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Autonomous vessel collision avoidance verification using geometric optimization
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AI
DOI：10.1177/10692509261457310.png)
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摘要
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自主水面船舶（MASS）的快速发展凸显了重新审视《国际海上避碰规则》（COLREG）的必要性，因为现有框架未能充分考虑自主航行带来的操作和决策挑战。本文扩展了我们之前关于海上安全的研究，通过明确纳入船舶间的相对速度变化，而早期研究仅限于涉及相同速度船舶的遭遇场景。当放宽分析假设时，需要调整其他与航行相关的参数（如碰撞角度）的计算，以评估速度差异如何影响碰撞风险几何。与早期方法类似，推导出的分析约束用于减少约束逻辑编程（CLP）探索的约束空间，以揭示MASS在遵守COLREG方面可能存在的差距和模糊性。我们还进一步优化了我们的几何优化方法，以限制标准航行情况下的搜索空间。通过聚焦于有界表面域内的二维空间参数，扩展方法在保持近多项式搜索复杂度的同时，能够更真实全面地分析船舶遭遇情景的安全性。根据性能分析，识别导致近距离遭遇预测的对方船舶位置所需时间不到半秒，足以部署在船载导航预警系统中。
期刊
I
IF:
5.3
论文数:
486
被引数:
735