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船舶碰撞是水路运输中的一种主要事故，每年都会发生相当大的事故，造成严重的人员伤亡。在可以促进调查的证据中，在碰撞背景下记录的AIS数据具有很高的信息量。本文以耦合的时空视角利用了文本AIS数据。利用AIS数据指定的离散航路点，碰撞船舶的轨迹由三个推理方面重新生成：（1）当两艘船正在绘制时，每艘船在碰撞诱导情景中设想的冲突解决方案近; （2）两艘船在多大程度上可以进行情况评估，以及实际操纵船舶的操纵; （3）如何评估转向过程的决策质量，以及如何在双边防撞机动的背景下测量主观努力与客观结果之间的一致性。根据AIS数据的周期性，将时间划分为切片以进行时间分析并绘制出两艘船所做的决策序列。采用模糊集方法估计决策的质量，采用基于Dempster-Shafer理论（DST）的方法融合时域和空域的识别，使两船的行为整体影响能够计算。本文提出了一种双船碰撞事故调查的微观分析方案，所提出的方案可能是启发式的，可以得出多船情况的广义结果。

1. 简介

由于海上运输的大容量和环境友好性，海运已成为国内和国际贸易的主要运输方式。据估计，世界贸易的约90％由水运输（IMO，2008）。许多拥有大型河流/运河的国家促进水路运输，以在其整个内部运输市场中占据更大的份额，以减少碳排放。尽管如此，海事事故一直是海上运输的问题，尽管人们为消除海上事故做了很多努力（Mullai和Paulsson，2011）。

海上事故经常导致灾难性后果，例如死亡，有害物质损失和水资源污染。碰撞是一种海上事故，船舶之间的撞击会对一艘或两艘船造成损害（Soares和Teixeira，2001; Wang等，2002）。一些海事事故统计数据表明，碰撞占所有海事事故的重要部分。举例来说，根据叶先生对2001至2005年香港水域意外事故的调查，碰撞发生率高达54％。

事故（叶，2008）。来自鳍状海湾的另一项统计数据显示，碰撞发生率占整体事故的20％（Goerlandt和Kujala，2011）。海上事故的另一个特点是大多数事故发生在港口，内陆水道，海峡等受限制的水域（Tzannatos和Kokotos，2009）。

由于船舶碰撞的后果和发生频率都是不可取的，因此对船舶碰撞和防撞策略的研究长期以来一直是海上运输研究的重要课题。最重要的正式国际防撞规则可以追溯到1972年。

“国际海上避碰规则”（COLREGS）公约经国际海事组织（IMO）批准。该公约为防撞实践定义了一套规则或规范，并被大多数国家遵守。然而，仅靠法规不能保证无碰撞导航，应通过理论建模和实证研究获得对碰撞机理的更深入的探索和洞察。

在文献中，关于事故前和事故后的一般研究已被广泛报道，与碰撞事故调查相关的具体研究仍然非常稀少。 在专门从事碰撞调查的少数研究文章中，Mar-tins和Maturana（2010）对该研究进行了定量分析人类失败对碰撞的贡献。 2008年，国际海事组织通过MSC.255（84）决议发布了“海事事故或海事事故安全调查国际标准和建议措施规则”（Casu-alty调查规则），该守则自2010年起生效 然而，“守则”是在立法或行政意义上编制的，而不是技术意义上的。 因此，强烈要求应充分研究碰撞事故的技术调查。

长江（长江）海上事故数据库可以对内陆水船碰撞有所了解。首先，碰撞发生率高。根据该数据库，在2006 - 2010年期间共计1613起事故中记录了700多起冲突，因此这一比例约为44％。与近岸或海上航行相比，河流航行被定义为相对狭窄的水道，通常具有强大的水流。容器密度的增加也加剧了这个问题。第二，不同主管部门发布的法规存在一些不一致之处。中国交通运输部（MOT）于1991年颁布了“中国内河防撞条例”，2003年后，江苏省海事局作为交通运输的下属机构，也颁布了“江苏省船舶航行管理系统条例”。长江（RSRS）。两条规定之间出现了一些差异，这将导致进出江苏沿江水域的船舶出现混乱局面。第三，内河的船员能力和设备可用性有时低于要求的标准。

本文通过自动识别系统（AIS）数据处理内陆水船碰撞事故后的调查。 选择AIS数据作为分析来源的原因可归结为两个方面：（1）良好的可靠性和可用性：尽管其他证据来源如VTS（船舶交通服务），VDR（航行数据） 记录仪）也很有用，VTS的覆盖范围或VDR的安装在内陆水域/航运中总是非常有限，而AIS在船载设备和岸基站点中广泛配置。 （2）如果要进行责任检查，AIS数据是中性的并且几乎没有主观失真。 此外，AIS数据总是得到当地海事安全管理部门的充分保留，这些管理部门通常在事故后调查中充当权威机构。

