基于情景反演的船舶追越碰撞风险推理方法.pdf
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1、NAVIGATIONOFCHINASep.220232023年9 月Vol.46 No.3第46 卷第3期中国海航文章编号:10 0 0-46 53(2 0 2 3)0 3-0 0 2 9-0 7基于情景反演的船舶追越碰撞风险推理方法朱清华,古胡甚平,吴建军,三王发根,陈炎(上海海事大学商船学院,上海2 0 130 6)摘要:为揭示船舶在追越过程中碰撞危险演化特征,提出一种基于情景反演的碰撞风险推理方法。基于追越事故案例中记录的船舶碰撞过程的动态信息,反演船舶追越过程中碰撞危险信息;引入负指数函数,结合船舶属性,通过最近会遇距离(Distance of Closest Point of App
2、roach,dcpA)与两船到达最近会遇距离的时间(Time to ClosestPointof Approach,t c p A)无因次化,确立船舶会遇的碰撞危险度(CollisionRiskIndex,Ic r),运用灰云推理模型,提出时间维度下追越两船的碰撞风险推理(PotentialCollisionRisk,Pc r);结合多起案例反演数据,得出船舶追越过程中PcR特征。结果表明:船舶追越依次经过碰撞危险、紧迫局面和紧迫危险等3个阶段,在时间节点上有一定稳定性特征,对应的PcR均值分别为0.3491、0.557 5和0.7 7 7 1;船舶左追越的PcR值略大于右舫追越;让路船的Pc
3、R值感知也略大于直航船。基于情景反演的碰撞风险推理方法能反映会遇过程中两船实时的碰撞风险,为驾驶员实施精细化避碰行动提供有效理论支撑。关键词:水路运输;碰撞事故;船舶追越;情景反演;灰云模型;碰撞风险推理值中图分类号:U580.80文献标志码:AD0I:10.3969/j.issn.1000-4653.2023.03.005Inference method for overtaking-related collision risk analysisbased on accident scenario inversionZHU Qinghua,HU Shenping,WU Jianjun,WAN
4、G Fagen,CHENYan(Merchant Marine College,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306,China)Abstract:A novel collision risk inference method based on case scenario inversion is introduced to study the evolution ofthe accident.A track calculation and two-dimensional interpolation algorithm is develope
5、d to invert the overtaking processand the development of collision scenario according to the dynamic information collected during the whole process of theaccident.The virtually repeated process is analyzed and the evolution of collision criteria is examined.A negativeexponential function is introduc
6、ed to calculate the Icr(Collision Risk Index)that comprehensively indicates the degree ofcollision danger.A dimensionless collision risk index is defined to comprehensively represent the status of dcpa(Distance ofClosest Point of Approach),tcpa(Time to Closest Point of Approach)and the parameters of
7、 both ships.A grey cloudinference model is developed.28 samples of ship overtaking accidents are examined with the model.The following findingsare interesting:in the course of ship overtaking,an accident,if happens,will develop in three stages,that is,collision risk,close situation and immediate dan
