改进RRT^(*)算法的无人艇局部路径规划方法

文中提出一种改进RRT^(*)算法,该算法依据国际海上避碰规则计算本船与他船间DCPA与TCPA并判断会遇场景,限制采样空间.通过偏置采样在采样空间中选取采样点,增强目的性,加快搜索速度.依据线段公理和锚点采样的方式重新选择父节点,去除中间冗余的节点,减少路径转向次数和路径长度,使得最终生成的路径相对平滑.结果表明:改进RRT^(*)算法减少了81%以上的转向点和5%以上的路径长度.

基于要素稠度的电子海图矢量瓦片组合构建方法

为进一步提升基于WebGIS技术的电子海图在前端的加载效率,对海图矢量瓦片的划分方法进行深入研究。在考虑要素空间分布稠度的基础上,提出一种海图瓦片的组合格网划分方法。在四叉树划分过程中引入矢量瓦片数据阈值将其改造成非平衡四叉树,作为瓦片划分的第1阶段,在瓦片划分至单瓦片最大数据量小于数据阈值后,通过融合变异系数的二叉树对瓦片进行第2阶段的划分。将组合格网法、原始均匀格网法和改进均匀格网法生成的矢量瓦片数据与试验结果进行对比。研究结果表明,在瓦片第3~第9层级范围内,相对于2种均匀格网法,基于要素稠度的组合格网法生成的矢量瓦片在同一层级的标准差更小,矢量要素在瓦片上的分布更加均衡,在同一视窗范围内,组合格网法生成的瓦片加载时间更短。

船舶远程驾驶人机主从博弈控制方法研究

针对船舶远程驾驶场景下的人机目标非一致性问题,本文设计了系统人主机辅的运行模式,提出一种主从博弈框架下的共享控制方法,将船舶协同避碰转向任务中的人机交互作用描述为完全信息条件下的非合作博弈关系,通过构造驾驶员和共驾控制器的状态空间推导主从博弈的Stackelberg微分对策,使用Fan-GFlicksberg不动点定理证明纳什均衡解的存在性与唯一性。根据驾驶风格和操纵技能预分配驾驶权重,基于模型预测控制方法设计轨迹跟踪器,采取反馈校正方式在有限时域内滚动优化,综合考虑船舶安全航行边界、碰撞风险和人机冲突程度在线进行调节。选取船舶横向偏移误差和驾驶员操作负荷等评价指标,在内河操纵环境下验证了方法的有效性。仿真结果表明:本文所提出的主从博弈控制方法能够为具备不同驾驶风格和操纵技能的作业人员提供个性化辅助,当驾驶员和共驾控制器发生意图冲突时,根据航行风险对预分配权重进行调节,在确保航行安全的前提下使船舶尽可能满足驾驶员的操纵意图。

基于改进快速行进平方法的无人帆船动态避碰方法

[目的]为解决无人帆船在开阔水域的多船避碰问题,对基于改进快速行进平方(IFMS)法的局部动态避碰算法进行研究。[方法]考虑到帆船的速度不可控,将其避碰行为转化为航向控制问题,并以总势场梯度下降方向为期望避碰航向。当帆船没有碰撞危险或顺风航行时,仅通过构造时间势场来避开所有静止不规则障碍并到达目标点;而当帆船存在航行约束时,根据《国际海上避碰规则》(COLREGS)为特定会遇场景设计高斯似然函数用以动态地构建障碍势场。同时,考虑到帆船的航行死区,引入局部风势场,实现帆船动态避碰与“之”字形航行策略相结合的应用需求。[结果]结果显示,所提算法可以使无人帆船在遵守避碰规则和避免航行死区的同时,成功地在各种会遇场景下实现与其他帆船、受限机动船的避碰操作,相比原始快速行进平方(FMS)算法,逆风航行时间大大缩短,避碰航迹也更加合理、安全。[结论]所提方法符合帆船运动特性及避碰规则,在复杂环境下具有较高的安全性和鲁棒性,对无人帆船自主避障技术发展具有一定的科学价值。

基于速度特征的内河LNG船舶三维动态安全区建模方法

为提高LNG船舶安全区设置的科学性,保障内河水域LNG船舶的通航安全,提出了一种基于速度特征的内河LNG船舶三维动态安全区建模方法。基于LNG船舶航行方向和速度变化的特点,将传统速度的线性分布模型改进为随机分布模型;利用区域分解法,将复杂的三维几何区域分解成若干个子区域,建立相应的边界方程;基于船舶间极限通过设定约束条件,根据其几何形状,运用停船视距理论、船舶漂移计算方法和富余水深计算方法对安全区内部结构不同方位的安全距离进行数值求解。针对某内河LNG船舶,通过设置不同速度条件进行仿真验证。研究结果表明:该模型能较真实反映船舶安全区在速度影响下的差异变化,为内河LNG船舶航路规划起到参考作用。

