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盤點:無人船技術發展與創新應用

來源:3XMaker   發布時間:2019年03月12日

盤點:無人船技術發展與創新應用

 

智能化一直是船舶發展的趨勢。近年來,隨著物聯網、大數據、云計算、人工智能等新理念、新技術的突飛猛進,船舶自動化水平不斷提高,無人船艇的實現有了科技支撐,無人駕駛船舶航行于全球有了實現的可能性。

無人船艇包括具有自主規劃、自主航行、自主環境感知能力的全自主型無人船艇,以及非自主航行的遙控型無人船艇和按照內置程序航行并執行任務的半自主型無人船艇。它集船舶設計、人工智能、信息處理、運動控制等專業技術為一體,研究內容涉及自動駕駛、自主避障、規劃與導航、模式識別等多方面,可根據其作戰或使用功能的不同,采用不同的模塊,搭載不同的傳感器及設備,執行情報收集、監視偵察、掃雷、反潛、反恐、精確打擊、搜尋救助、水文地理勘察、中繼通信等任務。

 

1 無人船發展現狀

 

進入21世紀,隨著通信、人工智能等技術的發展,制約無人船艇發展的諸多技術瓶頸得以部分解決,各國加大了無人船艇的研發力度,無人船艇迎來了一段高速發展期。美國海軍于2002年起合作開發“斯巴達偵察兵”(Spartan Scout)。

 

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以色列擁有豐富的無人船艇研制技術。由以色列研發的“保護者”(Protector)號無人艇于2003年向以色列國防軍交付。

 

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20077月美國海軍發布了《海軍無人水面艇主計劃》,明確了無人艇發展的4個級別:X

 

ClassHarbor ClassSnorkeler ClassFleet Class,如圖3所示。4個級別在長度上依次從小到大,續航力從小到大,模塊從非標準級到標準級,任務從低層次到高層次,另外對布放方式和艇型的要求也不相同。

 

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2008年,國內新光公司研發的“天象1號”無人艇在奧帆賽期間作為氣象應急裝備提供氣象保障服務(見圖4);云洲智能公司將無人船運用到環境監測領域,進行在線水質污染和核污染監測(見圖5)。2013年我國研發的“海巡166號”無人艇(見圖6)采用玻璃鋼全封閉結構,選用柴油機為動力噴水推進,具有良好的機動性、抗沉性和抗風浪能力。2014年上海大學研制的“精海”系列無人艇(見圖7)配備北斗導航系統,可實現自主定位、航跡自主跟蹤、航跡線遠程動態設定、障礙物自主避碰等技術。

 

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4 天象一號

 

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5領航者

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6 海巡166

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7 精海

 

20129月,由FraunhoferCML公司、MARINTEK公司、Chalmers大學等8家研究機構共

 

同合作的“MUNIN”(Maritime Unmanned Navigation through Intelligence in Networks)項目首次以無人散貨輪為對象開展大型無人船的研究。擬設計的船舶(見圖8)通過雷達、AIS和紅外傳感器等監測周圍環境,與此同時,所有的監控參數都會被實時地傳輸到陸地控制中心。MUNIN項目實現效果如圖8所示。

 

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8 MUNIN

 

2無人船優勢

 

與傳統水面船艇相比,無人船具有如下明顯優勢:

 

1. 實現作業無人化、智能化。無人船最顯著的特征是航行及任務執行的自主化,為其設定好航行路徑及作業任務后,其可自主航行、智能避障和執行任務,不需要或者弱化了人的參與,從而將人從繁重的、強度高的水上任務中解放出來。

 

2. 作業更高效、更標準。目前,國內成熟無人船船體長度1-7.5米、速度最高可達到40節。采用這樣小船體、高航速、自主航行的無人船,由于其高機動性和高自主性等特點,采用無人船通常可以省卻常規船艇的調度、租用、人員維護等環節,利用精準的自主導航和船體小、速度快的特點,可以在多種作業環境中更高效的執行任務。同時,由于作業過程全受計算機控制,可以讓作業過程嚴格按設定執行,任務結果更準確、更標準。

 

3. 模塊化設計,功能多樣。無人船通常采取模塊化設計,通過更換任務模塊使其能夠執行不同的使命。因此,搭載不同的任務模塊,無人船可以完成從民用到軍用的各種任務。

 

4. 航速高、機動性強。當前各國研制的無人船,多數長度在12米以內,排水量僅數噸至數十噸,吃水深度僅為傳統艦艇的幾分之一,航速在3040節,最大航速甚至超過40節,因此能快速駛往傳統艦艇無法到達的特定水域,如淺水區、狹窄巷道等。

 

5. 小巧靈活、隱蔽性好。無人船的外形通常低矮平滑,表面又涂有各種隱身材料,加之體型小巧,可借助海浪、島礁等的掩護,因此遭毀傷的概率小、生存能力很強。

 

6. 使用成本低。由于無人船降低了維護人員的成本,不僅可以大量部署,且其活動不受氣候影響,可全天候執勤,因此使用成本相對較低。

 

(二)效能的提升

 

傳統的流域采樣、監測環節以及航道測繪領域,租用或使用大型船舶采用人工作業方式采樣及監測坐標,或人工定位走線方式進行航道測繪,且因船體大,行動遲緩等因素,導致執行效率或測繪精度較低。以1km2的水庫水質采樣為例,環境監測部門要進行10個點的水質采樣,完成需要約2小時,成熟無人船產品可在30分鐘內完成。

