[0001] 本发明涉及航线规划领域，尤其涉及一种船舶避台航线规划方法、终端设备及存储介质。

[0002] 船舶在近海或远洋航行中大多会遭遇台风天气，轻则造成船期延误，重则会使船舶发生倾覆，对航行中船舶的安全造成严重的威胁。在规划避台航线时，不仅要考虑台风对船舶的安全威胁，还要结合气象因素为进行避台操作的船舶节省更多的航时与燃油消耗。对于航运企业来说，燃油费用同船舶运营费紧密相关，船舶航行燃油经济性成为重要课题之一。由此可见，船舶航行中节省燃油消耗是相当重要的。

[0003] 在船舶避让台风方法的研究中，文献《基于ArcGIS的船舶避台航线规划系统研究与实现》中基于ArcGIS设计了能够演示船舶避台航线规划的系统，该系统通过对Dijkstra算法进行改进，并构建了航线网络模型，为船舶规划出既安全又经济的避台航线，为后续教学工作及船舶实际避台方案都作出了极大贡献。献《远洋船舶避台航线设计算法》中研究了远洋船舶最佳避台航线的软件系统，以目标圆避台绘标算法为基础，利用航迹计算法来确定避台船舶是否需要进行避台以及避台的时机，并提供相应的避台方案。文献《Design and Implementation of Ocean‑Going Ship Typhoon Avoidance System Based on Shore Support》中采用目标圆法和雷达标绘原理设计了岸基信息保障下的远洋船舶避台系统，为船舶规划出安全经济的避台航线。文献《Optimizing the routing of ship’s tropical cyclone avoidance based on the numerical forecasts》中利用数值天气预报模型的方法，在考虑风浪对航速影响的条件下提出了一种计算船舶避台最短航路的导航算法。文献《Ship route programming in restricted and coastal areas in tropical cyclone regions》中使用ORS系统、1‑2‑3规则与防撞图等方法介绍了在受限制水域船舶避台的方法。文献《Optimization Algorithm of Ship Avoiding Typhoon Route》中提出了T_GRASP算法来规划船舶避台航线，以最小风险函数、最短航行时间和最低油耗为目标函数，以航速和最高安全性为模型约束条件，为船舶规划出的避台航行既能安全避开台风又能提高航线效率。文献《Algorithm for Cooperative Collision Avoidance through Communication with Automatic Identification System》中提出了利用不同算法来解决复杂情况下船舶避台和避碰问题，在他们的研究中，用到了人工势场法、神经网络和模糊控制法等方法。国外学者在对船舶避台中决策问题进行了研究。文献《Knowledge‑based Collision Avoidance》中基于海上船员经验知识，整合到解决避碰问题的专家系统中，设计出专业知识库，提高了避碰路径效果。由此可见，国内外研究机构在专家系统、决策模型等方面对船舶避台航线的相关技术和方法不断探索和完善，但以上模型仍存在智能性与精确性不够的不足。

[0004] 在船舶路径规划智能算法的研究中，文献《气象不确定下的船舶避台路径优化》中使用A*算法与人工势场法相结合的智能算法，规划出船舶遭遇台风时的全局航线与局部避台航线，并引入信息熵的概念，使船舶可以应对台风轨迹不确定状态下的路径规划问题。文献《A method for searching optimal routes with collision avoidance on raster charts》中对遗传算法进行改进，将其应用到船舶路径规划问题中，可以使船舶能够自主规划路径。文献《A reactive COLREGs‑compliant navigation strategy for autonomous maritime navigation》中通过改进人工势场法来实现无人艇与其他船舶间的避碰问题，其仿真结果表明改进的人工势场法能够在静态、动态障碍物的工作环境中为无人艇进行路径规划。文献《COLREGS‑constrained real‑time path planning for autonomous ships using modified artificial potential fields》中将人工势场法中引入了一个修正的虚拟力，有效解决动态障碍物情况下无人艇避碰的难题。文献《一种船舶航行路径的智能规划研究》中采用A*算法为船舶规划的全局路径，并改进势场法进行局部路径规划，将两种算法结合起来使用。由此可见，关于船舶路径规划的问题以上算法均取得了一定的研究成果，但这几种算法在避台航线规划的问题中还具有以下缺陷：A*算法搜索范围扩大计算量也会增大且路径不一定是最优，不适用于动态工作环境；人工势场法容易陷入局部最小值；遗传算法在计算过程中易有大量无用的冗余迭代，导致效率降低。

