CN111409788B - 一种无人船艇自主航行能力测试方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无人船艇自主航行能力测试方法及系统，其中方法包括对无人船艇自主航行能力进行虚拟测试；对虚拟测试结果进行评估：判断虚拟测试评估结果是否符合安全要求，对虚拟‑实船测试结果进行评估：判断虚拟‑实船测试评估结果是否符合安全要求，对实船测试结果进行评估，判断实船测试评估结果是否符合安全要求，如果实船测试评估结果不符合安全性要求，则对自主航行算法进行优化再次进行实船测试，如果实船测试评估结果符合安全要求，则完成无人船艇自主航行能力测试。

Description

一种无人船艇自主航行能力测试方法及系统

技术领域

本发明涉及无人船艇测试技术领域，尤其涉及一种无人船艇自主航行能力测试方法及系统。

背景技术

随着人工智能技术的发展、智慧海洋政策和相关产业的落地实施，无人船艇在海洋装备制造领域的研究和市场需求愈加广泛。与无人船艇相关联的技术要求也越来越高，其中包括感知识别、路径规划、自主控制和自主避碰在内的自主航行能力更是无人船艇技术产业链的重中之重。与现阶段无人船艇发展的状况相比，传统的船艇测试技术已无法满足无人船艇自主航行能力的安全性和快速性要求。

发明内容

根据现有技术存在的问题，本发明公开了一种无人船艇自主航行能力测试方法，具体包括如下步骤：

对无人船艇自主航行算法进行虚拟测试；对虚拟测试结果进行评估；评估结果符合安全的要求下，对自主航行算法进行虚拟-实船测试；对虚拟-实船测试结果进行评估；评估结果符合安全的要求下，对自主航行算法进行实船测试；对实船测试结果进行评估。

所述自主航行算法包括感知识别、路径规划、自主控制和自主避碰算法。

所述虚拟测试包括：以三维虚拟场景模型和三维虚拟物标模型作为信息源为无人船艇自主航行算法提供输入；无人船艇自主航行算法根据输入信息将三维船艇数学模型作为控制对象进行控制。

所述虚拟-实船测试的步骤包括：以三维虚拟场景模型和三维虚拟物标模型作为信息源为无人船艇自主航行算法提供输入；无人船艇自主航行算法根据输入信息将实船作为控制对象进行控制。

所述实船测试的步骤包括：以实际海上环境数据作为信息源为无人船艇自主航行算法提供输入；无人船艇自主航行算法根据输入信息将实船作为控制对象进行控制。

在判断评估结果符合安全要求时采用的算法包括:感知识别算法、路径规划算法、自主控制算法和自主避碰算法的单项评估和综合评估的可靠性均达到稳定且安全情况。

测试结果进行评估包括：对感知识别算法、路径规划算法、自主控制算法和自主避碰算法的单项评估和综合评估。

进一步的，测试结果进行评估包括对评估指标的权重确定，根据评估规则得到评估矩阵，对测试结果数据的量化处理，将处理得到的结果与权重进行合成得到最终评估结果。

进一步的，测试结果进行评估还包括：对评估指标进行重要度标定，形成判断矩阵，对判断矩阵进行归一化处理得到权重向量，对权重进行一致性检验。

一种无人船艇自主航行能力测试系统，包括：

虚拟模型生成模块，采用三维建模和数字仿真技术将实际船舶虚拟化为三维虚拟船艇模型；将海洋场景包括地形、障碍物、风浪流虚拟化为三维虚拟场景模型，将灯塔、航标、其他船舶以及海上物标虚拟化为三维虚拟物标模型；

虚拟信息集成模块，将三维虚拟场景中的地形、障碍物、船舶的虚拟信息以雷达、海图、惯导、视觉感知的航行信息的标准接口形式输出；

虚拟数据采集模块，采集自主航行算法客户端的自主航行算法对三维虚拟船艇模型的状态控制数据、以及虚拟信息集成模块传送的虚拟数据；

实船数据采集模块，采集实船的运行状态数据；

评估模块：对虚拟测试过程中虚拟数据采集模块采集到的数据、虚拟-实船测试过程中虚拟数据采集模块和实船数据采集模块采集到的数据，以及实船测试过程中实船数据采集模块采集的数据、通过层次分析法和模糊评价法对上述数据进行评估、得出无人船艇的自主航行能力评估结果；