 

(三)平臺的兼容性好

 

無人船平臺包含豐富的功能接口和應用軟件。可無縫對接多種應用設備和儀器,完成不同應用任務。無人船系統一般由RWPC基站和遠程控制器、推進系統、導航系統、通信系統、電源和水質監測系統組成,船體導航板可搭載GPS接收端、三軸羅盤、三軸加速度計,加上內

 

置的導航算法,使船可進行精確地路徑導航。此外,任務數據可通過無線通信模塊傳回基站進行運算處理。

 

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9 無人船系統組成

 

采用無人船平臺,可以搭載常規的單波束聲吶、多波束聲吶、側掃聲吶、淺層地表剖析儀器、水質監測系統,并可配備常用小目標識別雷達、AIS、氣象站、360度全視角云臺、夜視攝像頭等。為執行海事救助、巡航、海事監管、防污染監測、海上航道測繪等任務提供保障。

 

(四)水面適應性

 

無人船平臺船體強度及耐腐蝕能力極高,能夠適應各種水域。70kg120kg系列的船體采用雙體船設計,航行平穩,抗風浪能力較強,能夠適應較惡劣天氣。120kg系列相對航速更高、載荷更大、抗風浪能力更強。300kg系列采用先進的三體船形式,具有極高的穩定性,適應十分惡劣的工作環境。

 

(五)續航能力

 

70kg系列、120kg系列無人船平臺續航能力分別為80km100km300kg海洋高速無人船平臺系列采用油電混合系統,續航能力在300km以上。

 

(六)與無人機互補優勢

 

無人駕駛技術是21世紀逐漸被應用的新興技術。根據美國蘭德智庫發布無人機和無人船優勢對比中,在動力、任務模塊、傳感能力、通訊能力、隱身性上雙方相當。其中無人機在速度和視野上優勢明顯,無人船在續航和負載能力上優于無人機。

 

3 關鍵技術

 

綜合國內外研究現狀,目前無人船艇研究涉及關鍵技術主要有以下幾個方面:

 

1. 航線自動生成與路徑規劃技術

 

靜態的航線自動生成與路徑規劃技術大致可分為兩類:一類是基于電子海圖的航線自動生成與路徑規劃技術,通過從電子海圖中提取水深、障礙物等信息劃分可航區域和不可航區域,然后在可航區域中采用智能搜索算法,如Dijkstra算法、A*算法等尋求最短路徑,該類算法已有較多研究;但可航區域的最短路徑并不一定是實際可行的航線,例如,規劃的最短路徑可能在IMO推薦航道中逆向行駛。為了解決這一問題,催生了另一類方法——基于軌跡分析的航線自動生成與路徑規劃技術,該類方法以船舶歷史軌跡為基礎,通過軌跡壓縮、軌跡聚類等提取實際可航路徑。除靜態航線自動生成與路徑規劃技術外,還需解決基于動態環境感知的局部航線自動規劃問題。

 

2. 通信技術

 

無人船艇的通信技術主要涉及無線電通信、光學通信、水聲通信3個方面,通信對象主要有無人船艇與母船之間、無人船艇之間,通信的內容主要有母船對無人船艇的指令信息、無人船艇實時回傳的運動狀態信息以及視頻信息等,通信媒介在近距離可依靠甚高頻通信,遠距離可依靠衛星通信。在無人船艇的通信中重點解決超高頻擴頻通信與衛星通信信號的海上傳輸抗衰耗技術、抗多普勒頻移技術和抗多種干擾技術問題。

 

3. 自主決策與避障技術

 

為降低無人船艇對遠程操控人員的依賴,同時擴展多無人船艇協同作戰,需要無人船艇具有較高的自主決策和智能避障能力,以確保無人船艇可以獨立地執行中長期遠程探測、信息搜集等任務。自主決策與避障技術是無人船艇實現高智能化和全自主型的關鍵一步,目前已有較多科研機構對船舶智能避碰技術進行了廣泛而深入的研究,有文獻提出一種基于“擬人”策略的船舶智能避碰決策與控制系統,如圖所示。

 

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船舶智能避碰決策與控制系統

 

4. 水面物標探測與目標自動識別技術

 

水面物標探測與目標自動識別技術是實現船舶自主決策與自動避障技術的重要基礎。由于無人船艇形體較小,受波浪等因素影響較大,六自由度運動較為劇烈,因此水面物標探測與目標自動識別技術首先要解決視頻穩像問題和圖像質量增強與平滑問題,其次要解決適應水天線和水岸線條件的水界線檢測技術、低信噪比和動態背景條件下的目標檢測技術以及基于多源數據關聯和融合的水面目標跟蹤技術。有文獻提出了一種基于光視覺的水面圖像處理技術,并將經典的跟蹤方法Mean-Shift搜索模型和Kalman濾波預測模型用于水面圖像中目標位置信息跟蹤,融合兩者自身的優勢,改善了跟蹤速度,降低了目標尺度變化的影響。

 

4下一步的研究

 

目前自主性技術、避碰技術、避免威脅技術、目標自動識別技術、子任務自動部署和恢復技術等還不成熟,需要進一步研究;無人船應用方面,水質采集、單波束測深應用較成熟,而船載設備收放需要進一步實驗和研發。

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作者:xiaokcehui

來源:CSDN

原文:https://blog.csdn.net/xiaokcehui/article/details/74516193

 


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