基于模型预测人工势场的船舶运动规划方法，考虑复杂遭遇场景下的COLREG附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

在船舶航行过程中，复杂遭遇场景下的运动规划是保障航行安全与效率的关键。《国际海上避碰规则》（COLREG）为船舶避碰提供了基本准则，但在多船交汇、恶劣海况等复杂情境中，传统方法难以精准规划船舶运动路径。基于粒子群优化算法的 BP 神经网络预测模型具备强大的预测能力，将其与人工势场法结合，并充分考虑 COLREG 规则，能有效解决复杂场景下船舶运动规划难题。

一、复杂遭遇场景下船舶运动规划面临的挑战

在繁忙的航道、港口附近等区域，船舶可能遭遇多船同时交汇、目标船航向航速多变等复杂情况。此外，风、浪、流等环境因素也会对船舶运动产生干扰。传统的人工势场法在处理这些复杂场景时，容易出现局部极小值问题，导致船舶陷入无法逃脱的 “陷阱”；同时，难以实时准确地考虑 COLREG 规则，可能出现违反避碰规则的情况。因此，需要一种更智能、更符合规则的运动规划方法。

二、基于模型预测的人工势场构建

2.1 数据采集与处理

收集大量船舶航行数据，包括船舶的位置、航向、航速、周围环境信息（如风、浪、流数据）以及遭遇场景类型等。利用粒子群优化算法的 BP 神经网络预测模型，以历史数据为训练样本，对未来时刻船舶及周围目标船的运动状态进行预测。输入变量涵盖当前时刻船舶和目标船的运动参数、环境参数等，输出变量为预测的下一时刻运动参数。

2.2 人工势场函数设计

结合预测结果，设计人工势场函数。引力势场吸引船舶朝着目标点前进，斥力势场则根据预测的目标船位置和运动趋势，对本船产生排斥作用，避免碰撞。同时，将 COLREG 规则融入势场函数设计中。例如，当存在交叉相遇局面时，根据规则确定让路船和直航船，在斥力势场计算中赋予让路船更大的避让权重；在对遇局面下，使两船的斥力势场方向引导船舶各自向右转向。

三、船舶运动规划策略

3.1 基于势场力的运动决策

根据构建的人工势场，计算船舶所受的引力势场力和斥力势场力，通过力的合成得到船舶的合外力。船舶根据合外力的方向和大小调整航向和航速，朝着目标点航行并实现避碰。

3.2 COLREG 规则优先级处理

在规划过程中，始终将 COLREG 规则置于优先地位。当势场力的计算结果与避碰规则冲突时，以规则为准对运动决策进行修正。例如，若势场力引导船舶向左转向避让，但根据 COLREG 规则应向右转向，则强制船舶向右转向。

四、结论

基于模型预测人工势场且考虑 COLREG 的船舶运动规划方法，充分发挥了粒子群优化算法的 BP 神经网络预测模型的预测优势，结合人工势场法和避碰规则，为复杂场景下的船舶运动规划提供了一种有效解决方案。未来可进一步优化模型参数，提高预测精度和规划效率，拓展该方法在更多实际场景中的应用。