自主航行算法客户端，接收虚拟信息集成模块传送的虚拟信息，通过感知识别算法、路径规划算法、自主控制算法和自主避碰算法实现虚拟场景中的自主航行、对上述多个算法进行测试；

可视化显示模块，将测试过程和实时数据以图表和视频的形式呈现；

数据库服务器，存储虚拟模型生成模块传送的虚拟模型、实船数据采集模块和虚拟数据采集模块传送的数据信息；

图形工作站，用于管理和维护虚拟模型生成模块生成的模型；

实船，用于虚拟-实船测试和实船测试时的海上测试对象、并与测试系统进行数据链路通信。

由于采用了上述技术方案，本发明提供的一种无人船艇自主航行能力测试方法及系统，在方法中虚拟测试以虚拟场景和虚拟船舶为基础，通过虚拟建模技术模拟无人船艇的操纵运动模型和实际海洋航行环境模型，属于自主航行能力初级测试。在虚拟场景中，通过配置场景参数和布置虚拟物标，丰富场景的实用性和多样性，也可通过增加危险、复杂航行环境测试用例的出现概率，达到快速测试的目的，避免了实船测试的风险，降低测试成本；

虚拟-实船测试是以虚拟场景和真实船舶为基础，属于“硬件在环，人员监督”的测试模式，是在虚拟测试符合安全约束的前提下进行的自主航行能力中级测试。基于通信链路实现虚拟场景与真实船舶之间的数据交互，通过无人船艇在宽阔海域的航行状态控制，进行虚拟感知信息与真实航行的联合测试，以无人船艇的实际工作环境为根本，充分考虑无人船艇自身的硬件条件，进一步提高无人船艇自主航行能力测试的真实性和实用性，又保证了无人船艇自主航行测试的安全性；

实船测试是以真实海洋环境和真实无人船艇为基础，在虚拟-实船测试达到符合安全约束的前提下进行的自主航行能力高级测试。在测试中，无人船艇通过自身搭载的自主航行感知系统获取船舶自身及周围的状态信息，进行真实场景下的无人船艇自主航行能力综合测试。

评估方法是判断无人船艇是否满足安全约束的判断方式。本发明的评估方法是以公平性为前提，采用了可量化的评估方法，避免了定性化的结果对无人船艇自主航行能力评估产生的消极影响。

因此在此方法上开发的无人船艇自主航行能力测试系统，主要包含测试功能和评估功能，测试功能用于虚拟场景的部署、信息交互和数据采集，评估功能用于对测试得到的数据进行分析和评估，得出无人船艇自主航行能力的测试结果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明中无人船艇自主航行能力测试流程图；

图2为本发明中无人船艇自主航行能力测试系统原理框架图；

图3为本发明中无人船艇自主航行能力测试系统功能架构图；

图4为本发明中无人船艇自主航行能力测试系统结构组成图；

图5为本发明中无人船艇自主航行能力测试系统数据流图；

图6为本发明中评估模块的功能流程图。

具体实施方式

为使本发明的技术方案和优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述：

如图1所示的一种无人船艇自主航行能力测试方法，包括如下步骤：

步骤1：对无人船艇自主航行能力进行虚拟测试，所述虚拟测试包括感知识别算法测试、路径规划算法测试、自主控制算法测试和自主避碰算法测试中的一种或多种；

步骤2：对虚拟测试结果进行评估；

步骤3：判断虚拟测试评估结果是否符合安全要求，若虚拟测试评估结果不符合安全性要求，则对自主航行算法优化再次进行虚拟测试；

步骤4：若虚拟测试评估结果符合安全要求，对无人船艇自主航行能力进行虚拟-实船测试，所述虚拟-实船测试包括感知识别算法测试、路径规划算法测试、自主控制算法测试和自主避碰算法测试中的一种或多种；