8、ger;the time duration of each stage are almost the same for all the accidents examined;thePcr(Potential Collision Risks)for the three stages are 0.349 1,0.557 5 and 0.777 1 in average respectively.Key words:waterway transport;collision accident;ship overtaking;scenario inversion;grey cloud model;pot
9、entialcollision risk船舶碰撞是海上事故的主要组成部分,并且在船舶交通密集的港口区域更容易发生碰撞。船舶碰收稿日期:2 0 2 2-0 4-0 6基金项目:国家重点研发计划(2 1YFC2801005);国家自然科学基金(52 2 7 2 353)作者简介:朱清华(1996 一),男,博士生,研究方向为海上交通安全工程。E-mail:1510 30 2 8 7 6 q q.c o m通信作者:胡甚平(197 4一),男,教授,博士,研究方向为载运工具运用工程,安全工程,风险管理。E-mail:s p h u s h m t u.e d u.c n引用格式:朱清华,胡甚平,吴建
10、军,等.基于情景反演的船舶追越碰撞风险推理方法J.中国航海,2 0 2 3,46(3):2 9-35.ZHU Q H,HU S P,WU J J,et al.Inference method for overtaking-related collision risk analysis based on accident scenario inversionJ.Navigation of China,2023,46(3):29-35.(in Chinese)中30国第46 卷第3期海航撞事故是水上交通安全的主要防范对象,对国际海上避碰规则的知识学习、理解和执行是管控方式。随着船舶科技的发展,在水
11、上交通事故调查报告中对于事故案例的信息越来越完备和充足。如何进一步挖掘碰撞事故案例中的有效信息,既是案例学习的一个重要组成部分,也是船舶避碰行为特征分析的不可或缺的基础资料2 。因此,利用信息可视化技术进行事故案例的反演和特征分析,已经成为一个趋势。1)船舶碰撞风险评估是船舶碰撞研究的一个重要分支344)。碰撞风险(Riskof Collision,ROC)被F定义为评估船舶之间碰撞的概率和严重程度的组合。鉴于可提供关于当前风险水平的详细信息,一般采用船舶会遇的几何解析和数学建模方法来进行船舶碰撞风险评估。例如:文献5 引人有限元仿真方法,还原船舶瞬时碰撞姿态;文献6 和文献7采用证据理论,建
12、立船舶碰撞风险指数;文献8为采用基于检测遭遇船舶密集的空间聚类过程方法,构建多船碰撞风险指数模型。2)随着船舶自动识别系统(AutomationIndentifi-cation System,AIS)的普及,为基于船舶交通流的碰撞风险指数研究提供了基础。例如:文献9 确定作为最近会遇距离(Distance of Closest Point of Approach,dcpA)与船舶尺寸、速度和航向的相关性等指标,构建线性回归模型;文献10 使用计算dcpA和两船到达最近会遇距离的时间(Time to Closest Point of Approach,tcpA来生成船舶碰撞风险值;文献11 提出
13、一种基于AIS数据即时识别区域碰撞风险的框架,克服传统的风险识别模型在准确性、短期识别和流量特性等方面的局限性;文献12、文献13 和文献14 研究出现基于动态船舶领域的碰撞风险仿真。这些研究表明:船舶碰撞风险研究的方法能有效地评估单个案例两船会遇的碰撞风险,但在面临多案例两船会遇时,由于船舶会遇场景不一样,dcpA和tcpA值也不一样,导致用此类方法计算的碰撞风险存在很大的差异,最终得到的碰撞风险存在模糊性、不确定性和瞬时性15-6 1。因此,有必要寻找一种具备普适性的计算方法,使不同船舶在同一个时刻的碰撞风险相对稳定。本文基于船舶追越情景下的碰撞事故,通过多样本两船碰撞前情景反演,引入负指
14、数函数法计算碰撞风险,确立考虑船舶属性的灰云模型,对船舶追越过程中的实时碰撞风险进行推理分析。1数据与方法1.1数据处理船舶碰撞的事故调查书一般包括事故基本情况、事故发生经过、事故原因分析和事故管理建议等内容,其中,针对碰撞事故发生经过会涉及会遇两船的地理位置信息。为有效利用这些信息,需对数据进行结构化、航迹推算和坐标转换等处理1.1.1数据结构获取事故船舶的“船名、船长、目的港、船舶国籍和能见度信息”等静态数据和“时间、航向、航速、经度、纬度和航行状态”等动态数据。将事故数据统一取样本时间区间为碰撞前0 30 min,对两艘船舶的位置和状态信息进行时序下数据同步,见图1。某个案例事故位置如图
15、1b所示;该案例碰撞过程在地理坐标上的轨迹如图1e所示;会遇中A、B两船各自雷达显示来船轨迹分别如图1a和图1c所示;A、B两船各自航向和航速分别如图1d和图1f所示;求解的dcpA和tcpA,不具备船舶属性如图1h所示;具备各自船舶属性的dcPAtcpA如图1g和图li所示。1.1.2航迹推算事故信息的数据中往往是依据AIS数据或者按照碰撞点船位的反向推定,进而确定时间序列下的船舶位置数据。在目前的事故调查报告中往往部分缺失,存在位置信息缺失、航向和航速缺失。因此,需采用不同方法进行数据插值反演。针对航向和航速插值,本文采用邻近插值和线性插值相结合,而对于位置信息插值,采用航迹推算。1.1.