碰撞事故调查的难点涉及以下几个关键点。 首先，AIS数据以不同的间隔在离散点处广播。 因此，必须在两个连续记录之间进行轨迹拟合和状态估计。 其次，碰撞是双方进行的一系列双边互动的结果。 对于每艘船，在一次运动中采取的任何行动不仅是对当前情况的实时响应，而且是导致其他船舶响应的前兆。 最后，当情况接近碰撞时，双方都可以进行紧急操作，这可能使其恶化，直到最终发生碰撞。 因此，碰撞的责任往往是紧密交织在一起的，因此人为错误或警告的定义有时是难以处理的。

本文提出了一种基于AIS数据的数据挖掘方法，以进行更复杂的碰撞事故分析。 提出的方法强调转向意图，责任歧视以及如何衡量情况评估的偏差。 本文的结构如下：在第2节中，简要回顾了文献，以说明重新研究的状态; 第3节介绍了理论工具的预备; 第4节描述了方法和详细计算; 在第5节中，给出了仿真研究的详细说明; 最后，在第6节中，总结了整个结果，创新和贡献，并简要描述了未来的前瞻性研究。

2.文献综述

一项重要的碰撞研究旨在获得一种评估或预测潜在碰撞发生的定量方法。碰撞概率模型是评估碰撞风险可能性的直接方法。由Fujii和Shiobara（1971）和MacDuff（1974）提出的这种方法由于其简单性和鲁棒性而被许多研究人员采用。正如模型所说，估计的碰撞概率是船舶遭遇机会和未能避免碰撞的可能性的乘积。为了加强船舶遭遇的概念，碰撞直径被定义为可以被识别为碰撞的成对船舶之间的距离的阈值。类似于碰撞直径的概念，船舶领域理论被提出来描述船舶的避碰行为（Fujii和Tanaka，1971; Goodwin，1975）。基于碰撞概率的工作有助于形成课程的诊断视图和风险等级的指示。

关于海上安全问题的事先研究表明，人为错误可能占所有灾害事故的相当大比例，因此人为错误引起了研究人员的极大关注（Martins和Maturana，2010; Harati-Mokhtari等人） 。，2007）。 1998年，国际海事组织执行了“国际安全管理规则”（ISM规则）（Tzannatos和Kokotos，2009; Kokotos和Linardatos，2011年），为船舶安全管理和污染防治提供了国际标准。尽管ISM规则的实施导致了人员引发的事故的总体减少，但人为错误仍然是事故的主要因素，特别是在受限制的水域。 Hsu（2012）用AHP方法研究了港口服务属性对安全的影响。他的研究表明，海上飞行员的专业技能和通信能力对于维持航行安全至关重要。 Knudsen和Hassler（2011）研究了IMO大会及其实施，并表明必须在IMO和国旗/港口国家之间建立一个强化的联系，以实现更安全的船舶行业。这些研究提供了关于减少海上事故的管理和管理视角。

另一个船舶碰撞研究的主体是防撞战略和技术。通常，防撞研究可以分为两类：课程设计和机动决策。已经将许多来自智能计算的方法用于上述问题。 Tsou等人。提出了一种使用蚁群算法的课程计划方法（Tsou和Hsueh，2010），他还描述了一种基于遗传算法的课程设计（Tsou et al。，2010）。 Smierzchalski和Michalewicz（2000）将进化算法应用于计算防碰撞轨迹。在他们的工作中，可以分两个阶段实现安全轨迹：离线阶段和在线阶段。过程由个体（即染色体）呈现，其进一步由表示航点位置的基因序列组成。 Evolution-ary算法强加于一组具有相同起点和终点的初始随机生成的个体。离线计划和在线计划相结合，构成了防止碰撞的动态决策过程。最近，Perera等人。 （2011）提出了一种基于模糊逻辑的避碰决策支持系统，具有特殊的符合性。

COLREGS。上述研究主要针对预防碰撞。对事故后分析的研究也引起了很多关注。分析方法主要涉及统计工具，数据挖掘技术和一些通用模型，如故障树或事件树（Fowler和Soslash;rgaring;rd，2000）。研究人员倾向于根据一些数据集进行以事故为中心的研究。哈塞尔等人。 （2011年）研究了2005 - 2009年期间的几个数据库，以查找少报海事事故的案例。最近，Mullai和Paulsson（2011）对一起事故数据库SOS进行了实证研究，该数据库记录了1985年至2008年间瑞典发生的6000多起海上事故。他们的研究工作提出了一个模型来显示路径中关键变量之间的所有关系。图表，可能会发现管理事故发生的基本规律。 Celik等人。 （2010）提出了一种模糊故障树分析方法，以加强航运事故调查。有广泛的事故分析研究，根据Hollnagel（2002），事故模型可分为三种类型：顺序，流行病学和系统性。

