水面无人艇环境感知技术及应用发展

 水面无人艇的环境感知能力是其执行任务的前提和基础。介绍了水面无人艇的发展现状，特别是近年来中国在无人艇领域的研发成果；总结了当前水面无人艇在本体状态感知和外界环境感知（主动式感知、被动式感知、融合式感知）领域的研究现状，分析指出各类环境感知技术的优势和不足。根据未来发展需求，提出基于水面无人艇的高精度水文信息反演、海-空协同观测、海洋中尺度现象观测、海洋军事信息搜集等环境感知技术和应用方向的关键技术。     

基于虚拟艇引导的无人艇轨迹跟踪模型预测控制

针对无人艇在跟踪任务前期因位置偏差过大及约束存在而导致模型预测控制器(MPC)震荡问题，提出一种由虚拟无人艇引导的MPC控制策略，引用虚拟过渡轨迹代替实际无人艇的目标轨迹，并设计转换条件决定无人艇在执行过程中何时退出该虚拟引导策略。为解决MPC稳定性问题，基于准无限模型预测控制理论，在MPC设计中添加终端惩罚函数，通过构造Lyapunov函数，证明了本文方法在有限时域内的稳定性。引入非线性干扰观测器对复杂海洋环境中的干扰进行观测，利用控制器对其进行补偿。圆形、正弦和直线三种工况的仿真实验验证了本文方法的有效性及准确性，可实现水面无人艇在复杂海洋环境下的轨迹跟踪控制。     

基于系统理论过程分析方法的无人艇航行安全性分析

近年来,水上交通正朝着无人化、自主化方向发展.水面无人艇是水上交通工具中尺度较小、自主化程度较高的一类.面对复杂的海洋环境,高度集成的无人艇难免由于组件交互失效、内外干扰等造成航行安全事故.在无人艇设计过程中提高其安全性成为面向水上应用的无人艇研发的重要环节.为此,采用系统理论过程分析方法评估无人艇航行安全并给出安全优化对策.针对Pixhawk无人艇软硬件架构搭建事故致因模型.采用系统理论过程分析方法分析系统级危险、不安全控制行为及原因.最后,从三个方面提出了提高航行安全性的设计建议,从控制系统角度提高了Pixhawk无人艇航行安全设计能力.     

水面无人艇危险规避方法

设计了一种符合国际海上航行规则的相对坐标系下动态规避方法,以处理水面无人艇的危险规避问题.根据国际海上航行规则将碰撞局面划分为追越、交叉相遇、正面相遇3种局面.计算相对坐标系下相对速度的改变量,并通过改变无人艇的航速和航向,完成对障碍物的危险规避.搭建了无人艇半实物仿真试验平台,以方便快捷地验证危险规避系统的可行性和可靠性.大量半实物仿真试验结果表明,基于所设计的无人艇危险规避方法可以有效地完成静止或运动障碍物的危险规避任务,规避航线合理,满足无人艇规避系统的要求.     

无人艇航迹跟踪控制系统设计与验证

针对复杂湖面环境干扰下的无人艇自主航行控制问题,设计了一种有效的无人艇航迹跟踪控制系统。该系统从航迹跟踪控制算法、数据融合处理、上位机监控三个部分展开设计。在算法设计层面,将航迹跟踪控制问题分为外环和内环两部分,外环部分提出了一种自适应视线(Line of sight,LOS）制导算法,以求解目标航向角作为航向控制器的输入;内环部分设计了无模型自适应PID航向控制器,以实现无人艇稳定的航行。在数据处理层面,采用卡尔曼滤波算法对传感器信息进行融合,实现了对无人艇位置和姿态信息的准确估计。在监控层面,设计了一种可视化上位机软件,实时监测无人艇航行状态,保证航行安全。最后,利用实艇进行湖测实验,验证了该控制系统的有效性,结果表明该系统具备在内湖执行任务的能力以及应对复杂环境干扰的能力。     

云洲:让中国无人船驶向世界

珠海云洲智能科技有限公司(以下简称云洲)是一家在无人船艇1领域出类拔萃的高科技企业。自2010年成立以来,云洲先后推出了世界第一艘环境测量无人船、国内第一艘隐身无人艇,同时还拥有中国领先的海洋调查无人艇和自主军用无人艇。作为中国无人船艇行业的领航者,云洲参与制定了环保无人船的国家标准、海洋无人艇的政策标准和总体规划,还参与了世界首个无人艇入级规范制定的顶层设计,为中国无人船跻身世界无人船领域的前列作出了巨大贡献。     