步骤5：对虚拟-实船测试结果进行评估；

步骤6：判断虚拟-实船测试评估结果是否符合安全要求，若虚拟-实船测试评估结果不符合安全性要求，则对自主航行算法优化再次进行虚拟-实船测试；

步骤7：若虚拟-实船测试评估结果符合安全要求，对无人船艇自主航行能力进行实船测试，所述实船测试包括感知识别算法测试、路径规划算法测试、自主控制算法测试和自主避碰算法测试中的一种或多种；

步骤8：对实船测试结果进行评估；

步骤9：判断实船测试评估结果是否符合安全要求，若实船测试评估结果不符合安全性要求，则对自主航行算法优化再次进行实船测试；

步骤10：若实船测试评估结果符合安全要求，则无人船艇自主航行能力测试完成。

进一步的，在虚拟测试中，以虚拟场景和虚拟船舶为基础，通过虚拟建模技术模拟无人船艇的操纵运动模型和实际海洋航行环境模型，属于自主航行能力初级测试。在虚拟场景中，通过配置场景参数和布置虚拟物标，丰富场景的实用性和多样性，也可通过增加危险、复杂航行环境测试用例的出现概率，达到快速测试的目的，避免了实船测试的风险，降低测试成本。

进一步的，虚拟-实船测试是以虚拟场景和真实船舶为基础，属于“硬件在环，人员监督”的测试模式，是在虚拟测试符合安全约束的前提下进行的自主航行能力中级测试。基于通信链路实现虚拟场景与真实船舶之间的数据交互，通过无人船艇在宽阔海域的航行状态控制，进行虚拟感知信息与真实航行的联合测试，以无人船艇的实际工作环境为根本，充分考虑无人船艇自身的硬件条件，进一步提高无人船艇自主航行能力测试的真实性和实用性，又保证了无人船艇自主航行测试的安全性。

进一步的，实船测试是以真实海洋环境和真实无人船艇为基础，在虚拟-实船测试符合安全约束的前提下进行的自主航行能力高级测试。在测试中，无人船艇通过自身搭载的自主航行感知系统获取船舶自身及周围的状态信息，进行真实场景下的无人船艇自主航行能力综合测试。

评估方法是判断无人船艇是否满足安全约束的判断方式，其中本发明的评估方法是以公平性为前提，采用了可量化的评估方法，避免了定性化的结果对无人船艇自主航行能力等级的评估产生消极影响。

进一步的，虚拟测试、虚拟-实船测试和实船测试都包括感知识别算法测试、路径规划算法测试、自主控制算法测试和自主避碰算法测试中的一种或多种。

进一步的，在虚拟测试方面，无人船艇自主航行能力测试采用虚拟建模技术，无人船艇和海洋环境虚拟成三维虚拟船艇模型、三维虚拟场景模型和三维虚拟物标模型。

进一步的，在虚拟-实船测试方面，采用虚实交互技术，无人船艇为物理实体，海洋环境为三维虚拟场景模型和三维虚拟物标模型的组合。

进一步的，三维虚拟场景模型包括气象海况条件在内的海岸线、海洋、港口等典型无人船舶工作场景，三维虚拟物标模型包括岛屿、渔区、海上建筑物、非可航区和航标、灯塔等在内的助航标志以及用于辅助测试的静态、动态运动物标。

进一步的，在虚拟-实船测试过程中采用虚实交互技术，无人船艇为物理实体，海洋环境为三维虚拟场景模型和三维虚拟物标模型。其中三维虚拟环境模型包括气象海况条件在内的海岸线、海洋、港口等典型无人船舶工作场景；三维虚拟物标模型包括岛屿、渔区、海上建筑物、非可航区和航标、灯塔等在内的助航标志，以及用于辅助测试的静态、动态运动物标。

进一步的，虚拟-实船测试过程中，无人船艇物理实体可与虚拟环境模型进行实时数据交互。无人船艇在测试时位于海上开敞测试场中，测试场为开阔水域，虚拟场景信息以通信链路传输至无人船艇感知系统。