对于海上事故研究，特别是碰撞后的事故后分析，AIS数据是必不可少的。 IMO于2001年通过，AIS以无线通信（VHF）定期消息交换的方式成为实时船舶和船岸通信的通用手段。 传输的消息包括船舶的静态和动态信息以及其他航行相关信息。 一些当局，例如英国的Mar-ine事故调查处（MAIB），一直使用AIS数据作为促进海事调查的重要证据。 然而，更深入地利用AIS数据仍然是一个需要进一步研究的领域，这确实是本文的目的。

海事事故研究坚决依赖一些理论工具。许多此类工具都植根于stochas-tic方法。贝叶斯信念网络被用作进行风险分析和决策支持的有力方法（Trucco等，2008）。蒙特卡罗模拟被广泛用于事故估计和预警（Montewka等，2010）。通常，这些工具与模糊集/逻辑相结合，以从口语不确定性中获得定量描述（Duru等，2012）。除了前面提到的故障树和事件树模型，一些“软组合”方法，如神经网络（Statheros等，2008）和群体智能（Tsou等，2010），也经常被研究人员。与模糊集理论并行处理由中间值赋值而不是双值表示的属性的不确定性，Dempster和Shafer已经开发了另一种关于“识别不确定性”的研究。证据理论（D-S Theory，DST）以证据组合为特征，为不同的观察者提供了一种有前途的信息融合范式。最近，DST已广泛应用于研究领域，如目标跟踪（Dempster和Chiu，2006），决策（Beynon等，2001）和绩效评估（Awasthi和Chauhan，2011）。

3.理论预备

3.1． 模糊集与模糊逻辑

模糊集理论的发展可以归功于Zadeh（1965）。 如今，它已成为人工智能的基本工具，在决策支持中得到广泛应用（Jiang和Chen，2005），专家系统（Baraldi等，2009），模式识别（Mitra和Pal，2005）等。 模糊集的概念是常规清晰集的一般化。 模糊子集是根据隶属函数定义的，该隶属函数是从通用集U到区间[0,1]的映射。 Zadeh建议交叉点的最小运算符和两个模糊集合的最大运算符。 基本上，模糊逻辑是一种多值逻辑，允许在传统的二值逻辑之间定义中间值，因此可以在模糊或不确定的推理中处理部分真值。

3.2．

证据理论证据理论（DST）最初由Dempster（1967）引入，后来由Shafer（1976）改进。 DST也是一个处理不确定性的理论，但与模糊集/逻辑理论相反，它集中于识别的模糊性而不是相似程度。作为概率论中样本空间的对应物，DST使用识别框来表示一组互斥的假设，通常用H表示.H的幂集，由P（H）表示，是包含所有可能的集合。 H的子集当H的基数为N时，P（H）的基数为2N。 基本概率分配（BPA）是从P（H）到[0,1]的函数，可以被视为证据的数学表达式：

尽管Dempster-Shafer组合规则可能会产生反直觉结果，但它仍然是后继者提出的试图提高原始算法稳健性的变体的基础。

4.研究方法

4.1。分阶段决策和机动模型

在本文中，设计了分阶段决策和机动过程（DMP）来研究双船碰撞事故背景。船舶碰撞环境的动态DMP是一个相当复杂和迭代的过程。两艘相关船只都在同时并实时进行行动并进行评估。在避免碰撞的情况下的导航活动是紧密耦合的，因此必须简化以呈现易处理的模型。为此，船舶碰撞的决策操纵过程被建模为具有迭代的分阶段动作序列，如图1所示。根据图1，每个阶段包含在一个框中，箭头表示相位过渡。虚线箭头表示下一阶段是可选的结束阶段。圆形框表示结束阶段，不再继续过渡。白框中的阶段是瞬态阶段，而灰色框中的阶段是稳定阶段，将持续一定的时间跨度。该模型给出了相关船舶的共同决策和协同操纵关系的示意图。六个阶段被定义。分阶段模型有一个初始阶段（阶段1）和两个可选的阶段阶段（阶段5和阶段6）。对于特定的碰撞事故分析，结束阶段通常是阶段6，表明最终发生了碰撞。中期阶段包括阶段2,3和4，它们形成一个循环以指示它们的迭代性质。因此，DMP的同步性简化为顺序操作。在分阶段模型的基础上，提出了一个强化的假设，即两个船都遵循同步的阶段状态。换句话说，两个容器的相变保持相同的速度。

沿时间线设置时间节点以实现阶段模型。 为了达到组合的时空视图，时间节点可以沿着船舶轨迹映射到航路点，如如图2所示。在每个时间节点/航路点，船只经历两个阶段：第一阶段情况评估，然后是决策（阶段4和阶段5）。 防撞机动阶段涵盖两个连续航路点之间的时段，即执行前一阶段的决策。 显然，由于时间节点/航路点之间的间隔设置得很小，因此分阶段模型可以很好地逼近同时进行两个船舶的决策和操纵的现实。

4.2． 拟议的方法大纲

4.2.1．AIS消息

AIS以更新速率广播身份，位置，航向，地面航向

资料编号：[3321]