本技術(shù)涉及船舶碰撞預(yù)警，尤其涉及一種基于雷達(dá)檢測(cè)的船舶碰撞預(yù)警方法、電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、航運(yùn)是國(guó)際貿(mào)易的重要組成部分，航運(yùn)業(yè)是全球貿(mào)易發(fā)展的基礎(chǔ)。沿海港口航道是航運(yùn)交通的主要干線，其通行能力直接影響到港口的運(yùn)營(yíng)效率和經(jīng)濟(jì)效益。船舶進(jìn)出港時(shí)，確保安全間距是最為重要的任務(wù)，關(guān)乎船舶和船員安全，還涉及港口的正常運(yùn)作和服務(wù)質(zhì)量。因此，如何提升船舶的避碰決策能力，降低事故發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)以及事故造成的損失，已成為當(dāng)前研究的重點(diǎn)與難點(diǎn)問(wèn)題。

2、此外，航行的控制過(guò)程是非常復(fù)雜的。如何讓船舶能夠清晰準(zhǔn)確認(rèn)知所處的航行狀態(tài)，準(zhǔn)確劃定與其他航行主體的安全區(qū)域，對(duì)碰撞危險(xiǎn)進(jìn)行量化，合理的判斷是否需要避碰以及何時(shí)進(jìn)行避碰需要多項(xiàng)技術(shù)協(xié)同配合，從而構(gòu)建安全有效的自主航行決策系統(tǒng)。對(duì)于此，國(guó)際海事組織制訂了國(guó)際海上碰撞避免規(guī)則(international?regulationsforpreventing?collisions?at?sea,colregs)，是一項(xiàng)重要的海事規(guī)則或航行規(guī)章。它給現(xiàn)有的自主航行決策系統(tǒng)極提供了系統(tǒng)性參考。

3、如圖1所示，現(xiàn)有技術(shù)中的自主航行決策系統(tǒng)共分為4個(gè)階段：

4、1)航行環(huán)境感知階段。利用多類型傳感器(如雷達(dá)、ais、激光雷達(dá)、紅外相機(jī)、可見(jiàn)光相機(jī)等)獲取船舶周圍的環(huán)境，包括船舶本身的位置、速度、航向等動(dòng)態(tài)信息和靜態(tài)信息，以及環(huán)境信息(如航道、障礙物等)。

5、2)航路規(guī)劃階段。根據(jù)感知到的周圍船舶信息和環(huán)境信息，制定多條本船的航行路徑，以避免與其他船舶和障礙物發(fā)生碰撞。

6、3)決策及控制執(zhí)行階段。從多條本船的航行路徑中選擇最優(yōu)路徑，將最優(yōu)路徑轉(zhuǎn)化為控制指令，通過(guò)控制系統(tǒng)控制船舶的航向、速度和航行軌跡，以實(shí)現(xiàn)自主航行和避碰。

7、4)反饋與調(diào)整階段。在自主航行過(guò)程中，需要對(duì)周圍船舶和環(huán)境進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)，以便及時(shí)調(diào)整本船的航行策略。同時(shí)，對(duì)自主航行的效果進(jìn)行評(píng)估，以檢驗(yàn)避碰決策算法和控制系統(tǒng)的性能和準(zhǔn)確性。

8、現(xiàn)有的自主航行決策系統(tǒng)雖然依靠自動(dòng)雷達(dá)標(biāo)繪儀、船舶交通服務(wù)、綜合船橋系統(tǒng)等輔助設(shè)備，可以較為準(zhǔn)確獲取航行環(huán)境，然而依然存在較多問(wèn)題，如大部分的決策系統(tǒng)并未考慮到設(shè)備受環(huán)境因素與距離條件影響，存在碰撞事故發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)高，船舶智能避碰決策能力差等問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供了一種基于雷達(dá)檢測(cè)的船舶碰撞預(yù)警方法、電子設(shè)備，用于提升船舶碰撞檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確度，及時(shí)進(jìn)行預(yù)警。