进一步的，在实船测试过程中，无人船艇为物理实体，海洋环境即为海上开敞测试场中受真实风浪流影响的海洋环境，无人船艇在实际的海洋环境中，受实际海况的干扰。

一种无人船艇自主航行能力测试系统，该系统为无人船艇自主航行能力测试提供支持，功能上分为测试部分和评估部分。其中测试部分用于构建虚拟测试和虚拟-实船测试时的虚拟场景信息，且可与无人船艇物理实体进行数据交互。其中评估部分用于测试过程中的数据采集，包括虚拟数据采集和实船数据采集，并将采集数据存储至数据库服务器中，测试完成后对数据进行分析和评估。其中评估功能包括权值分配、指标取值的定量化处理和权重与指标值的合成。

其测试原理框架如图2所示。无人船艇自主航行能力测试系统将测试任务、实时生成的虚拟场景，及虚拟场景对无人船艇航行状态的影响作为自主航行算法客户端的输入，自主航行算法在接收到输入后，根据算法对当前的无人船艇的航行状态进行动态控制，即将算法的输出作为无人船艇自主航行能力测试系统的输入，输入给无人船艇模型，从而完成对模型的控制；另一方面，算法对无人船艇的控制数据将结果输出，用来对算法的执行结果进行评估。

进一步地，基于以上测试原理，我们设计的无人船舶自主航行能力测试系统具备以下功能，数据层、测试层、管理层、评价层、显示层和接口层。其系统功能架构如图3所示。

数据层用于将测试系统内数据以数据库的形式存储。包括虚拟场景库、虚拟模型库、海图数据库、图像信息库、执行结果库、评价模型库和评价规则库。

测试层是测试系统的核心。用于将虚拟信息作为输入输出给自主航行算法客户端，同时将算法的执行结果进行采样。其包括数据采集、融合、传输、数据采样。

管理层用于测试系统的管理与调度。包括场景调度、模型调度、规则更新、数据调度和人机交互功能。

评价层用于对测试结果的评价。包括权重分配、数据计算和数据可视化功能。

显示层起到测试过程的显示作用，达到“人员监督”的效果。其包括虚拟场景显示、图像数据显示、雷达信息显示、执行过程显示和评价结果显示。

接口层用于将各部分数据以预定格式统一输入和输出，保证各部分数据交互的准确性和流畅性。其主要包括虚拟传感器接口、外部设备接口、数据接口和其他API接口。

如图4所示：一种无人船艇自主航行能力测试系统，包括：

虚拟模型生成模块，采用三维建模和数字仿真技术将实际船舶虚拟化为三维虚拟船艇模型；将海洋场景包括地形、障碍物、风浪流虚拟化为三维虚拟场景模型，将灯塔、航标、其他船舶以及海上物标虚拟化为三维虚拟物标模型；

虚拟信息集成模块，将三维虚拟场景中的地形、障碍物、船舶的虚拟信息以雷达、海图、惯导、视觉感知的航行信息的标准接口形式输出；

虚拟数据采集模块，采集自主航行算法客户端的自主航行算法对三维虚拟船艇模型的状态控制数据、以及虚拟信息集成模块传送的虚拟数据；

实船数据采集模块，采集实船的运行状态数据；

评估模块：对虚拟测试过程中虚拟数据采集模块采集到的数据、虚拟-实船测试过程中虚拟数据采集模块和实船数据采集模块采集到的数据，以及实船测试过程中实船数据采集模块采集的数据、通过层次分析法和模糊评价法对上述数据进行评估、得出无人船艇的自主航行能力评估结果；

自主航行算法客户端，接收虚拟信息集成模块传送的虚拟信息，通过感知识别算法、路径规划算法、自主控制算法和自主避碰算法实现虚拟场景中的自主航行、对上述多个算法进行测试；

可视化显示模块，将测试过程和实时数据以图表和视频的形式呈现；

数据库服务器，存储虚拟模型生成模块传送的虚拟模型、实船数据采集模块和虚拟数据采集模块传送的数据信息；

图形工作站，用于管理和维护虚拟模型生成模块生成的模型；

实船，用于虚拟-实船测试和实船测试时的海上测试对象、并与测试系统进行数据链路通信。

在进行无人船艇自主航行能力虚拟测试时，由虚拟信息生成模块生成三维船艇数学模型、三维虚拟环境模型和三维虚拟物标模型。

具体来说，如图5所示，在进行无人船艇自主航行能力虚拟测试时首先生成三维虚拟船艇模型、三维虚拟场景模型和三维虚拟物标模型，其中采用Nomoto/Norrbin/MMG模型为物理实体无人船艇建立操纵运动数学模型、再叠加三维船艇模型生成三维虚拟船艇模型；采用地形数据、海浪流随机数模拟数据和能见度数据并叠加三维模型、生成三维虚拟环境模型；采用海上物标实体纹理、形状以及属性叠加三维模型从而生成三维虚拟物标模型。

