【路径规划】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

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

船舶运动规划是航海领域至关重要的环节，其目标在于设计一条安全、高效的航行路径，使船舶能够规避障碍物并安全抵达目的地。传统的船舶运动规划方法往往依赖于静态环境假设，无法有效应对动态变化的复杂遭遇场景，尤其是在高密度航运区域，遵守《国际海上避碰规则》（COLREGs）变得尤为关键。近年来，基于模型预测控制（MPC）的人工势场法（APF）逐渐受到关注，它将MPC的预测能力与APF的实时性相结合，为解决复杂遭遇场景下的船舶运动规划问题提供了一种有前景的解决方案。本文将深入探讨基于模型预测人工势场的船舶运动规划方法，重点分析其在考虑复杂遭遇场景下COLREGs的应用与挑战。

一、模型预测人工势场方法的基本原理

模型预测人工势场方法并非简单的将MPC和APF叠加，而是将二者进行深度融合，以发挥各自的优势。其核心思想可以概括为以下几点：

模型预测控制（MPC）: MPC是一种先进的控制策略，它通过对系统的未来行为进行预测，基于预测结果进行优化，并实施优化的控制指令。在船舶运动规划中，MPC利用船舶的运动学或动力学模型预测船舶在一定预测时域内的运动轨迹。该模型通常包括船舶的运动方程、控制输入（如舵角、推进力）以及环境干扰（如风浪流）。
人工势场法（APF）: APF是一种虚拟力场方法，它将航行环境建模为势场，目标点产生引力吸引船舶靠近，障碍物和避让船只产生斥力排斥船舶远离。通过计算船舶所受的合力，确定其运动方向和速度。传统的APF方法易陷入局部极小值，导致规划失败。
融合策略: 模型预测人工势场方法的关键在于将APF融入MPC的优化目标函数中。具体而言，APF产生的引力势和斥力势转化为MPC的成本函数，引导MPC在预测时域内选择合适的控制输入，从而规划出一条既能避让障碍物和避让船只，又能快速到达目的地的最优路径。

这种融合策略的优势在于：

预测能力:
MPC能够预测船舶未来的运动轨迹，从而提前规划避让动作，避免紧急情况的发生。
实时性:
APF能够实时更新势场，反映环境的变化，从而保证规划的实时性。
优化能力:
MPC能够优化控制输入，从而提高航行的效率和安全性。

二、复杂遭遇场景下的COLREGs考虑

在复杂的遭遇场景下，船舶运动规划必须严格遵守COLREGs，以确保航行安全。基于模型预测人工势场的船舶运动规划方法可以通过多种方式考虑COLREGs：

COLREGs条款建模: 将COLREGs中的各项条款转化为约束条件或成本函数。例如，直航船应保向保速，让路船应采取充分而及时的避让行动。这些规则可以转化为MPC优化问题中的约束条件，确保规划的路径符合COLREGs的要求。
避让意图估计: 除了考虑静态的COLREGs条款，还需要估计其他船舶的避让意图，以便做出合理的避让决策。可以通过观测其他船舶的运动状态（如速度、航向变化）来推断其可能的避让行为，并将这些信息纳入MPC的预测模型中。例如，可以使用卡尔曼滤波或贝叶斯网络等方法进行避让意图估计。
基于博弈论的避让决策: 将船舶之间的避让行为建模为博弈问题，每个船舶都是一个理性的决策者，其目标是最大化自身的利益（如安全、效率）。通过求解博弈问题的纳什均衡，可以得到一个双方都接受的避让策略，从而避免僵持局面。
权重调整机制: 在人工势场中，根据COLREGs的不同条款，对不同船舶的斥力势进行加权。例如，直航船的斥力势可以相对较小，而让路船的斥力势可以相对较大，以引导让路船优先采取避让行动。

通过以上方法，基于模型预测人工势场的船舶运动规划方法能够有效地将COLREGs融入到规划过程中，从而提高航行的安全性。

三、面临的挑战与未来展望

尽管基于模型预测人工势场的船舶运动规划方法在复杂遭遇场景下的应用具有诸多优势，但仍然面临一些挑战：

模型精度: 船舶的运动模型是MPC的基础，模型的精度直接影响到预测的准确性。在实际应用中，船舶的运动受到多种因素的影响，如风、浪、流等，建立一个精确的船舶运动模型具有挑战性。未来的研究可以关注基于数据驱动的建模方法，利用大量的航行数据来提高模型的精度。
计算复杂度: MPC的计算复杂度随着预测时域的增加而呈指数增长。在复杂的遭遇场景下，需要考虑多个避让船只的影响，导致计算量进一步增加。因此，如何降低MPC的计算复杂度，提高规划的实时性是一个重要的问题。未来的研究可以关注简化模型、优化算法以及并行计算等方法。
COLREGs的模糊性: COLREGs中的某些条款具有一定的模糊性，例如“充分而及时的避让行动”。如何将这些模糊的条款转化为清晰的数学表达式，是COLREGs建模的一大难题。未来的研究可以关注模糊逻辑、贝叶斯网络等方法，来处理COLREGs的模糊性。
避让意图估计的准确性: 准确估计其他船舶的避让意图是安全避让的关键。然而，避让意图受到多种因素的影响，如船长的经验、对COLREGs的理解以及个人的风险偏好等，因此避让意图估计具有很大的不确定性。未来的研究可以关注基于机器学习的避让意图估计方法，利用大量的历史数据来提高估计的准确性。
与人类驾驶员的协调: 最终的航行决策仍然需要由人类驾驶员做出。因此，如何将自动规划的路径有效地呈现给驾驶员，并与驾驶员进行良好的协调，也是一个重要的问题。未来的研究可以关注人机交互设计，开发易于理解和使用的航行辅助系统。

四、结论

基于模型预测人工势场的船舶运动规划方法为解决复杂遭遇场景下的船舶运动规划问题提供了一种有前景的解决方案。它将MPC的预测能力与APF的实时性相结合，能够有效地避让障碍物和避让船只，并遵守COLREGs的要求。然而，该方法仍然面临一些挑战，如模型精度、计算复杂度、COLREGs的模糊性、避让意图估计的准确性以及与人类驾驶员的协调等。未来的研究需要关注这些挑战，并探索新的方法来提高规划的安全性、效率和可靠性。随着人工智能和自动驾驶技术的不断发展，基于模型预测人工势场的船舶运动规划方法将在未来的航海领域发挥越来越重要的作用，为实现船舶的自主航行奠定坚实的基础。