基于MVO-QSD模型的内河复杂航道智能船舶避碰方法研究：动态可行性与COLREGs合规性优化

为解决内河复杂航道中智能船舶在狭窄水道、异质船型及复杂水动力环境下如何执行规则合规且动态可行的避碰决策问题，研究人员提出融合方向敏感性四元数船舶领域(QSD)与改进速度障碍法(MVO)的混合框架。该研究通过嵌入三自由度MMG动力学模型和舵机惯性约束，实现了较传统圆形VO方法更早预警(提前18-30秒)、更安全通过距离(DCPA提升27.8%)及更平缓舵令(最大舵角≤5°)的避碰效果，在长江苏通大桥水域验证中展现出24Hz的实时计算性能，为自主内河导航提供了透明、合规的高效解决方案。

　　

在全球航运业持续发展的背景下，内河航道因其经济性和大容量特性成为货物运输的重要通道。然而狭窄水道、异质船型混行以及桥区复杂水动力环境，使得传统基于开阔海域设计的避碰系统面临严峻挑战。据统计，长江流域近五年发生逾百起船桥碰撞事故，而现有方法存在三大缺陷：传统最近会遇点(CPA)阈值在内河场景出现系统性偏差；速度障碍法(VO)将船舶简化为圆形目标导致安全距离评估失真；多数智能算法忽视《国际海上避碰规则》(COLREGs)对让路船与直航船的差异化要求。

针对这些痛点，中国研究人员开展了一项创新性研究，提出将方向敏感性四元数船舶领域(Quaternion Ship Domain, QSD)与基于MMG模型的改进速度障碍法(Modified Velocity Obstacle, MVO)相融合的避碰框架。该研究通过长江苏通大桥水域的实船AIS轨迹回放与合成超车目标测试表明，新系统将最小DCPA平均提升27.8%，避碰决策延迟降低至3Hz(30个目标时)，相关成果为智能内河航运提供了兼具规则合规性与动态可行性的解决方案。

研究团队采用三项核心技术方法：(1)建立四半径QSD模型，根据船长、航速和COLREGs条款动态调整艏、艉及两舷安全边界；(2)将MMG三自由度(纵荡-横荡-艏摇)方程与舵机响应延迟嵌入MVO算法，过滤运动学不可行的速度候选集；(3)开发驾驶员校准的船舶碰撞检测(SCD)模型，触发差异化避碰响应。测试数据包含长江实际航道AIS记录和合成目标轨迹。

【碰撞风险量化】通过引入符号函数划分象限的四半径椭圆域模型，实现船间几何关系的精确量化。该模型将传统圆形域拓展为艏部半径R_fore、艉部R_aft及左右舷R_starb/R_port的非对称结构，其数学表达融合船舶尺寸与操纵特性参数，在桥区狭窄水道中展现出比六边形域更精确的风险评估能力。

【船舶避碰决策】创新点在于将MMG动力学与VO算法耦合：通过MMG方程预判船舶惯性运动轨迹，结合舵机最大7°/s的转舵速率限制，构建速度可行集过滤机制。实验显示该方法将最大舵角需求从7°-10°降至5°以内，且能处理浅水效应引起的系统性航迹偏差。

【实验验证】在包含实际弯道回流和桥墩涡流的复杂场景中，系统对让路船的避碰启动时间比传统VO提前18-30秒。值得注意的是，当30个目标船同时存在时，算法仍保持3Hz的更新频率，证明其在商品硬件上的工程实用性。

讨论部分强调该研究的双重突破：理论层面首次实现COLREGs规则9(狭窄水道)与规则10(分道通航)在内河场景的算法嵌入；应用层面通过驾驶员经验校准的SCD模型，解决AI方法普遍存在的"黑箱"问题。与现有LSTM和Transformer等数据驱动方法相比，该混合框架兼具模型可解释性与学习算法的预见性。

结论指出，MVO-QSD系统在三个方面超越现有技术：动态可行性方面通过MMG耦合确保所有避碰指令符合实船操纵约束；安全性方面四半径QSD使艏向相遇场景的避让距离增加35%；计算效率方面实现24Hz的单目标实时响应。这些进展为智能船舶在内河复杂环境中的商业化部署提供了关键技术支撑，特别适用于长江、珠江等多桥区航道。未来工作将扩展至船队协同避碰和极端水文条件下的鲁棒性测试。