基于STM32的无人艇自主导航控制系统的设计

针对无人艇远程操控和自主导航问题,设计了基于STM32的无人艇自主导航控制系统.船载系统以STM32微控制器为核心控制单元,采用互补滤波算法完成了无人艇陀螺仪角速度数据、加速度数据和磁力计数据的解算,并通过串级PID算法对航向角进行闭环控制,最后通过LABVIEW软件平台设计开发出地面站控制系统,实现了对无人艇的远程操控和自主导航功能.     

水面无人艇远程控制系统设计与实验

针对海上复杂环境对水面无人艇操纵性能的影响,在风、浪等环境因素干扰下研究基于模糊PID （proportional integral differential）的无人艇航向偏差控制,开发以DSP (digital signal processing) 结合ARM为核心控制器的艇载运动控制系统,采用阿里云服务器、Web服务器、Apache服务器及MySQL数据库,研发无人艇远程控制系统,并集成研发了样船。实验表明,所研发的无人艇远程控制系统具有远程通信、运动控制、状态监测、数据存储和数据共享的功能,能够满足远程通信实时性、运动控制灵活性精确性的设计要求,进一步提高对无人艇航迹控制精度,为近海小型智能船舶的研发奠定基础。     

无人水面艇研究现状与发展趋势

无人水面艇(unmanned surface vehicle, USV)是一种在水面进行自主航行的运载平台,属于海洋机器人的一个重要分支,在军用和民用领域均有广泛的应用前景.由于海洋环境恶劣,以及无人水面艇运动模型非常特殊(如模型高度非线性、强时滞性和时变性等),使得较于无人车和无人机等其他无人系统,无人水面艇的研究面临着特殊的挑战.从态势感知、航行规划和导航、控制这3个方面总结了无人水面艇的研究现状和主要成果,得出了无人水面艇在国内外不同的发展现状和趋势.最后还对无人水面艇的应用需求进行了分析与展望.     

网络环境下基于观测器的无人水面艇航向控制研究

控制中心-执行器网络通道中存在的网络诱导时延、数据丢包等网络诱导特性以及外部环境干扰均会对无人艇的水面航行产生影响,进而使系统性能显著降低,航向控制系统稳定性受到影响,提出一种基于观测器的无人艇航向控制准则,以使无人艇在既定航向上快速、稳定地航行。在建立基于网络的无人艇航向控制系统模型的基础上,采用Lyapunov稳定性原理和凸分析方法,对能使网络环境下基于观测器的无人水面艇航向控制系统渐进稳定的控制准则进行推导,设计出基于网络的航向控制器和观测器。仿真实验表明了所提出方法以及设计的控制器、观测器具有较好的性能。     

高速水面无人艇动态障碍物危险规避算法

水面无人艇(USV)是一种重要的海洋自主机器人,在障碍物环境中自主航行问题是当前USV的重要研究内容。针对高速USV在动态环境中的危险规避问题,提出一种基于行为的动态危险规避算法。算法首先对USV的运动特性进行分析获得基本运动空间,采用碰撞锥理论对USV与障碍物之间的情况进行判定,将海事规则约束和碰撞约束转换为USV基于行为的约束,通过求解基于偏航角度和速度的优化问题获得USV最优规避行为。仿真实验结果证明所提出的算法能够有效引导USV在高速(30 kn)情况下对动态障碍物实现有效危险规避。     

单目视觉引导下的无人艇局部避障方法

针对无人艇（unmanned surface vehicle,USV）在作业过程中,需要及时躲避未被标注在地图上的漂浮障碍,并及时返回规划航道的问题,提出一种基于单目视觉的无人艇局部避障方法。避障方法使用YOLO网络识别图像中的障碍物,结合针孔成像原理和水体自由断面特点,解决单目视觉尺度不确定问题,从图像中恢复出障碍物的宽度及深度信息;针对无人艇惯性大,机动性差的特点,引入虚拟水道宽度等信息素,提出了改进的向量场直方图算法（vector field histogram plus,VFH+）;算法参考当前障碍疏密,动态调整不同信息素对最佳航向角计算的影响,引导无人艇在兼顾全局导航信息情况下,应对未知漂浮障碍物快速自动局部避障。基于水动力模型和Gazebo仿真引擎搭建无人艇避障的仿真实验平台。在仿真中快速迭代研究算法的参数范围及控制效果,实现了无人艇在舱内空间和能量均有限的工况下,仅使用单目视觉传感器,兼顾全局路径规划和局部障碍信息,自动化高效躲避漂浮障碍,并在脱离障碍后回归原有规划路径的功能。     