2、第一方面，本技術(shù)提供了一種基于雷達(dá)檢測(cè)的船舶碰撞預(yù)警方法，包括：

3、s1：獲取目標(biāo)船舶的多源信息，所述多源信息包括運(yùn)動(dòng)要素、環(huán)境要素、船舶靜態(tài)要素和周圍船舶影響要素；

4、s2：將所述多源信息進(jìn)行信息融合處理，構(gòu)建海洋環(huán)境多維立體態(tài)勢(shì)圖，執(zhí)行對(duì)指定目標(biāo)的識(shí)別；

5、s3：根據(jù)目標(biāo)識(shí)別結(jié)果確定待碰撞威脅障礙，創(chuàng)建待碰撞威脅障礙物對(duì)應(yīng)的包圍盒模型；

6、s4：基于全局最鄰近數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法和已建立的包圍盒模型，將基于模型的全局最近鄰數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法對(duì)障礙物數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)；

7、s5：通過(guò)所述障礙物數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)結(jié)果，對(duì)連續(xù)幀的障礙物對(duì)象計(jì)算其運(yùn)動(dòng)特征中的速度參數(shù)，基于速度參數(shù)與包圍盒模型構(gòu)建障礙物運(yùn)動(dòng)特征模型；

8、s6：采用局部路徑規(guī)劃算法中的teb算法對(duì)構(gòu)建障礙物運(yùn)動(dòng)特征模型進(jìn)行驗(yàn)證，以完成船舶障礙物檢測(cè)與避障。

9、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，將該多源信息進(jìn)行信息融合處理，構(gòu)建海洋環(huán)境多維立體態(tài)勢(shì)圖，執(zhí)行對(duì)指定目標(biāo)的識(shí)別包括：

10、首先將sar與hrrp分別進(jìn)行特征提取，然后在分類層之前對(duì)特征進(jìn)行拼接融合，將ais單獨(dú)進(jìn)行訓(xùn)練，hrrp和sar的特征提取和分類網(wǎng)絡(luò)同步完成訓(xùn)練并更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，最后與ais進(jìn)行決策級(jí)融合。

11、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，根據(jù)目標(biāo)識(shí)別結(jié)果確定待碰撞威脅障礙，創(chuàng)建待碰撞威脅障礙物對(duì)應(yīng)的包圍盒模型包括：

12、通過(guò)連通組件聚類算法對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行分割后，得到了多個(gè)由障礙數(shù)據(jù)生成的不同的點(diǎn)云簇，每個(gè)簇表示一個(gè)障礙物與雷達(dá)的相對(duì)位置，并展示物體的輪廓特征；利用包圍盒對(duì)其進(jìn)行幾何特征提取并構(gòu)建障礙物的幾何特征模型。

13、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，根據(jù)目標(biāo)識(shí)別結(jié)果確定待碰撞威脅障礙，創(chuàng)建待碰撞威脅障礙物對(duì)應(yīng)的包圍盒模型還包括：

14、采用obb(有向包圍盒)與obec(有向橢圓柱體包圍盒)描述障礙物點(diǎn)云特征；其中采用obb對(duì)船只障礙物進(jìn)行幾何描述；而對(duì)其他障礙物，則采用obec對(duì)障礙物點(diǎn)云進(jìn)行幾何描述。

15、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，采用obb對(duì)船只障礙物進(jìn)行幾何描述包括：

16、將障礙物點(diǎn)云投影到二維平面，再通過(guò)pca獲得每個(gè)障礙物點(diǎn)云簇的主成分方向，利用obb包圍盒描述障礙物幾何特征；將每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)設(shè)為pi＝(xi，yi)，則點(diǎn)云簇就可以看作{p1，p2，p3，…，pn}，n個(gè)點(diǎn)組成的數(shù)據(jù)集，首先計(jì)算平均數(shù)m：

