Visualization analysis of ship collision avoidance based on citespace

ZHANG Junfeng

（Liaoning University of International Business and Economics, College of Management, Dalian 116052, China）

Abstract: In the field of transportation safety, the collision avoidance of vehicles such as ships, automobiles, and aircraft has consistently occupied the forefront of research, with its significance undeniable. Given that ship collision avoidance serves as a crucial aspect in ensuring waterway traffic safety, this article focuses on this topic, aiming to uncover the research dynamics and trends in this field in recent years through scientific bibliometric analysis methods. Utilizing the China National Knowledge Infrastructure (CNKI) as the database source, the term "collision avoidance" was used as the search keyword, and a full-text search was conducted for the nearly decade-long period from 2010 to 2019. The CiteSpace visualization software was employed to conduct data mining and processing within the collision avoidance domain. Through the visual representation of the knowledge map, the relationships among various high-frequency keywords were depicted, thereby revealing the research hotspots and directions in the field of collision avoidance over the past decade.

Key words: Collision avoidance; citespace; visual analysis; ocean; data mining

1 引言

自工业革命以来，人类科技文明取得了显著进步，但伴随而来的避碰问题在交通运输领域日益凸显，成为亟待解决的重要难题。无论是在陆地、海洋还是空中，避碰技术的研发与应用直接关系到交通系统的安全与效率。尽管避碰问题长期受到学术界与工业界的关注，但对该领域的系统性分析，特别是通过知识图谱方式直观展示避碰相关词汇及其关联的研究尚显不足。为了填补这一空白，本文采用文献计量研究方法，利用CiteSpace软件对国内外避碰领域的文献进行了全面检索与梳理。通过剔除无用信息，对筛选出的期刊文献进行了深入的可视化分析。这一过程不仅揭示了避碰领域的高频关键词及其相互关系，还通过知识图谱的形式，直观地展示了该领域的研究热点与趋势。本文的分析结果客观反映了避碰领域的基本情况，为后续研究提供了坚实的基础与参考。

综上所述，本文的研究旨在通过科学的计量分析与可视化手段，增进对避碰领域研究现状的理解，促进该领域的进一步发展，为提升交通运输安全水平贡献力量。

2 研究方法　

CiteSpace，作为一款在科学计量学与数据、信息可视化领域深耕细作的软件，其核心功能在于深度挖掘科学文献中隐藏的潜在知识结构与动态趋势。本文依托CNKI中国知网这一全球领先的、持续动态更新的中国学术期刊全文数据库，选取“避碰”作为关键词，聚焦于2010年至2019年这一时间跨度，进行了详尽的全文检索。经过严格的筛选过程，剔除了诸如报告、报纸等非学术性文献，确保了样本的纯净性与学术价值，最终获得了9938篇高质量的文献数据。在此基础上，本文采用了文献计量研究的科学方法，对国内避碰领域的研究成果进行了系统性的检索、整理与分析。

通过CiteSpace软件的强大功能，不仅统计了文献的基本信息，如发表年份、作者分布、期刊来源等，还进一步揭示了避碰领域内的研究热点、前沿趋势以及不同研究主题之间的内在联系。这一过程不仅加深了我们对该领域现状的理解，也为未来的研究方向提供了有益的启示与参考。

3 避碰计量分析结果　

在CNKI中国知网上，以“避碰”为全文检索词，我们筛选并分析了大量文献的机构来源。如图1所示，这些文献广泛分布于众多学术机构之中，但其中贡献最为突出的前十名机构均展现出了显著的集中度。大连海事大学以599篇文献高居榜首，紧随其后的是武汉理工大学，贡献了324篇，哈尔滨工程大学则以235篇位列第三。

深入分析这些机构背景，不难发现它们均为在海洋运输与工程技术领域享有盛誉的高等学府。这一分布特点强烈暗示了避碰问题在海洋环境中的重要性与研究热度。这些海上院校凭借其专业的师资力量、深厚的科研积累以及紧密的产学研合作，成为了推动避碰技术发展与应用的主要力量。

因此，结合前十名文献来源的分析，我们可以合理推断，避碰问题在海洋领域确实是当前的研究热点之一，吸引着众多学者与专家的关注与投入。这一结论不仅为避碰领域的研究指明了方向，也为相关领域的技术创新与实践应用提供了有力支撑。

图1 文献机构来源

4 避碰的可视化分析

在CNKI中国知网上，我们成功导出了包含9938篇关于避碰研究的期刊文献，采用RefWorks格式以便于数据整理。随后，利用CiteSpace软件特有的数据转换工具，将这些文献数据转换成了CiteSpace能够识别的标准格式，构建了运行所需的数据源。

接着，运行了CiteSpace软件，配置相关参数以探索避碰研究领域的知识结构与动态趋势。通过深度挖掘与分析，CiteSpace为我们绘制了一幅关键词聚类知识图谱（如图2所示），该图谱直观地展示了避碰研究领域的核心主题、研究热点以及它们之间的内在联系。

图2 文献聚类知识图谱

关键词是由十字节点表示，节点越大表示它是这9938篇文献中出现的次数越多，也就说明它是这个领域研究的热点。由图中可以看出，路径规划的节点是最大的，说明这些论文中，避碰最常用的方法为路径规划算法，也符合我们所了解的情况。还有比较大的节点分别是船舶、移动机器人、AI、电子海图、遗传算法、蚁群算法等，为我们全方面地了解避碰领域提供了很多依据。

这幅关键词聚类知识图谱不仅为我们提供了避碰研究领域的一个宏观视角，还深入揭示了该领域内部的知识结构与演化路径。通过知识图谱可以清晰地看到哪些研究主题受到了广泛关注，哪些方向正在兴起，以及不同研究主题之间的相互影响与融合，为未来的研究提供了宝贵的参考与启示。