[0046] 为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。

[0047] 现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。

[0048] 实施例一：

[0049] 一、船舶避台航线规划模型

[0050] 在船舶避台航线规划模型的构建中，主要需要对船舶避台决策流程、避让风圈、避台时机、复航时机和避台危险度进行分析，下面对这些内容进行介绍。

[0051] 1.船舶避台决策流程

[0052] 近距离遭遇台风，将会对航行中船舶的安全产生巨大的威胁。因此，船舶应根据预报的台风信息和本船实际状况，规划一条科学合理的避台航线，既与台风保持安全距离，又不至于造成不必要的航程和航时增加。当海上航行的船舶受到台风影响时，船舶综合各类气象数据，特别是台风信息，并结合船舶及其航线实际情况，做出避台决策，采取转向或变速等避台措施。在确认完全远离台风影响后，重新规划到目的港的新航线。因此本实施例提出了以下船舶避台决策流程，参考图1所示，包括：

[0053] 1)获取信息：首先获取台风与船舶的航线和动态信息。分析各国台风预报信息，结合船舶动态，确定对船舶影响最为不利的台风的预报轨迹、移动方向及风圈半径大小等。

[0054] 2)会遇关系：计算船舶与台风中心的最短会遇距离(Distance to Closest Point of Approach，DCPA)和最近会遇时间(Time to Closest Point of Approach，TCPA)，确定启动避台算法的时机。

[0055] 3)基于动态人工势场法的避台算法：首先确定动态人工势场法的引力增益系数、斥力增益系数等初始参数。其次根据船舶与台风风圈的相遇情况，确定船舶与台风中心的安全距离阈值，使得船舶与台风中心间距离到达安全距离时及时采取调整航向的避台措施。最后根据基于动态人工势场法的避台算法规划船舶的智能避台航线。

[0056] 4)复航：船舶成功避开台风后进入复航阶段。当船舶远离台风一定距离后航向趋于稳定，船舶由此进入复航阶段，并以复航点为起始点，向目标点规划最短航线。

[0057] 2.避让风圈半径大小确定

[0058] 考虑到航行的经济性与不同类型船舶的抗风能力，大多数满载万吨级及以上的船舶可在七级风及以下安全航行，因此本实施例中将七级台风圈作为集装箱船、货船、油轮等航行遭遇台风时开始避让的风圈。

[0059] 3.避台时机判断与确定

[0060] 采用动态人工势场法规划出的避台航线，既要保证船舶避免进入不可接受的台风风圈，又要在合适的避台时机采取调整航向的避台措施，才能使得规划出的避台航线在确保船舶航行足够安全的基础上又能节省航时与油耗。因此确定合理的避台时机是十分重要的。本实施例借鉴船舶避碰的方法，采用船舶与台风的会遇关系，对运动中的船舶进行避让台风的操作。如图2所示的船舶与台风相对运动原理图，以半径为R的圆模拟台风风圈，R的大小基于避让风圈半径大小进行确定，则有：

[0061] (1)船舶与台风中心的距离为：

[0062]

[0063] 其中：xS、yS为船舶的横、纵坐标值，xO、yO为台风中心的横、纵坐标值。

[0064] (2)船舶与台风的运动速度矢量大小为：

[0065]

[0066] 其中： 为船舶与台风在x轴上的速度矢量和； 为船舶与台风在y轴上的速度矢量和。

[0067] (3)台风相对船舶的运动速度的真方位为：

[0068]

[0069] 其中：若VT为正，则α1为90°；若VT为负，则α1为270°。

[0070] (4)台风相对于船舶的真方位为：

[0071]

[0072] 其中：Δy表示船舶与台风的纵坐标差；Δx表示船舶与台风间横坐标的差；若Δx为正值，则α2为90°；若Δx为负值，则α2为270°。

[0073] (5)由此得出，船舶与台风间DCPA与TCPA为：

[0074] DCPA＝DT sin(ΦT‑αO‑π)

[0075]