17、

18、構(gòu)建點(diǎn)云在x方向與y方向上的協(xié)方差矩陣：

19、

20、協(xié)方差矩陣是由以下三個(gè)元素組成的對(duì)稱矩陣：

21、

22、求出協(xié)方差矩陣c的最大特征值λ1、λ2與其對(duì)應(yīng)的特征向量ξ1、ξ2，再將每個(gè)特征向量進(jìn)行正交標(biāo)準(zhǔn)化；最大的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量λ1即為obb包圍盒的主方向，獲得在主方向下點(diǎn)云的最大值與最小值，進(jìn)而求得包圍盒長(zhǎng)和寬以及中心坐標(biāo)，如下：

23、l＝x′max-x′min?(6)

24、w＝y(tǒng)′max-y′min?(7)

25、

26、以障礙物點(diǎn)云最高點(diǎn)與最低點(diǎn)的差值為obb包圍盒的z軸高度即可建立與障礙物點(diǎn)云貼合的幾何特征模型。

27、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，采用obec對(duì)障礙物點(diǎn)云進(jìn)行幾何描述包括：

28、首先進(jìn)行初始化，設(shè)置初始的權(quán)重向量w，計(jì)算加權(quán)平均中心c和加權(quán)協(xié)方差矩陣c：

29、

30、計(jì)算每個(gè)點(diǎn)到中心c的馬氏距離di：

31、

32、通過(guò)迭代調(diào)整權(quán)重來(lái)改變橢圓的形狀和大小，直到找到最小的橢圓，包含所有的點(diǎn)，橢圓的長(zhǎng)軸方向即障礙物的旋轉(zhuǎn)方向；再將此最小外接橢圓以點(diǎn)云的最大高度差向z軸方向拉伸為橢圓柱體得到obec包圍盒。

33、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，基于全局最鄰近數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法和已建立的包圍盒模型，將基于模型的全局最近鄰數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法對(duì)障礙物數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)包括：

34、設(shè)σ是從當(dāng)前幀到先前幀對(duì)象集合的一對(duì)一映射，σ(i)表示目標(biāo)i關(guān)聯(lián)到的當(dāng)前幀對(duì)象，則將關(guān)聯(lián)問(wèn)題形式化成為一個(gè)分配問(wèn)題，即找到一個(gè)目標(biāo)到當(dāng)前幀對(duì)象的映射，以最小化總代價(jià)：

35、

36、對(duì)每一個(gè)有可能的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，計(jì)算其馬哈拉諾比斯距離并建立代價(jià)矩陣；設(shè)先前幀點(diǎn)云數(shù)據(jù)中聚類分割后并建立障礙物幾何特征模型的障礙物有m個(gè)，當(dāng)前幀點(diǎn)云數(shù)據(jù)中有n個(gè)，建立關(guān)聯(lián)矩陣：

37、

38、根據(jù)上述矩陣，得到其中最小代價(jià)即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。

39、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，通過(guò)所述障礙物數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)結(jié)果，對(duì)連續(xù)幀的障礙物對(duì)象計(jì)算其運(yùn)動(dòng)特征中的速度參數(shù)，基于速度參數(shù)與包圍盒模型構(gòu)建障礙物運(yùn)動(dòng)特征模型包括：

40、通過(guò)前述對(duì)幀間障礙物數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)結(jié)果，對(duì)連續(xù)幀的障礙物對(duì)象計(jì)算其運(yùn)動(dòng)特征中的速度參數(shù)，設(shè)當(dāng)前幀的障礙物速度參數(shù)為

41、

42、其中t為激光雷達(dá)的工作周期，δd表示相鄰幀間障礙物對(duì)象在坐標(biāo)系下的相對(duì)距離差值；根據(jù)連續(xù)幀間障礙物數(shù)據(jù)，可得到障礙物坐標(biāo)系下的速度，再依據(jù)移動(dòng)船舶當(dāng)前自身速度，可得到障礙物實(shí)際速度：

