[发明专利]一种混合交通场景下的多船分布式协同控制方法

说明书

本发明公开了一种混合交通场景下的多船分布式协同控制方法，包括：在每一个采样时刻，各异质智能体获取当前时刻的本船信息和他船信息；其中，本船信息包括本船状态和控制输入，他船信息包括他船状态和他船期望，他船期望为他船期望本船在下一时刻所做出的决策；基于获取的当前时刻的本船信息和他船信息，各异质智能体采用模型预测控制和串行迭代方式更新本船下一时刻的控制决策；若各异质智能体下一时刻的控制决策与他船期望一致时，所有异质智能体达成控制协议。本发明采用模型预测控制和串行迭代协商框架实现各智能体间的协同，以协商的形式减少对于智能体运动或操作模型的依赖，并且由于预测特性，即使通讯异常，船舶依旧可以完成协同操作。

技术领域

本发明属于船舶技术领域，具体涉及一种混合交通场景下的多船分布式协同控制方法。

背景技术

从全球范围看，各个国家正在积极推动智能航运研究，计划于未来10年内实现无人自主船实际营运。目前，水面自主船(Maritime Autonomous Surface Ships，MASS)相关研究已取得一定的成效。2018年，Rolls-Royce公司与芬兰Finferries开发的全自动渡船Falco载着80名乘客实现了自动航行。2019年9月，日本邮船完成了全球首次“有人自主航行船舶”的海上试验，完成了国际海事组织(International Maritime Organization，IMO)最新发布的《自主驾驶船舶试验暂行指南》的各种试验项目。我国先后印发了《智能船舶发展行动计划(2019-2021年)》、《智能航运发展指导意见》，大力发展智能船舶、智能航运。2019年12月，国内自主研发的首艘具备自主航行功能的“筋斗云0号”货船首航仪式在珠海东澳岛举行。

水上交通系统的优化不止需要船舶的自主化，更需要船舶之间的相互协同。例如，会遇过程中，船舶容易误解对方意图，形势误判或者过早复航容易发生碰撞。尤其在繁忙水域，船舶各行其是可能导致混乱，不仅低效而且容易引发事故。船舶之间共享航行计划，协调船舶之间的通过时间，能够有效缓解航道拥堵问题，提高整个系统的运行效率。意识到船舶之间的协同可以带来的益处，多船协同研究正渐渐成为研究的热点。2017年开始的欧盟的NOVIMAR(NOVel Iwt and MARitime transport concepts)项目致力于有人船带无人自主船在内河进行编队航行这一新形式所能带来的收益。麻省理工学院(MassachusettsInstitute of Technology，MIT)和阿姆斯特丹高级都市解决方案研究所(AmsterdamInstitute for Advanced Metropolitan Solutions，AMS)则提出利用小型自主船Roboat在阿姆斯特丹古老运河中运输货物或者为水上巴士，同时Roboat也可以相互连接变成浮动平台、浮桥等。

然而，水上交通系统的智能化并不能一蹴而就。首先现有传统船舶数量庞大，短时间内全部智能化可能性小。根据世界海事大学的预测，在2040年左右远程监控下的自主船舶将达到15％。其次，船舶自主航行研究百家争鸣，最优控制，机器学习，神经网络等不同方法均被提出可应用于MASS。再次，IMO相关文件将MASS的自主水平划分为四个等级：自主决策支持船舶，有人遥控船舶，无人遥控船舶和无人自主船。MASS可以根据需要在不同的自主等级之间转换。此外，船舶也可能因通信故障、自身意愿等原因不与他船协同。同样，设施的智能化也存在决策系统、自主程度、合作程度各异的问题。因此，无论水上交通系统的智能化发展到何种阶段，水上交通系统必然是不同种类、不同决策系统、不同自主等级、不同合作程度的异质智能体并存的混合系统。异质智能体存在运动/操作模型、通信方式、通信内容、通信时机等差异，使得他们之间的交互更为复杂，已有研究主要针对同质船舶(相同运动模型，相同决策系统的无人自主船)，如何实现异质船舶智能体的协同还需要更加深入的研究。