天氣航行系統應能使得船舶在黑夜、暴雨、大霧等惡劣天氣環境條件下實現自主航行。應急事態處理系統應能使船舶自主航行功能受損時，進入故障安全模式。

4.結論與展望

在大數據和人工智能的實踐運用中，一些專業的智能船舶制造企業更早地把它們應用于船舶航行操縱的測試。大數據的重中之重是完成“防撞知識庫"，并考慮現實場景中環境和突發情況對船舶安全的影響，在測試和實踐中不斷改進算法，可以更準確地優化碰撞避碰決策，參考數據的選擇非常重要，通信和協調也必不可少，只有把他們全部綜合在一起才能實現真正意義上的智能避碰。