航海技术专业校企协同育人的路径与模式

针对当前航海教育存在的学生专业认知度与职业认同感不足、以生为本理念贯彻有差距、培养成效与行业需求不甚匹配等问题,提出基于校企深度协同的航海类人才培养新思路,包括构建新型人才培养体系、实施弹性学制、深化课程考评改革和建设数字化课程等举措。通过持续深化校企合作,调整并落实培养计划,支持学生个性化、全面发展,通过产教深度融合,增强人才培养与行业需求的匹配度。

面向对海监视的舰船目标跟踪与航迹融合数据集

对海监视中航迹实时关联与轨迹融合任务是安全防控、区域态势监视、远程精确打击等军民应用领域的热点和难点问题,高质量的数据集对推动目标跟踪与融合技术在该领域的研究有重要作用。本研究针对目标跟踪与融合领域技术研究的数据需求以及目前公开数据集所存在的数据缺乏、场景设计针对性差、数据格式单一、数据描述不全等问题,通过仿真软件对复杂场景中多传感器多目标探测数据进行仿真,提供了一套面向典型对海监视场景(以舰船为探测对象的2D雷达与侦察传感器﹝ESM﹞)的目标跟踪与航迹融合数据集。其中仿真软件包括剧情发生器和传感器模拟器两部分,是一套成熟的目标跟踪场景仿真环境,提供逼真的探测数据模拟能力。本数据集涵盖的传感器对象包括2D雷达与侦察传感器,目标包括典型的海上舰船类别,并支持携带辐射源配置,设计了高速运动、密集交通、多传感器数据融合、特定舰船侦测和交叉定位等多种典型场景。本数据集中共包含368155条目标点迹,舰船数量为101条,时间范围15000秒,数据格式符合实际设备上报情景、探测误差模型符合实际。本数据集通过对数据误差进行正态性检验、对检测率、虚警率的场景检验以及实地调研,完成了对数据的准确性评估与数据完备性控制,可为舰船目标跟踪、轨迹融合等算法研究与验证提供基础数据。

基于改进樽海鞘群算法的船舶避碰决策及仿真实验

文中针对多船会遇避碰决策中过渡依赖单一寻优决策的问题采用了加入自适应权重的樽海鞘群优化算法(weight salp swarm algorithm, WSSA),在算法中融入国际海上避碰规则(convention on the international regulations for presenting collisions at sea, COLREGs)和良好船艺的要求.使用速度障碍法判断船舶的碰撞危险度并将多船会遇避让的过程中避让的安全性、经济性以及船舶领域侵入程度作为建立避碰决策的目标函数.算法测试的结果中,WSSA与原始樽海鞘群算法(SSA)以及经典粒子群算法(partide swam optimization, PSO)相比较,WSSA算法在收敛的精度和速度方面都明显优于SSA和PSO算法.结果表明:WSSA在寻找最优碰撞路线的过程中迭代的次数更少,精度更高.

基于旋转不变性的高分辨率遥感影像船舶检测

近年来,随着高分辨率遥感影像和船舶智能化的发展,通过遥感技术在大范围内对船舶目标进行检测识别已在海洋监管和安全等领域发挥出重要的现实意义。考虑到人类的视觉回路系统中对外界特定目标有很强的方向选择性,借鉴视觉的方向选择性机制,将有助于提升舰船检测识别任务的性能。从3个方面来模拟这种视觉的方向性选择机制:对卷积层采用Gabor卷积核分解的方法来模拟视觉回路的方向性,使深度卷积网络具有方向不变性;通过采用方向回归的方式估计舰船目标的主方向,模拟方向性选择机制;结合方向性目标来提升舰船检测识别任务的性能。试验结果表明:与快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)、单步多框检测(SSD)和定向响应网络(ORN)方法相比,该方法能取得较好的效果,表现出潜在的优势,均值平均精度(mAP)可达到约98%。

