北极航线的海冰风险计算与航段安全评估

为保障船舶在北极航线的航行安全,研究基于多源冰情数据的海冰风险评估流程。根据海冰密集度、海冰厚度、海冰类型等遥感冰情数据,基于极地操作限制评估风险指数系统(Polar Operational Limit Assessment Risk Indexing System,POLARIS)改进不同冰级船舶的海冰风险指数计算方法,建立北极航线的航段安全评估模型,以呈现北极海冰对不同冰级船舶和不同航段的危险程度。结果表明:该流程能够融合多源冰情数据,反映不同冰级船舶在某一位置点的海冰风险数值,全面显示北极航线上各航段的海冰风险程度。研究成果可为北极航行的船舶操作与航线优化提供参考。

基于遗传算法的大圆航线转向点优化模型研究

大圆航线作为远洋航行的基础航线之一,如何确定大圆航线的转向点位置及数量,对大圆航线能否发挥其距离效益具有重要影响。文中考虑实际近似大圆航线的恒向线分段与大圆航线的距离剩余效益,建立基于遗传算法的大圆航线转向点优化模型。实验结果表明,文中所提出的转向点优化模型与航运业惯用方法相比,可明显减少转向点的数量、保证大圆航线节省距离的优势,对大圆航线的应用具有重要意义。

基于多源数据的北极东北航道冰情示警方法

为减少船舶在北极东北航道航行时发生事故的概率,基于德国不莱梅大学发布的海冰密集度数据和美国国家冰雪数据中心发布的海冰厚度、海冰类型数据建立海冰风险预警模型,对不同空间分辨率海冰数据进行空间投影转换,将北极海域划分为网格并与海冰特征进行对应。将船舶与海冰的位置关系作为聚类特征向量,使用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)对网格进行聚类,引入高斯分布重叠率作为评价网格可分性的指标。根据类间可分性较大、类内相似性较高的原则,将海冰网格分成3类,并与其他聚类方法进行对比。实验结果表明,GMM可以很好地根据网格特征差异划分出高风险海冰网格,相比邻域网格聚类方法,其类间可分性更好,精度和稳定性也更好。

一种可调式自相移印制四臂螺旋天线

船载海事卫星(INMARSAT)通信天线波束宽度较窄,且在风浪下船体摇晃难以与低仰角处卫星进行通信。提出一种带有开槽巴伦的可调式自相移四臂螺旋天线,避免了馈电网络造成的横向面积过大等问题。天线长振子臂长度可微调,结合调整开槽巴伦上的移动环,可以局部改变天线通信频带。通过基于有限元算法的HFSS仿真和实验,得出该天线具有宽波束特性,3 dB波瓣宽度约为165°。另外,可以实现左右圆极化互相转换,在较宽的角度下,天线轴比低于6 dB。该天线既可以作为海事卫星通信天线,又可以作为北斗、GPS导航天线和测浪高所用的左旋圆极化天线。

面向冰区航行的近场海冰感知与航向决策

为实现冰区航行时对本船周围近场海冰的实时掌握与避障,研究了基于航海雷达与探冰雷达图像融合的近场海冰感知与航向决策方法。利用融合的雷达图像进行海冰密集度计算,可获得比人工瞭望估算更精确、更可靠的结果;绘制海冰风险热力图与等值线图,有助于快速掌握当前近场海冰的风险分布情况。综合考虑海冰密集度与偏航程度,提出了冰区航向决策方法,可获得适当的航向角。搜集极地科考破冰船“雪龙2”号首航南极的航海雷达与探冰雷达图像后,密集冰场和稀疏冰场等实验结果表明,所提方法可获得近场海冰的风险分布并给出适当的转向建议,从而为极地自主航行安全提供有效支持。

陀螺罗经和计程仪辅助的GNSS/SINS松组合导航系统

针对GNSS/SINS组合导航系统在全球导航卫星系统(GNSS)失效情况下,系统导航误差会因捷联式惯性导航系统(SINS)的误差积累而迅速扩大的问题,提出一种基于卡尔曼滤波(KF)的GNSS/SINS/GC/VL松组合导航系统及算法。该算法利用引入的航向和航速信息建立滤波方程,可以实现在滤波后对SINS进行误差修正。仿真结果表明,有陀螺罗经和计程仪辅助的GNSS/SINS组合导航系统在GNSS失效情况下,其定位误差比传统GNSS/SINS松组合的定位误差小。

一种与障碍物距离可控的水面无人艇路径规划方法

[目的]为了解决水面无人艇(USV)路径规划中安全性和平滑性方面的问题,提出一种与障碍物距离可控的USV路径规划方法。[方法]首先,结合雷达图像生成栅格化环境信息,利用维诺场算法(VFA)为每个栅格添加危险势场并建立航行界限;其次,建立与航行界限关联的危险度函数对A^(*)算法的评价函数进行改进,利用改进的A^(*)算法进行路径规划;最后,针对航行路径转向角较大的问题,采用梯度下降法(GDM)进行航行路径的平滑处理,得到满足USV实际航行要求的连续平滑路径。[结果]仿真结果表明,所提路径规划方法通过设置不同的航行界限可以实现路径与障碍物之间距离的控制且平滑性符合航行要求。[结论]该方法在USV路径规划过程中具有一定的合理性和有效性,可为USV自主避障决策提供参考。

恶劣气象海况下船舶航线的多变量多目标优化建模

气象航线优化是一种复杂的多变量多目标问题。为解决该问题,提出一种可行的船舶气象航线优化方法,以航线转向点和每段航速为优化对象,以船舶特性和动态规避恶劣气象海况为约束条件,以最少航时和最低油耗为优化目标,建立船舶多变量、多动态约束、多目标的气象航线优化模型,并以强度帕累托多目标遗传进化算法为理论基础,构建基于气象海况影响因子的加权惩罚适应度评估模型,优化解的选择空间,实现对该问题的有效求解。试验结果证明:通过同时对航路和航速进行优化,不仅可规避时空动态变化的恶劣气象海况,而且可得到各种用户偏好情况下的气象航线,对实现船舶的智能航行具有重要的意义。

智能船舶远程辅助驾驶3D场景构建关键技术研究

[目的]为实现对智能船舶航行全寿期岸基远程监控和管理,研究基于虚拟现实技术的船舶远程辅助驾驶支持系统。[方法]通过实时采集和融合船舶航行态势信息及船舶周围动、静态目标信息,利用虚拟现实技术全方位、多视角地重构和呈现船舶航行场景,建立船舶碰撞风险预测模型,以三维动态形式显示船舶周边相对于本船航行的危险关系。[结果]该系统能够准确显示船舶真实航行场景及其状态信息,可提供三维多视角的瞭望功能,不仅为船端驾驶人员提供了全面的航行信息,还实现了岸基远程辅助驾驶支持能力。[结论]研究成果可为船岸一体化智能体系建设提供技术支持和保障。

基于改进A^(*)算法的水面无人艇路径规划

为解决水面无人艇(unmanned surface vessel,USV)在碍航物比较密集水域的全局路径规划问题,提出一种基于改进A^(*)算法的路径规划方法。利用像素阈值法剔除船载雷达图像中的冗余信息,并使用栅格法进行环境建模;提出节点碍航物检测法,用于优化无人艇路径规划,同时改进评价函数来减少遍历的节点总数;对规划路径上的冗余节点进行平滑处理。仿真结果表明:相较于A^(*)算法,本文提出的改进A^(*)算法能够确保USV远离碍航物,且算法遍历节点总数和规划路径上的转折点都较少。