[0076] 船舶在遭遇台风前以计划航线航行，如图3所示，t1时刻船舶位于点S1，此时台风在位置O1。根据船舶、台风的相对位置与相对移动速度大小及方向计算船台DCPA，若求得|DCPA|>R，则说明船舶与台风风圈不会相遇，继续按照原计划航线航行是安全的，继续监测台风路径变化，实时更新船台DCPA变化。若|DCPA|≤R，说明船舶未来必然遭遇风圈，需提前采取避台措施。当船舶航行至点S2，与台风中心的距离达到安全距离dn，则在该点采取避台措施，执行避台模型规划的避台航线。

[0077] 船舶避让台风有保速转向、保向改速等避台措施。在避台航行过程中，船舶将处于大风浪的恶劣海况下，采取提前增速的避台方式对船舶来说困难较大。而采取降速的避台措施，则会由于船舶失速而导致航时增加，并且消耗更多的燃料。因此本实施例中避台模型采取保速转向的避台措施进行避台。

[0078] 模型如图4所示，假设船舶避让的14级台风风圈半径R为300km，船舶起点为(122°N，30°E)，目标点为(125°N，15°E)，以12kn速度向目标点航行，台风起点为(120°N，21°E)，以11kn速度向西北方向移动。其中图4中的四副图像依次表示安全距离为310km、320km、
330km、340km，即R+10km，R+20km，R+30km，R+40km时船舶的避台航行轨迹，图5则为310km、
320km、330km、340km四种安全距离下船舶与台风中心的DCPA变化对比、船舶与台风中心的距离变化对比，横坐标为船舶由起点启航开始的时间。根据模型程序计算可得：

[0079] (1)当安全距离为半径310km时，船舶由起始点启航时的第35h离台风中心最近，最短距离为310km，已达到设定的安全距离阈值，船舶由此开始进入动态人工势场法避台航线。由于船舶不断调整航向，与台风中心的距离持续增大，说明船舶逐渐远离台风。

[0080] (2)当安全距离取值320km时，船舶从起始点启航时的第30h与台风中心达到最短距离320km，船舶调整航向进入避台模型规划的航线，较安全距离310km的避台航线提前4小时进入避台航线。

[0081] (3)设置安全距离为330km的船舶避台航线，在船舶由起始点启航时的第28h船舶与台风中心达到最短距离330km，本船调整航向按照避台航线航行。比安全距离310km的避台航线提前6小时采取避台措施。

[0082] (4)当设置安全距离为340km时，船舶由起始点开始航行时的第27h与台风中心达到最短距离340km，此时船舶开始调整航向开始沿着避台航线航行，并较安全距离310km的避台航线提前7h进行避台操作。

[0083] 不难看出，通过设置船舶与台风间的安全距离阈值，不仅可以确保船舶与台风间有充足的间隔距离，而且可以在遭遇台风之前通过动态人工势场法及时采取保速转向的避台措施，保证了船舶在台风情况下航行有绝对的安全性。

[0084] 根据多次实验，充分考虑船舶航行的安全性与经济性，避免船舶因过多绕路而花费较多时间与油耗。如图5所示，其中左图为设置四种安全距离阈值下的本船航向变化对比，右图为设置四种安全距离阈值下的船舶与台风中心的距离变化对比，分析两图可以看出，设置安全距离越大船舶避台航行变化程度越小，最终确定船舶与台风中心间的最短安全距离设置为330km，即R+30km。当船舶沿着计划航线航行，与台风轨迹间的距离达到最短距离R+30km时，以此时船舶、台风所在位置为起点进行动态人工势场法避台航线规划。船舶顺利避台后，重新规划计划航线，以最省时省油的航线向目的地航行。

[0085] 4.复航时机的确定

[0086] 在船舶成功避台后，应选取合适的时机与地点，并以该地点为起始点规划新的计划航线进入复航阶段。避台后的船舶并不需要回到原计划航线上，否则会增加更多的航程与燃油消耗。

[0087] 在采取避台措施时，实时监测避台航线，不断计算本船航向变化，如图6所示，其中左图为避台模型复航点示意图，右图为本船航向变化角度的复航点示意图。当船舶航行至台风后方轨迹线上时，即图6的左图中黑点位置，图6的右图中本船航向也于黑点处保持稳定，说明船舶在此已经与台风风圈拉开了一定距离，此时为复航最佳时机。船舶在此点开始不再以动态避台航线航行，而是以该点为起始点，向目标港口重新规划经济航线为新的计划航线，船舶在成功避台后，以新的计划航线向目的地航行，既保证了船舶航行安全，也节省了回到原计划航线的航程与航时，降低了燃油的消耗。