结合地理信息与AIS数据的海上航道自适应提取方法

海上航道对于海上态势感知具有重要意义。然而,现有的航道提取方法存在航道航路点易丢失、提取准确性不高等问题,本文依据船舶航路点数量与其途经岛屿、港口等地理区域数量相等的准则,提出了一种结合地理信息与自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据的海上航道自适应提取方法。首先,构建港口之间往返船只AIS航迹数据集,将每条AIS航迹等间距分段并计算每段航迹的平均航速,设置航速差初始阈值,计算相邻航段平均航速差超过阈值的数量作为初始船只转弯次数。其次,统计AIS航迹途经岛屿、港口等地理区域的数量,若其与利用AIS航迹提取的船舶转弯次数不相等,则根据两者的差异自适应调整航速差阈值,重新提取船舶航路点,直至其与途经地理区域的数量相等,将平均航速差超出最终阈值的航迹段的连接点作为船舶航路点。然后,利用基于密度的聚类算法将所有船舶的航路点聚类为航路点集合,计算航路点集合的质心作为航道的航路点。最后,以航道航路点为顶点、航路点之间的连线为边构建有向图,并删除落在陆地上的连线后得到最终的航道提取结果。利用潍坊港—连云港港之间行驶的20条船舶的AIS数据开展了海上航道提取实验,结果表明,与基于交通路径异常检测的航道提取方法相比,本文方法得到的船舶航路点的平均虚检率降低了9.1%,平均漏检率降低了16.7%,显著提升了航道航路点位置提取的准确性。

基于长短路融合及数据平衡的SAR船舶检测算法

针对SAR图像检测船舶任务中的目标小、近岸样本目标检测困难等问题,文章提出一种名为长短路特征融合网络(Long and Short path Feature Fusion Network,LSFF-Net)的船舶检测网络。该网络通过长短路特征融合模块有效协调了大目标与小目标检测,避免小目标特征信息的丢失。网络中应用结构重参数化结构提高了模块学习能力。为了满足多尺度目标检测,加入特征金字塔网络,融合多尺度特征。为了应对近岸样本目标检测,设计数据重分配算法,提高了对近岸样本目标的检测精度。实验结果表明:在公开数据集检测时,算法的平均精度(Average Precision,AP)达到97.50%,优于主流目标检测算法。该方法为提高SAR图像中小目标和近岸样本目标检测精度提供了新的实现方案。

长江弯曲航道船舶航迹控制方法研究

文中建立考虑舵机伺服系统特性和风、流干扰的线性船舶动力学模型,确定仿真实验船舶的各个必要参数.引入最优控制策略,以航速为自变量设计不同航速下基于最优控制策略的PID(proportion integral differential)航向控制器OP-PID Controller(optimal PID controller),在不同航速下分别采取PID和OP-PID进行了航向控制仿真.在航向控制器的基础上,结合航段跟踪决策算法、改进的LOS(line-of-sight)制导方法获取航向偏差,以航向偏差驱动OP-PID间接航迹控制器.以OP-PID和改进的LOS组成的航迹控制方法进行了静水环境中和外界干扰下的航迹控制仿真实验.结果表明:基于改进LOS制导方法和OP-PID航向控制器可以较好地跟踪弯曲航道计划航线,舵角和转向幅度均小于现有航迹控制器.

基于重叠网格的船舶航向稳定性数值研究

基于重叠网格技术,采用URANS粘性数值模拟方法,对标准船模KVLCC2裸船体的航向稳定性进行了数值预报。基于STAR-CCM+平台,采用重叠网格技术和切割体网格,根据SIMMAN2014提供的标准算例,对KVLCC2进行了斜航运动和纯艏摇运动的数值模拟,得到了横向力和转首力矩的历时曲线,并根据操纵性数学模型推倒出水动力导数,并计算稳定性衡准数,所有计算结果同模型试验数据吻合较好,验证了采用当前处理方法预报航向稳定性的可靠性。

环境驱动无人船大洋长航程路径规划研究

环境驱动无人船,如波浪滑翔机、saildrone等,由于自身低航速性、欠驱动性和弱机动性,导致其在大洋航行时受洋流干扰显著,甚至在部分强洋流海域出现失控的情况。本文基于先验已知的动态流场,通过B样条控制点随机生成无人船路径,并计算每一条路径在动态流场中考虑路径距离、航行速度以及路径光滑度的综合代价函数,使用遗传算法迭代搜索最优控制点组合。此外,考虑到大洋长航程路径规划中时间跨度长的特点,将出发时间作为路径优化参数,对比分析不同出发时间对行程用时的影响。仿真表明,所提出的路径规划策略能够有效提升大范围动态流场中欠驱动无人船的平均航速,缩短目标抵达时间。同时,在大范围长时序航行中,选择适当的出发时间可以进一步缩短行程用时。

