基于替代建模和混合采样的智能拖船自主护航操作测试场景生成

《RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY》：Scenario generation for testing autonomous escort operations of intelligent tugs based on surrogate modeling and hybrid sampling

自主护航测试场景生成方法研究基于代理建模与混合采样策略，通过高效模拟参数与挑战指标关系，结合自适应采样与优化算法生成高碰撞风险场景，实验验证其效率优于传统随机采样，为智能拖船多任务验证提供系统化框架。

　　在现代港口运营中，拖轮作为一种关键的辅助设备，承担着引导和协助大型船舶安全靠泊的重要任务。随着智能化拖轮技术的不断进步，其自主导航能力逐步增强，从而对港口作业的安全性和效率产生深远影响。然而，拖轮自主功能的开发和部署需要经过严格的测试与评估，以确保其在复杂海况下的可靠性和稳定性。本文提出了一种基于代理模型（surrogate modeling）和混合采样策略的拖轮自主护航功能测试场景生成方法，旨在提高测试效率与效果。

拖轮在港口操作中扮演着不可或缺的角色，其强大的推进能力和高机动性使其能够在恶劣条件下有效引导大型船舶。特别是在现代智能航运系统中，拖轮不仅需要完成传统的引导任务，还必须具备自主决策、路径规划、避碰控制等先进功能。这些功能的实现依赖于高度复杂的算法和系统设计，因此对拖轮进行系统性测试是确保其安全性和可靠性的关键环节。然而，当前拖轮智能化发展过程中仍面临诸多挑战，例如测试工具的有限性、实验协议的缺乏标准化、评估方法的不系统性以及性能指标的不一致性。这些问题限制了拖轮在实际运营环境中的应用效果，也使得测试场景的设计变得尤为重要。

测试场景的生成是验证和评估智能拖轮性能的重要手段。一个有效的测试场景应当能够覆盖拖轮在各种复杂条件下的运行情况，包括极端天气、动态交通流、突发机械故障以及紧急避碰操作等。为了实现这一目标，研究人员采用多种方法进行测试场景的设计和生成。其中，数据驱动方法通过分析真实世界的船舶交通数据，如自动识别系统（AIS）数据，来提取具有代表性的船舶相遇场景。这些方法能够提供大量实际操作数据，从而构建出贴近现实的测试案例。例如，Vagale等人利用历史AIS数据和统计信息构建了乘法图，用于验证碰撞风险；Hwang和Youn则采用聚类技术对黄海地区的AIS数据进行分析，识别出不同类型的航行相遇；Wang等人提出了一种基于AIS数据的通用测试场景生成框架，包括轨迹聚类、特征提取和概率建模三个核心模块。

另一方面，基于机制的方法则通过显式建模环境因素和船舶行为，生成具有特定风险特征的测试场景。Johansen等人设计了15种碰撞避让场景，涵盖了目标数量、风力、海流等关键变量；Stankiewicz和Mullins则基于《国际海上避碰规则》（COLREG）构建了测试集，并对每个测试案例进行了性能评估；Calò等人提出了一种多目标函数，用于指导场景生成的方向，从而提高高风险场景的生成效率；Zhou等人采用参数建模方法，通过调整相关参数自动生成内河船舶碰撞避让测试场景；Zhu等人基于强化学习开发了一种自适应采样算法，用于生成高风险测试场景，以支持自主船舶的避碰决策。

然而，上述方法在实际应用中仍存在一定的局限性。一方面，数据驱动方法依赖于真实世界数据的可用性，且数据质量直接影响场景生成的效果。另一方面，基于机制的方法往往需要较高的建模精度，否则可能导致生成的场景与实际操作存在偏差。此外，这些方法通常局限于单一功能或任务的测试，难以全面评估智能拖轮在复杂环境下的综合性能。因此，有必要构建一种能够同时覆盖多个功能模块的系统性测试场景生成框架，以提升测试的全面性和有效性。

本文提出的场景生成方法，旨在通过代理模型和混合采样策略，实现对智能拖轮自主护航功能的系统性测试。该方法首先利用高保真度的虚拟仿真环境，对拖轮与目标船舶之间的相对状态进行建模，并通过代理模型高效地逼近场景参数与挑战指标之间的关系。代理模型的训练基于大量的全尺度模拟数据，这些数据通过配对独立组合测试（Pairwise Independent Combinatorial Testing, PICT）方法生成，从而减少了对高成本物理实验的依赖。随后，采用混合采样策略，将自适应采样与改进的算术优化算法（Arithmetic Optimization Algorithm, AOA）相结合，生成涵盖拖轮与目标船舶交互的基准场景以及涉及周边障碍船舶的相遇场景。最终，通过系统性地整合基准场景和相遇场景，构建出多样化的测试场景，以全面评估智能拖轮在不同复杂程度下的性能表现。