[0088] 5.船舶避台危险度

[0089] 本实施例在传统模型的基础上，对碰撞危险度评估模型进行了改良，在传统模型的基础上加入会遇态势下船舶与台风间DCPA、TCPA和船员发现危险到操舵所需的时间等参数。此外，分别赋予会遇态势下的能见度、水域种类等因素以不同的权重系数。由此可以得出在船舶避台航行中，船舶与台风间的相遇危险度模型，如下式所示：

[0090]

[0091] 其中：r表示本船与台风间的相遇危险度；DS表示本船最小安全距离；TS表示船员做出决策到操舵所需时长；D表示当前时刻下两船间的距离；a1、a2和a3分别表示海上能见度、船舶的长度和宽度以及水域种类的权重系数，一般取a1＝a2＝a3＝1，该权重系数由船舶所处的不同会遇态势决定。

[0092] (1)若会遇态势下船舶所处环境能见度较低，或是其他需要考虑重点考虑避让距离的局面，此时应该增大a1的值，如a1＝1.5；

[0093] (2)若需要采取避让行为的船舶转向较慢或不够灵活，即需要重点考虑避让时间，此时的a2应该取大于1的常数；

[0094] (3)若船舶处于狭水道等复杂水域，即重点考虑船舶间的安全距离，应适当增大a3的值。

[0095] 危险度是反映船舶与台风相遇危险程度的度量，也是衡量船舶遭遇台风发生危险的标准。危险度不仅受到航速、航向等影响因素的影响，还会受到船员对危险的感知与接受能力等影响因素的影响。其取值范围为0～1，若取值为0，说明船舶没有遭遇台风的危险；若取值为1，则说明无论船舶怎样采取措施都不能避免进入台风风圈。危险度的取值表明发生危险的程度大小，可以提醒船舶的驾驶员船舶未来可能会发生危险的预警，因此在船舶避台航线规划中加入危险度的研究具有重要的意义。

[0096] 二、动态人工势场法

[0097] 传统人工势场法在静态环境的路径规划中能够取得良好效果，然而船舶在避让台风的航行过程中，台风的位置是不断变化的，传统人工势场法已无法满足船舶避台航线的需要，因此本实施例根据船舶避台要求，采用改进后的动态人工势场法对避台航线进行规划。

[0098] (1)斥力势场及斥力函数改进

[0099] 由于船舶与台风都是动态的，除了考虑到船舶与台风间的位置因素，还增加了船舶与台风之间的相对速度因素，得出改进后的动态环境中斥力势场函数Urep(X,V)，计算公式如下：

[0100]

[0101]

[0102] UrepV＝ηVVRO＝ηV(VR‑VO)TeRO

[0103] VRO＝(VR‑VO)TeRO

[0104] 其中：UrepX、UrepV分别表示在势场里，只考虑船舶与台风风圈之间的距离、与只考虑相对速度因素对船舶所受到的斥力势能；d(XR,XO,R)表示船舶与台风风圈之间的欧氏距离，方向是船舶台风连线上从台风指向船舶，其中R代表风圈半径，XR表示船舶坐标点，XO表示台风中心坐标点；VRO则表示船舶和台风间的相对速度在二者间的分量；若VRO≤0，表示船舶离开台风，若VRO>0，则表示船舶靠近台风；eRO表示从船舶指向台风的单位向量，用于表示方向；dn表示台风对船舶产生斥力的影响范围，也就是模型中设置的R+30km安全距离，只有当d(XR,XO,R)≤dn时，船舶才会进行避台操作；ηX、ηV表示动态环境中斥力势场的正比例增益系数。

[0105] 动态的工作环境中，台风作用于船舶上的斥力Frep(X,V)的计算公式如下：

[0106]

[0107]

[0108]

[0109] 其中： 分别表示斥力势场Urep(X,V)在位置X、速度V的梯度；FrepX及FrepV分别表示只考虑船舶与台风间的位置距离、相对速度因素台风对船舶产生的斥力。图7表示船舶避台时在动态工作环境中受到的斥力。