智能船舶对海员职业发展的影响及海事教育策略

为使海事教育更好地适应船舶智能化发展,通过梳理国内外智能船舶相关体系,分析不同发展阶段智能船舶给海员职业带来的影响,主要包括海上人员数量持续减少、海员工作属性逐渐向岸基转移、新型海员知识体系和技能要求更高等。在此基础上,进一步分析不同发展阶段智能船舶对海员知识结构和综合能力的需求,指出航海类院校、政府和企业均应积极应对智能船舶对海员职业的影响,提出中国海事教育应制定智能船舶时代背景下不同阶段的人才培养方案,构建多元化新工科教育模式,建立适应智能航运发展的行业规范。

预设性能下的输出受限船舶航向切换容错控制

针对船舶输出受限、执行器故障不确定性和受到未知海洋扰动的船舶航向控制问题,提出一种基于切换策略的自适应容错控制方案。利用对数障碍李雅普诺夫约束航向误差并将状态输出约束在有限范围内。结合预设性能理论和反步法,针对具有不确定参数和执行器故障的船舶控制系统,将健康执行器作为备用。通过设计一套监控函数来监督航向误差的动态范围,实现了在执行器故障且故障模式未知的情况下,船舶航向控制器从故障执行器切换到健康执行器,同时满足跟踪误差的收敛性及控制系统稳定性。仿真验证了所提出算法的有效性。

拖带大型FPSO SEPETIBA出港的操作方法及注意事项

文章主要研究了拖带大型FPSO出港的相关技术和管理问题,包括拖船的选择、引航方案的制定和拖带操纵方法等,通过分析现有技术提出了一些具体的应对措施,探讨了在拖带引航的实际操纵中需要注意的问题,以提高拖带引航FPSO出港时的安全性和效率.

基于改进YOLOv8的船舰遥感图像旋转目标检测算法

针对船舰遥感目标图像检测中存在的小目标检测困难,船舰形状各异以及传统水平边界框对于高长宽比的目标所框选冗余信息较多的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的船舰遥感图像旋转目标检测算法。通过改进主干网络中的卷积结构,缓解了由于跨步卷积所导致的细粒度信息丢失的问题,对于小目标检测的精度有所提升;将C2f中的部分卷积模块替换为DCNv3可变形卷积,使其可以更好提取不规则物体的特征信息,提高模型的非线性建模能力;在颈部网络中融入主干网络中的浅层特征信息,缓解了经多次卷积操作所导致的细节信息丢失的问题,提升了模型对小目标物体的检测能力。实验结果表明,改进后的算法在ShipRSImageNet数据集上的检测精度(mAP50)达到了84.317%,较基准模型提升了4.054%,在HRSC2016数据集上达到了93.235%,较基准模型提升了1.555%,在少量增加模型参数量的情况下取得了较高的检测性能,很好地平衡了模型的效率和性能。

基于改进DBSCAN的船舶会遇识别模型

为解决大数据下船舶会遇识别算法效率不高且存在误判等问题,提出一种融合国际海上避碰规则(International Regulations for Preventing Collisions at Sea,COLREGs)的带噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法,建立船舶会遇识别模型。在DBSCAN算法对邻域内的船舶数量进行统计时,计算船舶间的最近会遇距离(distance to closest point of approach,DCPA)和最近会遇时间(time to closest point of approach,TCPA),初步筛选邻域内的噪声点;基于模糊综合评价模型计算船舶会遇风险,对邻域内的船舶进行二次筛选,实现船舶会遇态势的提取。结果表明:改进后的DBSCAN算法过滤掉传统DBSCAN算法识别到的非会遇局面,并且在同一会遇局面下的船舶数量均保持在4艘以内;输出的会遇船舶风险演变趋势对实际水域内高风险船舶的监控适用性较好,能有效辅助船舶避碰。所提识别模型对保障航行安全和提高海事监管效率具有重要意义。

海洋系列卫星AIS数据分析和典型应用

随着中国海洋系列业务卫星在轨投入运行,船舶自动识别系统(AIS)载荷形成5颗海洋卫星组网监测能力。利用三年星载AIS数据,统计了报文的类型、时间和空间分布特征,调查了极地科考船在南极的航行轨迹,报告了AIS与遥感载荷结合的典型应用案例。海洋卫星提供连续、稳定、可靠的AIS数据源,使得船舶动态监测从近岸拓展到全球大洋,为远洋航运、海事监管、船舶搜救和救助、大洋调查、极地考察提供服务,在全球战略物资贸易和海洋运输安全等方面发挥重要作用。