为了解决船舶部分场景中仅靠变向避让效果差的问题，研究了多物标环境下符合避碰规则的船舶可变速自动避碰决策方法。基于船舶会遇四阶段理论和船舶领域模型量化船舶碰撞危险度，通过可变速MMG模型和模糊自适应PID航向控制方法推演船舶定、变速改向操纵过程。在此基础上，改进了基于操纵过程推演和速度障碍理论的动态可行操纵区间求解算法。以实船为仿真目标，进行了不同操纵方案下的对比实验和多物标场景下的仿真实验。将程序运行步长设置为1 s，结果表明：①预设他船位置（4 n mile，4 n mile），航向270，航速12 kn，本船位置（0 n mile，0 n mile），航向000，航速12 kn的交叉相遇态势下，变向变速避让和仅变向避让采取操纵行动的最晚时间点分别为711 s和643 s；②在物标较远的多物标环境下，本船O保向保速至663 s，与目标船TA，TC，TD构成碰撞危险，采取目标航向、转速区间为[48°,61°]、[75 r/min,85 r/min]中任意组合可让清所有物标。（黄立文，等：基于操纵过程推演的船舶可变速自动避碰决策方法）

准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系，在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点，提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹，并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题，引入位置语义序列能够较好地解决这个问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集，根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径，输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果；……