在避障领域，由很多方法融合处理多种传感器信息，让船舶实现完美避障，比如人工势场法避障控制法、模糊逻辑控制避障控制法、人工神经网络避障控制法、栅格法避障控制法以及声波避障控制法等 。

船舶避障控制1.人工势场避障控制法

人工势场避障控制法，是一种比较简单又新颖的做法，是另一种仿生学，仿照物理学中电势和电场力的概念，建立船舶作空间中的虚拟势场，按照虚拟势场力方向，实现局部路径规划。通过构造目标位姿引力场和障碍物周围斥力场共同作用的人工势场，来搜索势函数的下降方向，然后寻找无碰撞路径。

人工势场避障控制法对于简单环境很有效，在动态避障控制中，人工势场法避障控制不是很理想。因为在复杂的多障碍环境中，不合理的势场数学方程容易产生局部极值点，导致船舶未到达目标就停止运动，或者产生振荡、摆动等现象。另外，传统的人工势场法着眼于得到一条能够避障的可行路径，还没有研究出什么最优路径 。

船舶避障控制2.模糊逻辑控制避障法

模糊逻辑控制避障法出现得并不晚，1965年美国的一位教授就提出过模糊逻辑的概念。1974年，英国伦敦大学一位教授利用模糊控制语句组成的模糊控制器控制锅炉和气轮机的运行获得成功，开始将模糊数学应用于自动控制领域，包括船舶运动领域。

由于不必创建可分析的环境模型，目前模糊逻辑方法在解决船舶避开障碍物问题上己经有了大量的研究工作。另一个独特优点也让用专家知识调整规则成为可能，因为规则库的每条规则具有明确的物理意义。

在模糊逻辑控制避障法中，模糊控制规则是模糊控制的核心。当前研究工作的新趋势之一是它的渐增本质，特别是在模糊控制规则的自动生成方面，即连同自动模糊数据获取，给予算法在线模糊规则学习能力，数据获取和规则生成均自动执行。

船舶避障控制3.人工神经网络避障控制法

人工神经网络是由许多单元（又称神经元），按照一定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计算能力的网络系统，它具有较强的非线性拟合能力和多输入多输出同时处理的能力。用在船舶上，就是通过模拟人脑神经网络处理信息的方式，从另一个研究角度来获取具有人脑那样的信息处理能力。

对于船舶来说，采用人工神经网络进行信息融合有一个最大优势，即可大规模地并行处理和分布式信息存储，具有良好的自适应、自组织性，以及很强的学习功能、联想功能和容错功能，接近人脑的信息处理模式。

船舶避障控制4.栅格法避障控制法

栅格法避障控制法属于用启发式算法在单元中搜索安全路径。赋予每个栅格一个通行因子后，路径规划问题就变成在栅格网上寻求两个栅格节点间的最优路径问题。搜索过程多采用四叉树或八叉树表示工作空间。

栅格法以基本元素为最小栅格粒度，将地图进行栅格划分，比如基本元素位于自由区取值为0，处在障碍物区或包含障碍物区为1，直到每个区域中所包含的基本单元全为0或全为1，这样在计算机中就较容易建立一幅可用于路径规划的地图。

栅格粒度越小，障碍物的表示会越精确，也就更好避障。但往往会占用大量的储存空间，而且算法也将按指数增加。

船舶避障控制5.激光雷达避障控制法

近年来，激光雷达在船舶导航中的应用日益增多。这主要是由于基于激光的距离测量技术具有很多优点，特别是其具有较高的精度。

激光雷达与其它距离传感器相比，能够同时考虑精度要求和速度要求，这一点特别适用于船舶领域。此外，激光雷达不仅可以在有环境光的情况下工作，也可以在黑暗中工作，而且在黑暗中测量效果更好。不过，该传感器也有一些相应的缺点，比如安装精度要求高、价格比较昂贵等。

不论是在开采海洋资源方面还是在海上运输方面，船舶均需在海上航行才能完成任务。当船舶在水面上航行时发生的与其他船舶、各种固定物体或者浮动物体之间都有可能发生碰撞，而这种碰撞将可能导致人身伤亡或者财产损失。因此，各个船舶之间的避碰以及对周围障碍物的避障，已经成为船舶完成任务过程中的一个极其重要的环节。

海上船舶碰撞事故的原因可以分为以下两个方面 :

1.意外原因的碰撞

意外原因引起的碰撞是指船员己尽到谨慎责任、无违章，并充分运用了良好的驾驶技术，仍不可避免船舶碰撞的发生。例如:不可抗力的自然环境或者恶劣的自然天气。

2.人为原因

由于人的自身原因而导致的船舶碰撞。比如:船员因持续性的工作造成身体和精神疲劳，以至于船舶航行时，驾驶员因精神不集中，而造成的船舶碰撞，或者驾驶员因不良习惯而违背严格且安全的避碰规则和船舶管理的规章制度等。

只有对障碍物或者其他船舶观察清楚之后，然后选择恰当的船舶避障措施，才能有效地避障。

一碰撞危险与避碰决策模型

船舶碰撞危险的模糊决策

用神经网络评价船舶碰撞危险的研究船舶碰撞危险综合评价系统的比较研究

船舶空间碰撞危险度的概念及其模型

多船会遇碰撞危险的灰色动态评价模型

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学习此书后，可以承担船舶运动控制系统的科学研究和工程设计工作。《船舶控制系统》可供交通信息工程及控制、航海科学与技术和控制理论与控制工程类专业的本科生及研究生作为船舶运动控制课程的教材和参考书，还可供船舶运动控制研究和设计人员参考。

船舶编队控制1. 领导跟随者法

领导跟随者就是从多艘船中选出一个作为领航者，而编队中剩余的其他船就作为跟随者紧跟领航者航行。该策略的关键在于它将编队与轨迹位置的偏差进行了变换，这样就方便用控制理论的方法对其进行研究。

船舶编队控制2. 基于行为法

基于行为法就是将多船编队行为分成几个小的动作，每个小的动作都有自己的目标控制器，而且每个动作的输出又可以当作输入输送到其他动作的控制器中。通过这样一系列的行为交互，最终实现编队控制的任务。基于行为法的核心在于如何设计并选取有效的一系列行为来最终实现多船编队任务。

船舶编队控制3. 虚拟结构法

虚拟结构法的最关键的思想就是将整个编队系统看作一个整体，也就是一个虚拟的刚性结构，而编队的每个成员都看作刚性结构中相对固定的一点。当队形进行运动时，就是整个编队跟踪一虚拟点的问题。相对于领导跟随者，因为虚拟结构法不存在领航者，而且可以将编队带来的误差引入到系统中，所以可取得较高的控制精度。

船舶编队控制4. 基于图论法

由于多船编队控制在执行任务的过程中具有相当的规模，所以他们之间的结构是至关重要的，所以当多船由于通信、控制的原因而形成了网络结构，那么就必须通过数学中的图论将此网络结构建模成图的形式。因为图论的发展已经非常完善，所以以图论为基础将编队进行建模后，就能更成熟地来分析多船系统的性质。