港口拥堵区域船舶避碰性能的蒙特卡洛模拟方法研究：多场景遭遇下的WVO与APF混合算法优化

为解决自主船舶在港口拥堵区域避碰算法性能评估的难题，研究人员采用蒙特卡洛模拟技术，定量分析了Worst Case Velocity Obstacle (WVO)算法与改进人工势场(APF)混合算法的避碰效果。研究定义了四种典型遭遇场景（对遇、交叉、追越和汇聚），通过随机生成障碍物参数模拟真实港口环境。结果表明，混合算法显著提升了安全距离保持能力（碰撞率降低56%以上），并通过主动舵角控制优化了避碰策略。该研究为高密度水域自主航行算法设计提供了量化评估框架，发表于《Applied Ocean Research》。

　　

随着自主海洋装备技术的快速发展，港口拥堵区域的船舶避碰问题日益凸显。传统避碰算法在复杂多变的遭遇场景中表现不稳定，尤其当多艘船舶同时从不同方向逼近时，现有方法如Velocity Obstacle (VO)系列算法常因舵角响应被动或航向频繁振荡导致避碰失败。更棘手的是，当前缺乏能客观量化算法性能的评估体系——不同研究采用的障碍物数量和布局差异使得结果难以横向比较。

为解决这一难题，来自中国的研究团队在《Applied Ocean Research》发表了一项创新研究。该团队基于新加坡-马六甲海峡的AIS（自动识别系统）数据，构建了包含对遇、交叉、追越和汇聚四种典型场景的蒙特卡洛模拟环境，首次系统评估了Worst Case Velocity Obstacle (WVO)算法与改进人工势场(Artificial Potential Field, APF)混合算法的避碰性能。通过300次随机模拟的收敛验证，研究发现混合算法在交叉和汇聚场景中能将碰撞率降低75%以上，同时平均舵角使用量提升至8.6°，显著优于传统WVO算法的被动避碰模式。

研究采用三项关键技术：首先基于Quaternion Ship Domain (QSD)模型改进WVO算法的碰撞边界计算；其次将APF的斥力分量扩展为包含相对速度矢量的双组分模型(F_rep1+F_rep2)；最后通过蒙特卡洛方法随机生成障碍物的初始位置（x=150~160m，y=±20m）、航速（5~19节）和航向角（θ=±30°）等参数，构建动态避碰场景。

4.1 蒙特卡洛模拟验证
通过300次迭代验证了模拟结果的收敛性，最小通过距离的波动范围控制在0.1%以内。对遇和追越场景下，WVO算法表现相对稳定，但交叉场景中碰撞次数高达210次（占总模拟次数的70%）。

4.2 WVO算法的局限性
在交叉遭遇时，WVO算法产生的航向指引点会在5秒内出现±30°的剧烈波动（图12），导致平均舵角仅2.6°的被动响应。当障碍物逼近船舶正横方向时，VO空间无法生成有效避碰速度集（图13），这是算法失效的主因。

4.3 混合算法的突破
引入改进APF后，混合算法在障碍物距离ρ₀（安全半径）内产生与相对速度矢量(v_A-v_B)方向联动的斥力。如图17所示，在相同交叉场景下，混合算法引导船舶从第4个障碍物船尾绕行，而WVO算法则冒险穿越其船头。量化数据显示，混合算法使交叉场景碰撞次数从210次骤降至41次，同时平均舵角提升至8.6°，符合COLREGs规则第8条要求的"显著航向改变"标准。

这项研究的意义在于：首次通过蒙特卡洛模拟量化了港口拥堵区域的算法避碰性能，揭示了WVO算法在多障碍场景的固有缺陷；提出的混合算法通过APF紧急避碰模式弥补了VO系列算法在近距遭遇时的响应迟滞问题。尽管该算法尚未整合COLREGs规则13-15条的避碰条款，但其构建的评估框架为后续自主航行系统的合规性研究奠定了基础。未来研究可进一步纳入传感器噪声和多智能体协同避碰等现实约束，推动算法在真实港口的应用落地。