5 避碰的演进分析

在CiteSpace的可视化分析中，生成的共现时区图谱为我们提供了一个独特的时间维度视角，深入揭示了避碰领域研究的演变历程与关键词之间的动态联系。如图3所示，该图谱清晰地勾勒出了避碰研究在不同时间节点上的关键进展与趋势变化。

从图中可以看出，避碰研究在2010年初期主要聚焦于渔船、移动机器人等具体应用场景，这些研究往往依赖于船舶自动识别系统（AIS）和航海模拟器等先进技术工具，以实现对避碰过程的模拟与优化。同时，粒子群优化算法、神经网络等先进算法也开始被引入该领域，为避碰策略的制定提供了更为智能与高效的解决方案。

随着时间的推移，避碰研究逐渐深入，研究方法与工具也日趋多样化。到了2013年左右，层次分析法、卡尔曼滤波等更为复杂且精细的分析方法开始占据主导地位，这些方法的引入不仅提升了避碰研究的精度与可靠性，也进一步推动了该领域理论体系的完善与发展。

进入2016年后，避碰研究迎来了新的高潮。A*算法、滑模控制、轨迹跟踪等前沿技术的涌现，为避碰策略的设计与实现提供了更为广阔的空间。这些技术不仅能够有效应对复杂多变的航行环境，还能够实现避碰过程的自动化与智能化，极大地提升了航行安全水平。

而到了2019年，随着无人驾驶技术的快速发展与普及，避碰研究也迎来了新的机遇与挑战。无人驾驶船舶、无人机等新型交通工具的出现，对避碰技术提出了更高的要求。同时，AIS等技术的持续升级与优化，也为避碰研究提供了更为强大的数据支持与技术保障。

图3 避碰领域演变过程

6 突进词分析

突进词分析为citespace特有的一个功能，可以分析出在这个领域中在某一年段突然变为研究热点的技术等，可以看出近年来哪些技术重要以及这个领域未来的走向。下图为近年的突进词分析：

图4 突进词分析表

我们从图中可以看到轨迹跟踪、目标跟踪、是从2015年开始大量人用的算法， A*算法、神经网络、强化学习、轨迹跟踪是自2017年开始大量使用的算法，针对目前我们遇到的问题，这些算法可以更优越的解决。

7 总结与展望

本文以CiteSpace可视化分析工具，对避碰领域进行了全面而深入的挖掘，通过近十年的文献数据，揭示了该领域的热点词汇、主要研究机构分布、技术发展历程及各阶段热门技术。这一研究不仅以客观的量化形式和直观的可视化方式，为学术界提供了避碰领域研究的宏观概览，还通过详实的数据分析，为研究者们从整体上把握该领域的研究脉络与趋势提供了宝贵的参考与借鉴。

尽管本文已对避碰领域进行了初步且富有成效的分析，但我们也意识到，当前的研究尚存在一定的局限性，特别是在对文献数据的详细分类与深入分析方面尚显不足。因此，未来的工作将聚焦于对已下载的有效数据源进行更为精细的聚类与分析。

具体而言，我们将采用更为复杂的算法与模型，对文献中的关键词、摘要乃至全文内容进行深度挖掘与分类，以揭示不同研究方向、技术路线及应用场景之间的内在联系与差异。通过这一过程，我们期望能够构建出更为精细的避碰领域知识图谱，为研究者们提供更加精准、具体的指导与启示。

此外，我们还将关注避碰领域的新兴趋势与前沿动态，及时更新与扩展研究内容，确保我们的研究成果能够紧跟时代步伐，为避碰技术的持续创新与发展贡献力量。总之，本文的研究仅为避碰领域深度探索的起点，未来我们将继续深化研究，推动该领域向更高水平发展。。

参考文献

[1] 李杰,康与涛,陈伟炯,胡甚平.国内船舶碰撞事故科研产出及主题趋势挖掘[J].中国安全生产科学技术,2017,13(11):181-187.

[2] 崔羽杭,时利利.基于CiteSpace的表现性评价研究现状、趋势与展望[J].佳木斯大学社会科学学报,2024,42(04):181-184.

[3] 孙露,李俊,方国康,李波.移动机器人运动目标路径规划仿真[J].计算机仿真,2019(04):294-299+314.

[4] 蒋美云.船舶障碍避让系统中模糊神经网络多步预测模型设计[J].舰船科学技术,2019(08):178-180.

[5] 邱志雄,兰培真.船舶避碰综合决策系统[J].大连海运学院学报,1992(03):247-254.

[6] 贾敏,顾晓明,张淑苗,等.基于CiteSpace的风湿性心脏病研究的可视化分析[J/OL].心脏杂志,2025,(01):55-61.

[7] 李俐,刘亚平,王伟,等.基于CiteSpace的果蔬壳聚糖保鲜研究热点和可视化分析[J/OL].果树学报,1-22.

[8] 张静,王艳春,刘金晔,等.基于CNKI和CiteSpace的新医科研究现状及热点可视化分析[J].卫生职业教育,2024,42(17):117-121.

[9] 李 杰，陈超美.CiteSpace:科技文本挖掘及可视化[M].北京：首都经济贸易大学出版社，2016.

[10] 于瑞璟,杨宗霖,曹凤萍.基于CiteSpace图谱的生态驾驶行为研究热点与发展趋势分析[J].内燃机与配件,2024,(15):130-133.

[11] 冯悦颖,陈天超,柳馨怡,等.基于CiteSpace的国内外创伤后成长研究的可视化分析[J].护理研究,2024,38(15):2746-2756.