16、3坐标转换船载航行数据记录仪(VoyageDataRecorder,VDR)或者AIS提供的船舶位置数据基于米勒坐标系,而雷达图像显示的是极坐标下的相对位置,需采用墨卡托投影变换法进行平面坐标系(WGS84体系),然后利用航角-距离转换为极坐标系。设两船位置(x,y)、(x 2,y 2),有=V(x2-xi)+(y2-y1)2(1)2一r=arctan+(2)y2-y1J01.2=T-$1(3)L02-1=T-20X2-x0且y2-y0=180,y2-yi0(4)1360,X2-X0且y2-y0式(1)式(4)中:r为两船距离;为目标船相对于本船的真方位;0 1-2、0 2-1为目标船相对于本
17、船的相对方位;取决于船舶所在象限1.2避碰指数求解dcpAvIcpA衡量两船碰撞与否的一种依据。dcpA和tcpA的求解为31朱清华,等:于情景反演的船舶追越碰撞风险推理方法3930单位:()(。)/转38单位:()0033030303303030060300603727090302709036240120119120121122123124240120210180150经度/)210180150(a)A 船相对运动雷达图(一船航向向上)(b)船舶碰撞事故位置(c)B船相对运动雷达图(一船航向向上)107一航向一一航速7 10 53592-A船4.0F*一航向121-y/恒非35591+B船3
18、.5(.)/回一航速UY/单1003590(./E935893.012089535882.535877902.0119-30-25-20-15-10-507306730873107312-30-25-20-15-10-50碰撞时间/min东西方向/km碰撞时间/min(d)A船行动(e)碰撞过程图:真运动/地理坐标(f)B船行动1.00.40.27401.51.5一dcPA-dcPA-dcPA-tcPA-tCPAtCPA1.01.00.50.20.1200.50.5000-30-25-20-15-10-50-30-25-20-15-10-50-30-25-20-15-10-50碰撞时间/min
19、碰撞时间/min碰撞时间/min(g)A 船属性的dcPAtcpA(h)求解的dcPAtcPA(i)B船属性的dcPAvtcPA图1追越碰撞事故案例的空间信息Fig.1Spatial information of overtaking-related collision accidentsUn=+u-2u/U2cos(P2-01-m)(5)(+-吃),P1-arccos1220,1+-2)P+arccos20.U1(6)=T,sin(Pm-m-)(7)=r,cos(Pr-T-T)/urA式(5)式(7)中:U1为t时刻本船速度;U2为t时刻目标船速度;un为t时刻目标船相对本船的速度;r为t时
20、刻u,的方向;1为本船航向;P2为目标船航向;为目标船相对本船的真方位。2建模2.1碰撞危险度模型船舶碰撞危险度(CollisonRiskIndex,Ic r)是描述船舶会遇过程中碰撞风险程度的数值,一般实践中使用碰撞参数dcpA和tcpA来描述。为进一步简化处理,可借助数学算法对此进行融合合成。但受船舶属性的影响,会遇两船驾驶员对当时会遇局面的主观判断或者情景意识感知的描述不同,而船舶会遇过程中dcpA和tcpA是一致的,不能分析会遇两船对于碰撞危险感知的差异。因此,IcR的计算需确立让路船和直航船的IcR,此时可借助无因次化计算。IcR表示会遇船舶碰撞危险的程度,用以评估船舶与其周围其他船