当测试模型和场景在图形工作站中配置完毕后，虚拟信息集成模块将虚拟场景内部信息融合处理后以程序接口形式实时输出给自主航行算法测试客户端和虚拟数据采集模块。所述虚拟场景内部信息包括雷达信息、视觉信息、海图信息、位置信息、航速信息、船艇模型姿态信息和干扰信息。

当自主航行算法测试客户端接收到来自虚拟信息集成模块的信息后，自主航行算法开始工作，根据图形工作站中虚拟场景的实时变化信息，对三维虚拟船艇模型进行动态实时控制，使得三维船艇数学模型在虚拟场景中按照一定的航行规则安全航行，并以视频流形式呈现在可视化显示模块；虚拟数据采集模块在接收到虚拟信息集成模块发送的数据后，同时对自主航行算法测试客户端的数据进行采集并打包发送至数据库服务器进行存储。

在测试过程结束后，评估模块调用数据库服务器中存储的测试数据，对数据进行处理和评估。

在进行无人船艇自主航行能力虚拟-实船测试时，由虚拟信息生成模块生成三维虚拟场景模型和三维虚拟物标模型。

当测试模型和场景在图形工作站中配置完毕后，虚拟信息集成模块将虚拟场景内部信息融合处理后以程序接口形式实时输出给实船和软件数据采集模块。

所述实船是指在海上开敞测试场中搭载自主航行测试设备和算法系统的待测试无人船艇物理实体。

所述虚拟场景内部信息包括雷达信息、视觉信息、海图信息、位置信息、航速信息、船艇模型姿态信息和干扰信息。

当实船接收到来自虚拟信息集成模块的信息后，自主航行算法开始工作，根据图形工作站中虚拟场景的实时变化信息，无人船艇控制系统对实船进行动态实时控制，使得实船在虚拟场景信息中按照一定的航行规则安全航行，并以视频流形式呈现在可视化显示模块；虚拟数据采集模块在接收到虚拟信息集承模块发送的数据后，将数据进行采集并打包发送至数据库服务器存储，同时实船数据采集模块采集实船相关航行数据，打包发送至数据库服务器进行存储。

在测试过程结束后，评估模块调用数据库服务器中存储的测试数据，对数据进行处理和评估。

在进行无人船艇自主航行能力实船测试时，实船在海上真实测试场景中，测试所用数据均来自海上测试场真实环境数据信息。

所述实船是在海上开敞测试场中搭载自主航行设备和算法系统的待测试无人船艇物理实体。

当实船根据船载雷达、海图、视觉感知、导航定位等用于自主航行的感知探测和自主控制设备采集的外界海况数据后，自主航行算法对数据处理后开始工作，根据海况和交通流情况的实时变化信息，实船搭载控制系统对实船进行动态实时控制，使得实船在测试场中按照一定的航行规则安全航行，并以视频流形式呈现在可视化显示模块；同时，实船数据采集模块采集实船相关航行数据，打包发送至数据库服务器进行存储。

在测试过程结束后，评估模块调用数据库服务器中存储的测试数据，对数据进行处理和评估。

评估模块用于对数据的分析和评估，评估过程包括评价指标的权重分配、评价指标值得处理和最终结果合成，其流程如图6所示。

在权重分配上，将各指标之间的重要性程度按1～9维度进行标定。

进一步的，重要度定义表如下表所示：

其中a_i和a_j为同一层次维度下的n指标，a_ij和a_ji为对应的指标重要度取值。根据各指标间取值，定义判断矩阵：

A＝[a_ij]_n×n (1)