[0110] 动态人工势场法斥力势场函数与传统人工势场法斥力势场函数改进对比如下：

[0111] (a)传统人工势场法中的船舶所受到的斥力势能为仅考虑船舶与台风间距离的斥力势能，而改进的动态人工势场法还将船舶与台风风圈间的相对速度考虑在内，使得船舶与台风都具有各自的速度与运动方向，因此构成了动态的工作环境。

[0112] (b)由于本实施例中将台风风圈模拟为动态障碍圆，因此改进船台间欧氏距离，在计算船舶与台风中心间欧式距离的基础上再减去台风半径R，确保船舶不会进入台风不可接受风圈中。

[0113] (c)考虑到本实施例采用的避台模型中避台时机是根据船舶‑台风距离关系来判断，因此将台风对船舶产生斥力的影响范围设定为船舶与台风风圈间安全距离，并在实验中确定安全距离值。

[0114] (2)引力势场及引力函数

[0115] 相应的引力势场函数表示为：

[0116]

[0117] 其中：ka为引力势场常量；d(XR,XG)表示船舶与目标点间的欧氏距离。矢量方向则为两位置连线上由目标点指向船舶。

[0118] 根据引力势场函数可以得出船舶所受到的目标点引力为：

[0119]

[0120] 在动态工作环境中，船舶在避台过程中所受到的总势场为：

[0121]

[0122] 本实施例将动态人工势场法应用到船舶避台航线规划模型中，提出了一种基于动态人工势场的船舶避台航线规划方法，如图8所示，所述方法的流程如下：

[0123] S1：计算t时刻船舶与台风的最短会遇距离DCPA，并判断最短会遇距离是否小于或等于台风风圈半径R，如果是，进入S2；否则，进入S4；

[0124] S2：判断t时刻船舶与台风中心的距离是否小于或等于设置的安全距离，如果是，将台风设置为动态障碍圆，并计算动态人工势场法的复合势场和合力，并根据复合势场和合力计算船舶t+1时刻的位置，进入S3；否则，判定避台成功，进入复航阶段；

[0125] S3：将t+1时刻的位置添加进避台航向轨迹，进入S5；

[0126] S4：根据动态人工势场法计算船舶t+1时刻的位置，并结合t+1时刻台风的位置更新t+1时刻船舶与台风中心的距离；

[0127] S5：令t自加1后，返回S5。

[0128] 在算法执行之前，需要进行参数的初始化设置，即设置引力势场常量ka、斥力势场的正比例增益系数ηX和ηV、船舶与台风间的最短安全距离(本实施例中设置为风圈半径R+30km)等参数。

[0129] 当船舶沿计划航线航行并与台风轨迹间的距离达到最短距离时，此时船舶、台风的位置作为动态人工势场法的起点。设置船舶起始位置、目标位置、移动速度，台风的起始位置、移动速度及风圈半径大小等，并根据台风的动态信息将台风风圈为动态障碍圆。

[0130] 基于动态人工势场法，结束设置的参数，计算出台风风圈对船舶的斥力势场与斥力矢量，目标位置对船舶引力势场与引力矢量，求出船舶所在的复合势场及受到的合力大小与方向。根据当前合力矢量与船舶运动的步长不断计算船舶下一时刻的位置，最终生成避台航线。

[0131] 实时计算全程船台DCPA、距离、危险度、船舶航向变化，据此判断船舶是否避台成功。若成功避开台风风圈，则结束算法，船舶由此进入复航阶段；若避台不成功，则继续对船舶与风圈的运动状态与位置进行探测，直到成功完成避台任务。

[0132] 三、船舶避台航线仿真实验

[0133] 下面在第一个实验中选用不考虑气象的模拟数据对构建的避台模型进行性能测试，并对测试结果进行分析讨论。在第二个实验中采用包含实际气象情况与实际船舶参数等真实数据对该模型进行实验，验证本实施例建立的避台模型既能安全避台，又能对比原航线更加省时省油。

[0134] 1.避台模型的测试及结果分析

[0135] 通过以上章节建立了避台模型后，为验证避台模型满足在安全避台的基础上，避台航线更加省时省油，本节对该避台模型进行测试并对测试结果展开详细分析。

[0136] (1)初始参数设定

[0137] 表1

[0138]