43、

44、通過(guò)障礙物在世界坐標(biāo)下的速度來(lái)判斷障礙物是否為靜態(tài)障礙物，如下所示：

45、

46、μvelo為障礙物的速度閾值，當(dāng)障礙物在t時(shí)刻的速度小于速度閾值時(shí)，該障礙物被視為靜態(tài)障礙物，不加入動(dòng)態(tài)障礙物列表，反之視為動(dòng)態(tài)障礙物，對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物列表進(jìn)行更新；

47、在常規(guī)的航行環(huán)境中，船舶所檢測(cè)到的障礙物的運(yùn)動(dòng)可以只將其視為在x軸、y軸組成的平面坐標(biāo)系下的運(yùn)動(dòng)，依據(jù)建立的障礙物幾何特征模型，建立障礙物平面表達(dá)式；針對(duì)obec包圍盒模型，其橢圓的長(zhǎng)軸a′obstacle與短軸b′obstacle可分別表示為：

48、

49、其中，θ′obstacle表示obec模式障礙物與y軸的夾角，(xobstacle，yobstacle)表示障礙物中心坐標(biāo)，xobstacle與yobstacle表示障礙物的兩個(gè)變量；

50、針對(duì)obb包圍盒模型，障礙物的長(zhǎng)寬分別表示為：2a″obstacle與2b″obstacle；在這種情況下，對(duì)障礙物可表達(dá)為四個(gè)線性方程：

51、xobstaclecosθ″obstacle-yobstaclesinθ″obstacle＝-a″obstacle?(18)

52、xobstaclecosθ″obstacle-yobstaclesinθ″obstacle＝a″obstacle?(19)

53、xobstaclesinθ″obstacle+yobstaclecosθ″obstacle＝-b″obstacle?(20)

54、xobstaclesinθ″obstacle+yobstaclecosθ″obstacle＝b″obstacle?(21)

55、θ″obstacle表示obb模型障礙物與y軸的夾角，xobstacle與yobstacle表示障礙物的兩個(gè)變量；

56、由此可建立表征船舶和動(dòng)態(tài)障礙物運(yùn)動(dòng)特征的數(shù)學(xué)模型；對(duì)于動(dòng)態(tài)特征，一般包括動(dòng)態(tài)障礙物的位置、速度、加速度等信息，因此動(dòng)態(tài)障礙物運(yùn)動(dòng)特征模型擬用以下函數(shù)來(lái)表示：

57、

58、其中(xobstacle(t)，yobstacle(t))表示障礙物中心坐標(biāo)的位置，與分別表示動(dòng)態(tài)障礙物的速度矢量與加速度矢量，θobstacle(t)表示障礙物與y軸的夾角。

59、在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，采用局部路徑規(guī)劃算法中的teb算法對(duì)構(gòu)建障礙物運(yùn)動(dòng)特征模型進(jìn)行驗(yàn)證，以完成船舶障礙物檢測(cè)與避障包括：

60、通過(guò)全局路徑規(guī)劃算法獲取從起點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的初始路徑，在初始路徑上插入一系列控制點(diǎn)，構(gòu)成彈性帶；每個(gè)控制點(diǎn)包含船舶在該點(diǎn)的位置和預(yù)計(jì)到達(dá)該點(diǎn)的時(shí)間；其次對(duì)彈性帶進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，目標(biāo)包括最小化路徑長(zhǎng)度、避障、符合速度與加速度約束、以及滿足非完整運(yùn)動(dòng)學(xué)約束等；優(yōu)化過(guò)程通過(guò)調(diào)整控制點(diǎn)的位置和時(shí)間信息來(lái)實(shí)現(xiàn)；通過(guò)引入懲罰函數(shù)形式的約束來(lái)處理速度、加速度限制和避障需求，以及非完整運(yùn)動(dòng)學(xué)約束；

