基于混合现实技术的船舶机舱集中操控试验装置设计与实现

文章提出一种基于混合现实(MR)的船舶机舱设备集中操控试验装置和管控方法,即时收集船舶机舱内数据,针对收集的数据建立数学模型,模拟舱内三维场景,从而对舱内设备实施控制。研究了基于MR的船舶机舱设备集中操控系统设计方案和方法,应用Faster R-CNN目标检测网络深度学习的船舶机舱设备状态指示识别框架与算法。从MR机舱设备集中操控流程、构建机舱三维模型及其优化、集中操控方法及其实操训练等环节的迭代研发,完成了MR机舱设备集中操控功能的测试验证。将混合现实技术应用于轮机设备操作、机舱资源管理等实践实训教学中,增强了船舱空间分析和可视化的交互效果。

应用粒子群优化算法改进无人船航行路径规划研究

在已开发的FR无人船的设计与实现背景基础上,针对其航线规划使用传统算法时易于困处局部最优、抗干扰适应性不够和控制精度不高等问题,应用粒子群优化算法来改进求解更优航迹。通过在粒子初始化时添加适应度函数加以修正改进,使路径种群在初始化有较高的有效性,从而增进算法的整体收敛速度和航迹跟踪精度。研究完成模型构建、算法优化、模拟仿真计算和试验验证。计算及试验结果显示,应用改进粒子群优化算法在复杂环境中,FR无人船能规避水面障碍物,逃离局部最小值点,准确到达设定点,收敛速度更快,满足及时响应的需要。