基于AIS数据的内河及河口航段船舶行为实时预测与风险预警研究

To aim at the current situation of high risk and insufficient maritime safety surveillance of the inland and estuary waters with heavy traffic and complicated navigation conditions, this proposal conducts study on real-time prediction of ship behavior and risk pre-warning based on data of ship Automatic Identification System (AIS): (1) Due to the absence of rudder angle information in AIS, this proposal presents a method to identify ship maneuverability on-line under incomplete data, then applies comparison with standard ship model and knowledge reasoning based on maneuvering and piloting experience to rebuild time series of rudder angle, invert relationship between ship maneuvering indices and possible rudder angle, and unbiased estimate the indices. (2) This proposal presents a ship maneuvering simulation fused with Monte Carlo method and real-time predicts ship behaviors set via the determined model under uncertain rudder control. (3) This proposal calculates the probability of ship grounding resulting from ship off-course and probability of encounters with other ships, then models probability of ship collision on the basis of dynamic collision risk formula and Bayesian Network, and finally demonstrates the risk level for pre-warning based on risk criteria and ALARP principle. This proposal depicts evolution mechanism of ship behaviors and risk in inland and estuary waters with heavy traffic and complicated navigation conditions, which can provide theoretical and technical support to maritime safety surveillance, improvement of navigation safety and efficiency.

本研究针对内河及河口通航密度大、航行条件复杂水域中通航风险高、水上交通安全监管智能化水平低的现状，开展以船舶自动识别系统（AIS）数据为基础的船舶行为实时预测与风险预警研究：针对AIS数据无舵角信息，提出一种不完整信息下船舶操纵性在线辨识方法，应用标准船模比对、操纵引航经验知识推理，重建舵角时间序列，反演操纵性指数与可能舵角的关系，无偏估计指数。为实现船舶可能行为集的预测，提出一种利用融合Monte Carlo方法的船舶操纵运动仿真，以不确定操舵控制确定性船舶运动模型，实时预测船舶行为集。统计船舶偏出航道搁浅和与他船会遇概率，通过碰撞动态风险建模、贝叶斯网络概率推理计算船舶碰撞概率，根据通航风险可接受准则和ALARP原则判定风险等级，实现实时预警。本项目研究从机理上刻画内河及河口等复杂水域中船舶行为及风险的演化机制，为水上交通安全监管智能化，提高通航安全和效率提供理论和技术支持。

针对内河及河口通航密度大、航行条件复杂水域中通航风险高、水上交通安全监管智能化水平低的现状，开展以船舶自动识别系统（AIS）数据为基础的船舶行为实时预测与风险预警研究：（1）针对AIS数据无舵角信息，提出一种不完整信息下船舶操纵性在线辨识方法；（2）融合船舶操纵运动确定性模型和操舵控制Monte Carlo仿真实时预测船舶行为集；（3）基于船舶行为预测统计，计算内河航道船舶碰撞和搁浅概率，根据通航风险可接受准则和ALARP原则，实现实时预警。 . 课题组（1）建立了具有自主知识产权的AIS数据接收、处理、分析实验平台；（2）利用AIS数据对实船操纵运动特性进行了广泛深入的研究：提出海量AIS数据快速筛选的谱分析法、实践了传统最小二乘到智能仿生算法的操纵性指数系统辨识方法并通过实船试验进一步拓展了船舶操纵运动建模方法；（3）在船舶行为研究，特别是船舶避碰行为方面，持续取得了原创性成果：采用AIS数据分析了船舶领域形态，筛选出致有构成碰撞危险船舶，根据船舶避碰规则和避碰过程开展知识建模形成规则库，考虑船舶的操纵运动，对动、静态物标避碰机理进行全面的研究，以时间空间危险度为依据，自动判断态势，求取船舶避碰行为子集；（4）广泛开展水上交通安全风险建模，提出风险可接受准则，为内河和河口段交通密集水域建立了一套科学、便捷的通航安全指标体系，结合船舶行为实时蒙特卡洛仿真实现通航安全的动态预警。研究成果在长江、珠江等水域应用，取得了良好的效果。. 课题重点解决了以下两大关键问题：（1）不完整信息（AIS数据没有舵角控制信息）下的船舶操纵性在线辨识问题、（2）复杂航行过程的船舶不确定性行为集的预测问题。其科学意义在于：（1）从科学反问题角度实现了一类在一定约束条件下无准确输入的动态系统辨识建模和参数估计，通过重构舵角时间序列、优化拟合模型参数，建立确定性的船舶操纵运动数学模型；（2）融合Monte Carlo方法，以确定性与不确定性相结合进行船舶行为集预测。

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