[0139] 经过多次实验，引力常数取值过大则会导致船舶穿越台风，过小则导致算法陷入局部最优，斥力系数取值过大会导致船舶目标点不可达，过小同样会使船舶穿越台风。因此，本实施例基于动态人工势场法的避台算法参数如表1所示，目标点对船舶的引力常数Ka取10，斥力势场的正比例增益系数ηX、ηV分别为10、12，本次模拟设置船舶起始点为(115°N，15°E)，以12kn航速向目标点为(130°N，25°E)移动，台风起点为(130°N，20°E)，并以10kn速度向西北方向移动。

[0140] (2)避台模型结果分析

[0141] 图9所示为模型测试结果，由于预测台风往往有多种不同的预测路径，图中不同线段为不同国家预测的台风轨迹，其中最下面一条轨迹预测的准确性最高，且对本船航线极其不利，因此本次测试选取下面一条轨迹作为本实施例研究的台风移动轨迹。并选取满载2～3万吨的船舶进行测试，船舶避让的风圈选取七级风圈，该风圈在模型中里半径为280km，因此确定安全距离为310km，船舶运动平均速度为11kn，台风运动速度为10kn，时间按小时计算，得到基于动态人工势场法的船舶避台航线。

[0142] 图10展示了避台模型测试的各项信息结果，其中四幅图依次为避台航线船舶与台风DCPA变化曲线图、船舶航向变化曲线图、船舶与台风中心的距离变化图以及船舶遭遇台风的危险度变化图。横坐标为自船舶在(117°N，17°E)计划航线调整航向起的时间变化。

[0143] a)在船舶由起始港口航行起的前11小时中，船舶按照原计划航线航行，此时在第2幅图中船舶航向为57°，且当前位置与台风距离较远，台风由相对于本船船尾立即运动至本船船首，因此第1幅图中船舶与台风DCPA先取负值后即刻回到正值并保持取值220km稳定，DCPA小于本模型设定的安全距离，因此船舶未来必定遭遇台风，第3幅图中两者距离也逐渐减小，第4幅图中危险度仍为0。

[0144] b)在从起始港口航行起第11h后，船舶继续保持57°航行，船台DCPA也由于本船未调整航行而保持200km稳定，但由于船舶与台风中心距离不断缩小，在11h时危险度直线增大，说明船舶与台风开始存在相遇的风险。

[0145] c)直到船舶由起始港口航行起航行至第45h，船舶与台风中心间的距离达到安全距离阈值310km，立即采取保速转向的避台措施，采用动态人工势场法进行避台航线规划。船舶即刻调整航向由57°转到168°，在图9中可以看到，船舶由于立即启动动态人工势场法规划的避台航线，航向立即调整为与台风移动轨迹接近相向而行，船台DCPA会出现突然减小的情况，随后按照避台曲线逐步调整航向，船舶与台风中心的DCPA也保持增长，直到成功避开台风。由船舶航向的调整，船台DCPA不断增长，可以得出船舶已经采取避台措施，危险度也由于船舶改变航向远离台风而降为0。

[0146] d)在船舶由起始港口启航开始第45h后至第80h，船舶距离台风中心越来越远，两者距离逐渐增大。DCPA由于航向不断调整而变化，直至趋于稳定，危险度持续为0，说明船舶已顺利避开台风并远离风圈，因此不再按照避台航线航行，自第80h起进入复航阶段。

[0147] (3)动态避台航线与原计划航线航行结果对比分析

[0148] 由于需要测试避台算法在避台模型中的可行性，因此本次测试暂未考虑航行气象与实际台风信息，而是在以下实验部分再对整体航线进行船舶失速与油耗的计算，并与实际避台航线的航速与油耗情况进行比较，验证本文避台航线的可行性。

[0149] 根据对避台航线分析(表2)，船舶于(123.646°E，18.4035°N)处开始进入避台状态，以避台航线航行，转角为111°，避台前最高危险度为0.5819，顺利避过台风后危险度立即转为0，此时船舶位于(126.913°E，19.986°N)点进入复航阶段，按照新的计划航线航行，复航角度为18.496°。通过程序计算得出避台到复航阶段避台航线与原计划航线航时航程对比如表3所示，避台航线比原计划航线多航行10小时，多航行124海里。