61、算法中船舶的每一個(gè)控制點(diǎn)的位置與角度如下所示：

62、

63、其中(xi，yi)代表移動(dòng)船舶第i個(gè)控制點(diǎn)的坐標(biāo)，βi代表移動(dòng)船舶第i個(gè)控制點(diǎn)的航向角。相鄰控制點(diǎn)之間的時(shí)間間隔為δti代表移動(dòng)船舶從一個(gè)控制點(diǎn)移動(dòng)到下一個(gè)控制點(diǎn)所需的時(shí)間；

64、其優(yōu)化過(guò)程目標(biāo)是以最小化總代價(jià)函數(shù)f(b)找到最優(yōu)的位姿序列q＝{s0，s1，...，sn}和時(shí)間間隔序列τ＝{δt0，δt1，...，δtn-1}，其中b表示路徑和時(shí)間序列的組合，其中b＝(q，τ)；

65、teb對(duì)船舶位置和時(shí)間變量的優(yōu)化是通過(guò)多個(gè)約束條件實(shí)現(xiàn)的，針對(duì)本實(shí)施例的船舶路徑規(guī)劃主要考慮兩個(gè)約束：全局路徑跟隨與避障約束和速度與加速度約束；

66、全局路徑跟隨與避障約束包括：設(shè)dmin，j為第j個(gè)控制點(diǎn)與船舶之間的最短距離，rpmax為偏離全局規(guī)劃路徑的最遠(yuǎn)距離，dmin，k為第k個(gè)障礙物與船舶之間的最短距離，romin為障礙物與船舶之間的最短安全距離，則目標(biāo)函數(shù)可表示為：

67、fpath＝f(dmin，j，rp?max)?(24)

68、fobstacle＝f(-dmin，k，ro?min)?(25)

69、速度與加速度約束包括：兩個(gè)相鄰控制點(diǎn)之間，通過(guò)時(shí)間間隔δti可以得到船舶的平移速度：

70、

71、平移速度的約束函數(shù)為：

72、fv＝fv，i(xi，xi+1，δti)?(27)

73、船舶的加速度為：

74、

75、加速度的約束函數(shù)為：

76、fa＝fa，i(xi，xi+1，xi+2，δti，δti+1)?(29)。

77、第二方面，本技術(shù)實(shí)施例提供了一種電子設(shè)備，該電子設(shè)備包括：一個(gè)或多個(gè)處理器和存儲(chǔ)器；所述存儲(chǔ)器與所述一個(gè)或多個(gè)處理器耦合，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序代碼，所述計(jì)算機(jī)程序代碼包括計(jì)算機(jī)指令，所述一個(gè)或多個(gè)處理器調(diào)用所述計(jì)算機(jī)指令以使得所述電子設(shè)備執(zhí)行如第一方面以及第一方面中任一可能的實(shí)現(xiàn)方式描述的方法。

78、第三方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，包括指令，當(dāng)上述指令在電子設(shè)備上運(yùn)行時(shí)，使得上述電子設(shè)備執(zhí)行如第一方面以及第一方面中任一可能的實(shí)現(xiàn)方式描述的方法。

79、本技術(shù)實(shí)施例中提供的一個(gè)或多個(gè)技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點(diǎn)：

80、本技術(shù)將多源信息進(jìn)行信息融合處理，構(gòu)建海洋環(huán)境多維立體態(tài)勢(shì)圖，執(zhí)行對(duì)指定目標(biāo)的識(shí)別，可以獲得更全面的信息、提高準(zhǔn)確性和可靠性、增加決策的可信度、促進(jìn)創(chuàng)新和發(fā)現(xiàn),并且可以彌補(bǔ)單一信息源的局限性。同時(shí)本技術(shù)將優(yōu)化了多源傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，基于點(diǎn)云構(gòu)建了多特征融合的動(dòng)態(tài)障礙物模型，并基于建立的模型對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物進(jìn)行跟蹤和位置預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物的避障。