21、舶碰撞风险和严重程度。考虑到IcR的范围及其与dcpA和tcpA呈现非线性负相关的关系,本文采用负指数函数来拟合计算IcR,有IcR.=aD,+bT,(8)D,=e I dpa./(9)T,=e/ipA.(10)式(8)式(10)中:D,为dcpA风险;T,为tcpA风险;和为调整系数,一般根据海上应用的特征来设置;和b是权重系数,一般根据海事专家的意见进行估计。这些参数可依据具体情况进行调整。对dcpa和tcpA无因次化计算,有dcpA,I=dcPA,t/L(11)tcPA,:D,/L式(11)中:L为船长;u,为t时刻船速。2.2碰撞风险推理模型经过船舶会遇过程中IcR的计算发现,由于多个
22、案例,且案例不同、船舶属性不同,船舶会遇过程中因dcpPAvtcpA不同而随着会遇过程时间IcR计算结果存在较大差异,不能有效表征船舶会遇过程的碰撞风险。基于多案例下的Icr统计发现,同一时刻下IcR的变化较大,呈现出统计特性。本文针对Icr的统计特性,再提出碰撞风险推理值(PotentialCollisionRisk,Pcr)变量,以解决多样本Icr叠加后同一时刻下IcR不确定的问题。PcR表示cR在时间维度下的统计规律,也表现船舶会遇后碰撞风险程度的演变。该数值既有多样ositionandIcRstauisuicsauring tne overtaking成过中国海航第46 卷第3期32本
23、下的统计属性,又有船舶对于当时局面下船舶碰撞可能性的主观判断。灰云模型能较好地解决这种问题中定性和定量问题的转化。灰云模型集成随机性和模糊性并完成不完整信息与定常信息的不确定性转换,用GL(Ex,Rx,L x,En,H e)表示。其中:Ex为灰云的重心,标定了相应的定性概念的中心值(峰值);Rx和Lx为左右边界值;En为期望曲线的熵,表示定性概念在坐标轴方向上的离散度;He为超熵,反映一维云投影在平面上的厚度,即稳定性。在论域给定的条件下,可结合已知云模型的3个特征值(Ex,En,He),构成正向云发生器,用以生成云滴drop(;,u(x,)分布在x=x的直线上。(x;-Ex)(x,)=exp
24、(12)2En?PcR,1(xo)=u(x;)IcR,(13)式(12)和式(13)中:(x)为确定度值。3实证与结果分析避选4起商船追越商船事故和2 4起商船追越渔船事故(来源于中国海事局官网( c和图2 d追越事故的碰撞风险数据表明:1)两船在碰撞前30 min开始,在碰撞前的IcR单调递增。两船依次经历碰撞危险、紧迫局面和紧迫危险等风险程度的感知。随着追越两船间的距离不断减小,时间序列下IcR和tcpA会不断变化,然而,IcR在时间维度上的统计特征基本稳定。3.1参数设定对样本事故前30 min内会遇两船进行航迹推理,两船的相对运动轨迹进行叠加处理,可得到图2a和图2 b。其中:船舶从左
25、航追越他船的情况如图2a所示;船舶从右航追越他船的情况,让路船的雷达显示正横以前是被追越船(上半部分)的运动轨迹,直航船的雷达显示正横后是追越船(下半部分)的运动轨迹如图2 b所示。这种轨迹显示出会遇过程中在空间上呈现极大的不确定性,不同案例在雷达中所呈现的距离不尽相同。求解时间序列下dcpA和tcpA数值,根据文献9中参数设定以及通过试验确定两船、让路船和直航船IcR的计算参数,见表1,可求解dcpA与tcpA无因次化后的船舶追越过程中IcR。这里对2 8 起追越事故进行反演,表明追越过程中碰撞态势与碰撞危险可视化结果。若将会遇两船的Icr进行整体统计分析,以箱线图显示,在每个时刻都含有统计
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