高速无人艇的运动建模及其视景仿真

为探讨基于喷水推进方式的无人艇运动建模及其视景仿真方法,根据船舶操纵性和快艇动力学的基本理论,建立无人艇的动力学模型,并根据喷水推进器的倒车原理,提出分流系数法来分析喷嘴和倒车斗的受力,推导出相应的表达式,建立无人艇的六自由度操纵性数学模型.设计基于该模型的无人艇视景仿真的体系结构,并进行各种操纵性运动的仿真试验.结果表明,该运动模型能够较好地反映无人艇在海洋环境中的操纵性.     

基于A*算法优化的无人水面艇路径规划

为了解决A*算法在无人水面艇路径规划中无约束条件导致的安全问题,提出一种对A*算法的搜索优化和平滑优化方法。首先,对电子海图数据中的海洋环境信息进行提取,采用栅格法建立路径搜索空间的海洋环境模型,并使用坐标对栅格统一编号;其次,引入安全距离约束对A*算法进行搜索优化;最后,通过引入转向角约束,消除冗余节点达到平滑优化的效果。实验结果表明,通过对A*算法的优化处理,提高了无人水面艇路径规划的安全性,满足无人水面艇在复杂环境中全局路径规划的需求。     

一种基于深度学习的高速无人艇视觉检测实时算法

针对高速无人艇自主航行时对视觉检测的实时性以及由于水面场景变化和波浪反射等干扰的鲁棒性需求,提出一种基于深度学习的高速无人艇视觉检测实时算法.采用基于MobileNet的神经网络快速提取全图特征,设计SSD结构的检测网络融合各层特征图的结果以完成快速多尺度检测,并在嵌入式GPU NVIDIA Jetson TX2硬件平台上将算法实现并验证.结果表明,该算法能够实时检测多类水上特定目标,具有鲁棒性强、多尺度的特点,单帧视频的检测时间可以控制在50 ms以内.      

高速无人艇纵向航行性能试验

针对水面无人艇纵向航行问题进行静水拖曳试验.采用有限体积法结合Shear Stress Transpor(SST)湍流模型,应用动网格技术对模型周围绕流场进行了数值模拟,计算裸船体阻力及航行姿态.将数值计算与试验值对比分析,结果表明两者变化趋势相一致,该方法在阻力计算方面具有较好的精度.探讨了重心纵向相对位置对无人艇纵向性能的影响,结果表明,重心位置前移会降低第一阻力峰值,有利于避免“海豚运动”,但同时会降低最高航速.     

基于航海雷达的水面无人艇局部路径规划

要：
设计了一种基于航海雷达图像处理的规划方法,以处理水面无人艇的局部路径规划问题.利用边缘保持的去噪平滑算法和自适应阈值法对航海雷达的原始图像进行处理并建立了环境模型,采用距离寻优的Dijkstra算法搜索最佳路径,将所提出的算法经海上和湖上实验加以验证.结果表明,所得规划结果良好,搜索的路径距离较短、搜索速度较快并满足实验要求. 关键词：
水面无人艇; 航海雷达; 图像处理; Dijkstra算法; 局部路径规划 中图分类号： TP 391
文献标志码： A     

新概念无人穿梭艇静水操纵性能

引入一种具有单体半滑行穿浪船型的新概念无人艇——穿梭艇,对其优良的操纵性能进行研究和分析.根据国际海事组织船舶操纵性试验标准,搭建穿梭艇自航模系统,进行标准的自航操纵性试验,获取相关的静水操纵性数据.采用船舶操纵性理论,结合试验数据对穿梭艇的操纵性能进行研究和分析.试验和分析结果表明穿梭艇具有良好的操纵性能和灵活性、独特的操纵性特点和优势.此外,采用数值计算方法,对其独特的操纵性特点进行了理论分析.