[0150] 由此说明，避台模型规划的避台航线，船舶能够考虑台风移动的变化以及气象的不确定性，不断调整航向来规划出可靠的避台航线，且所规划航线平滑，更符合船舶实际轨迹，有较高的实用性。

[0151] 表2

[0152]

[0153] 表3

[0154]

[0155] 2.实例验证

[0156] 一般来说，船舶在遭遇台风天时有在台风头加速冲过、减速避让风圈以及停航等待等几种方式。本次实验选取了凯旋9号船舶在2022年遭遇台风“纳沙”时的真实航行轨迹。其次根据船舶实际航行信息，分别采用Kwon方法建立船舶失速模型，采用速度‑油耗拟合法建立船舶油耗模型，计算出船舶每个航段的航行速度以及所消耗的燃油量。

[0157] 表4

[0158]

[0159] (1)真实航线情况介绍

[0160] 船舶航行信息如表4所示，该船舶计划自2022年10月12日晚上22时左右由青岛港口向菲律宾Tubay港口航行，该航线选择在航行后减速向相反方向航行的方式进行避台。分析图11和图12的真实航线船舶速度与油耗图，在10月14日航速降至大约6kn左右，复航几天后船舶再次接近台风风圈，航速于10月17日晚低至3kn左右，导致船舶失速严重，油耗迅速增加，直至10月19日抵达菲律宾共消耗燃油393.39t。

[0161] (2)动态避台航线分析

[0162] 将该航行实例采用本文的避台航线模型方案中，得出该船舶动态避台航线，确定本次实验船舶不可接受风圈为七级风圈。通过船舶计划航线与台风“纳沙”七级风圈的会遇关系判断，经过两者轨迹推演可知，船舶所避让七级风圈半径为200km，因此设置船舶与台风中心安全距离为230km，由避台模型得出在橙色小圈处开始避让七级风圈，即图中橙色大圈，进而形成避台航线。

[0163] 分析实验结果可得：

[0164] a)图11和图12分别为真实避台航线与动态避台航线的航速与油耗对比折线图。分析该图可得：自船舶由起始港口启航开始全程产生船舶失速情况较少，因此油耗稳定无较大变动。总油耗为245.43t，较其真实航线减少147.96t燃油消耗，并比真实航线大约提前6h抵港，充分验证了本实施例设计的全局避台航线有较强的可行性。

[0165] b)在图11中，在船舶航行至10月17到10月18日时，其真实避台航线出现严重失速的情况，航速降到4kn以下，而本实施例规划的避台航线全程航速稳定，均在10kn以上。在图12中，当真实避台航线出现严重失速的同时，船舶油耗也直线上升，而本实施例的避台航线，船舶油耗并未出现突然增长的情况。通过对比可知，采用避台模型规划出来的避台航全程船舶速度稳定，燃油消耗也无较大波动，且比实际航线提前到达目的港口。

[0166] c)在动态避台航线中，不仅成功避过台风，且始终与台风风圈保持在安全距离之外航行，船舶航行有足够的安全性。

[0167] 本发明实施例在获取可靠的台风动态信息与船舶航线信息的基础上，采用动态人工势场智能算法对船舶的避台航线进行规划，根据台风特征与船舶自身参数，为航海的船舶规划出既有足够安全性又十分经济的航线。

[0168] 实施例二：

[0169] 本发明还提供一种船舶避台航线规划终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例一的上述方法实施例中的步骤。

[0170] 进一步地，作为一个可执行方案，所述船舶避台航线规划终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述船舶避台航线规划终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，上述船舶避台航线规划终端设备的组成结构仅仅是船舶避台航线规划终端设备的示例，并不构成对船舶避台航线规划终端设备的限定，可以包括比上述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述船舶避台航线规划终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等，本发明实施例对此不做限定。

[0171] 进一步地，作为一个可执行方案，所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field‑Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述船舶避台航线规划终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个船舶避台航线规划终端设备的各个部分。

[0172] 所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述船舶避台航线规划终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

[0173] 本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例上述方法的步骤。

[0174] 所述船舶避台航线规划终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read‑Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)以及软件分发介质等。

[0175] 尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。