在测试场景的设计过程中，本文还引入了多维度的评估指标体系，用于量化场景的挑战性和风险水平。这些指标涵盖了路径规划、航向与速度控制、碰撞避让等多个核心子功能，从而确保测试场景能够真实反映智能拖轮在实际操作中的复杂性。通过这一评估框架，研究人员可以更有效地识别高风险场景，并据此调整测试策略，提高测试的针对性和有效性。

实验结果表明，本文提出的方法在生成具有挑战性和高风险的测试场景方面表现出显著优势。与传统的随机采样方法相比，该方法能够更高效地生成覆盖多种复杂程度的场景，从而提升测试的全面性和可靠性。此外，该方法还有效降低了测试成本，提高了测试的可操作性，为智能拖轮的开发和部署提供了坚实的技术支持。通过系统性地设计和生成测试场景，本文的方法有助于填补当前测试环境与实际运营需求之间的差距，为智能拖轮的全面验证和性能评估奠定基础。

在实际应用中，智能拖轮的自主护航功能涉及多个关键模块，包括全局路径优化、动态避碰和引导策略，以及精确的航向与速度控制、路径跟踪和轨迹控制等。这些模块之间的协同作用决定了智能拖轮整体性能的优劣，因此测试场景的设计必须涵盖这些功能模块的综合表现。本文提出的测试框架通过系统性地整合不同功能模块的测试需求，构建出能够全面评估智能拖轮性能的测试场景。这不仅有助于发现系统在复杂环境下的潜在问题，还能为优化系统设计和提升安全性提供依据。

从系统安全的角度来看，本文的研究方法还借鉴了系统理论过程分析（System-Theoretic Process Analysis, STPA）等先进理念，以确保测试场景的科学性和合理性。STPA是一种系统性的风险识别和评估方法，能够帮助研究人员从整体角度出发，分析复杂系统中的潜在危险，并据此制定相应的验证目标。通过将STPA与测试场景生成相结合，本文的方法不仅能够识别关键的高风险场景，还能确保测试过程的系统性和全面性，从而提升智能拖轮在实际运营中的安全性。

在测试场景的生成过程中，自适应采样和改进的算术优化算法起到了重要作用。自适应采样方法能够根据拖轮与目标船舶之间的交互情况，动态调整采样策略，以生成更具代表性的基准场景。而改进的算术优化算法则用于生成涉及周边障碍船舶的相遇场景，这些场景能够有效模拟碰撞风险，从而提高测试的现实意义。通过这两种方法的结合，本文的方法能够在保证测试效率的同时，确保生成的场景具有足够的多样性，以覆盖智能拖轮在不同操作条件下的表现。

此外，本文还强调了测试场景的多样性对提升测试效果的重要性。单一的测试场景往往无法全面反映智能拖轮在复杂环境中的实际表现，因此需要设计和生成一系列具有不同挑战性和风险水平的测试场景。这些场景不仅应涵盖极端天气、动态交通流等常见挑战，还应包括突发机械故障、通信中断等罕见但可能带来严重后果的情况。通过构建多样化的测试场景，研究人员可以更全面地评估智能拖轮的性能，并发现潜在的系统缺陷，从而为后续的优化和改进提供支持。

在实际应用中，智能拖轮的测试场景生成需要考虑多个因素，包括环境条件、船舶行为、系统响应等。这些因素相互交织，形成了复杂的测试环境。因此，测试场景的设计必须具有高度的灵活性和适应性，以应对不同的操作需求和环境变化。本文提出的方法通过引入代理模型和混合采样策略，能够在不同复杂程度下生成多样化的测试场景，从而满足智能拖轮在不同条件下的测试需求。

综上所述，本文提出的测试场景生成方法，不仅能够有效提升智能拖轮自主护航功能的测试效率和效果，还能为智能航运系统的开发和部署提供重要的技术支持。通过系统性地设计和生成测试场景，研究人员可以更全面地评估智能拖轮的性能，发现潜在的系统缺陷，并据此优化系统设计，提高其在实际操作中的安全性和可靠性。未来的研究可以进一步探索如何将该方法应用于更广泛的智能船舶测试场景，以推动智能航运技术的持续发展和应用。