船舶数据已经通过AIS获得，运用速度障碍法（vo算法）得出有效的避让措施的代码python

在Python中，应用速度障碍法（VO算法）来处理船舶避碰问题是数据驱动的，通常涉及到对收集到的AIS (Automatic Identification System) 数据进行解析、计算和分析。以下是一个简化的示例，展示了如何使用Python编写基本的VO算法流程：

import pandas as pd
from shapely.geometry import Point, LineString
import numpy as np

# 假设已有一个包含AIS数据的DataFrame，例如'AIS_data'
def vo_algorithm(AIS_data):
    # 1. 数据预处理
    ship_positions = AIS_data[['lat', 'lon']].apply(tuple, axis=1).values  # 获取经纬度坐标
    ship_paths = [LineString(ship_positions[i:i+2]) for i in range(len(ship_positions)-1)]  # 构建路径

    # 2. 计算速度向量
    speeds = AIS_data['speed'].values
    heading_angles = AIS_data['course'].values  # 假设heading是相对航向角
    velocity_vectors = [(speed * np.cos(np.radians(heading_angle)), speed * np.sin(np.radians(heading_angle))) for speed, angle in zip(speeds, heading_angles)]

    # 3. 使用VO方法
    def vo(ship_path, obstacle_position, velocity_vector):
        t = obstacle_position.distance(ship_path.coords[0])
        closest_point = ship_path.project(obstacle_position)
        relative_vel = velocity_vector / np.linalg.norm(velocity_vector)
        return closest_point + t * relative_vel

    # 示例：找出每个船的最近碰撞点
    collisions = []
    for ship_path, vel_vec in zip(ship_paths, velocity_vectors):
        for obstacle_pos in obstacle_positions:  # 假设obstacle_positions是障碍物的位置列表
            collision_point = vo(ship_path, obstacle_pos, vel_vec)
            collisions.append((ship_path, obstacle_pos, collision_point))

    return collisions

# 需要将此函数用于实际的数据，并处理异常情况
AIS_data = load_AIS_data()  # 实际上你需要从外部源加载数据
collisions = vo_algorithm(AIS_data)

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