在多变运营条件下实现安全自动驾驶船舶的动态风险智能识别

该项目旨在开发动态风险智能分析方法，帮助自主船舶识别并适应可能危及安全的变化环境与运营条件。所采用的技术包括概率风险建模以及运营边界的动态评估，以在不同的航海场景中促进安全的决策制定。

关于该项目 如何使自主船舶能够识别那些交通、环境或系统状况的变化导致持续自主运行变得不安全的情况？本项目将开发动态风险智能方法，以评估运营状况与自主船舶能力边界之间的关系，识别不断变化的风险状态，并支持对持续运行、性能下降、降级应对及应急措施的可解释决策。 在不断变化的工作环境中，海上自主水面船必须能够安全运行。交通密度、天气状况、能见度、通信可用性、传感器性能以及自主系统能力都可能影响船舶或特定自主功能是否能够继续安全运行。因此，关键挑战在于确定何时可以继续进行自主操作，以及何时需要干预、降级或切换至备用模式。 该项目将开发用于安全自动驾驶航运的动态风险智能分析方法。研究将探讨如何将运营包（OE）与运营设计领域（ODD）作为自动驾驶船舶的能力边界及其功能，以及如何依据这些边界评估不断变化的运营条件。 该项目将开发用于模拟运行条件、自主功能、船舶互动与航行风险之间关系的模型方法。将特别关注不确定性及动态风险演变过程，包括从正常状态、性能下降状态、需要 fallback 状态到应急状态之间的转换。可能的研究途径包括概率风险建模、贝叶斯网络、动态贝叶斯网络、系统理论安全分析以及数据驱动方法。 该研究还将探讨如何将动态风险评估转化为可解释的操作信息，以辅助做出诸如持续自主运行、提高安全裕度、功能退化、远程监控、模式切换及备用方案等决策。所提出的方法将通过具有代表性的自主导航场景、历史海上交通数据以及仿真生成的场景进行评估。该研究将有助于实现注重风险的自主导航，并提供支持海洋自主水面船安全保障及未来部署的方法。 工程学院致力于促进平等与多样性，这从我们获得的 Athena SWAN 奖中可见一斑。我们欢迎所有申请者，无论其性别、种族、残疾状况、性取向或年龄如何，并将充分考虑那些寻求灵活工作模式以及已休过职业休假的申请者。该大学拥有慷慨的产假政策、现场儿童保育设施，并提供多种福利措施，以保障员工的生活质量与工作生活平衡。南安普顿大学致力于可持续发展，并荣获了铂金生态奖。

入学要求 英国2:1荣誉学位，或其国际等效学位。 具备扎实的学术研究背景或丰富的研究经验为优。

资助：竞争性资助 学费与资助 我们为英国本土学生和国际学生提供多种资助机会。符合条件的学生可通过“地平线欧洲”学费减免，自动免除国际学生学费与英国本土学生学费之间的差额。 大学通过竞争性遴选授予的校长助学金，为遴选排名靠前的申请人支付国际学生学费与英国本土学生学费之间的差额。 本校各学院通过竞争性遴选提供的博士奖助金，通常为遴选排名靠前的申请人支付按英国本土学生标准收取的学费，并提供生活津贴。 资助采用滚动授予方式，因此请尽早申请，以尽可能增加进入资助评选的机会。 如需了解更多信息，请访问我们的研究生研究资助页面。

如何申请 您需具备以下条件： 选择课程类型（研究型）、2027/28学年、工程与物理科学学院 选择全日制或非全日制 搜索工程与环境博士项目（7175） 在申请表第2部分填写导师姓名 申请材料应包括： 您的CV（个人简历） 2份学术推荐信 截至目前的学位课程成绩单和证书 英语语言资格证明（如适用）