对判断矩阵A进行列向量归一化处理：

按行相加求和向量：

对判断矩阵A进行归一化处理，得到权重向量：

对判断矩阵求最大特征根λ_max，并进行一致性检验，检查指标权重是否合理，保证各评判指标之间协调一致，不会出现内部矛盾的结果，同时也是保证评价结果可靠性的必要条件。

一致性指标C.I.为

平均随机一致性指标C.R.的取值如下表所示：

n	1	2	3	4	5	6	7	8	…
										C.R.	0	0	0.58	0.9	1.12	1.24	1.32	1.41	…

当满足公式(7)时，则认为判断矩阵的结果可以接受，即权重分配完成。

在对数据库中存储的数据进行处理时，对于定量化指标进行标准化处理,

对于非定量化指标进行量化处理，采用模糊处理，将定性指标定义出相应的等级范围。

无人船艇评价指标建立评价指标集

U＝{u₁,u₂,…,u_n} (8)

其中u_i为同一层级上单个因素的总数量。

根据无人船艇自主航行能力考核标准，确定无人船艇自主航行能力定性指标评价集：

V＝{v₁,v₂,…,v_m} (9)

其中m为指标的等级。

根据无人船艇在测试中的实际测量值和公式(1)给出的评价指标集，给出无人船艇自主航行能力底层指标的评判矩阵：

其中r_ij为无人船艇评价指标u_i所得分值。

根据公式(4)和公式(10)合成权重和单因素模糊评价模型，如式(11)所示：

根据无人船艇评价体系和对应权重从底层逐层向上合成评价值，直至得到最终评价结果。

本发明方法对应的无人船艇自主航行能力测试系统，主要包含测试功能和评估功能，测试功能用于虚拟场景的部署、信息交互和数据采集，评估功能用于对测试得到的数据进行分析和评估，得出无人船艇自主航行能力的测试结果。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种无人船艇自主航行能力测试方法，其特征在于包括：

对无人船艇自主航行能力进行虚拟测试；

对虚拟测试结果进行评估：判断虚拟测试评估结果是否符合安全要求，若虚拟测试评估结果不符合安全性要求，则对自主航行算法进行优化再次进行虚拟测试；如果虚拟测试评估结果符合安全要求，对无人船艇自主航行能力进行虚拟-实船测试；

对虚拟-实船测试结果进行评估：判断虚拟-实船测试评估结果是否符合安全要求，如果虚拟-实船测试评估结果不符合安全性要求，则对自主航行算法进行优化再次进行虚拟-实船测试；如果虚拟-实船测试评估结果符合安全要求，则对无人船艇自主航行能力进行实船测试；

对实船测试结果进行评估，判断实船测试评估结果是否符合安全要求，如果实船测试评估结果不符合安全性要求，则对自主航行算法进行优化再次进行实船测试，如果实船测试评估结果符合安全要求，则完成无人船艇自主航行能力测试；

所述虚拟测试、虚拟-实船测试和实船测试采用的自主航行算法包括感知识别算法、路径规划算法、自主控制算法和自主避碰算法中的一种或多种。

2.根据权利要求1所述的无人船艇自主航行能力测试方法，其特征还在于：所述无人船艇自主航行能力测试过程中根据测试任务实时生成虚拟场景，将虚拟场景对无人船艇航行状态的影响作为自主航行算法客户端的输入参数，自主航行算法在接收到输入参数后，对当前的无人船艇的航行状态进行动态控制，即将自主航行算法的输出作为无人船艇自主航行能力测试系统的输入参数、并输入至无人船艇模型、从而完成对模型的控制；其中对无人船艇的控制数据的输出结果作为自主航行算法的评估依据。

3.根据权利要求2所述的无人船艇自主航行能力测试方法，其特征还在于：在进行无人船艇自主航行能力虚拟测试时首先生成三维虚拟船艇模型、三维虚拟场景模型和三维虚拟物标模型； 其中为物理实体无人船艇建立Nomoto/Norrbin/MMG操纵运动数学模型，再叠加三维船艇模型生成三维虚拟船艇模型；采用地形数据、海浪流随机数模拟数据和能见度数据并叠加三维模型、生成三维虚拟场景模型；采用海上物标实体纹理、形状以及相关属性叠加三维模型从而生成三维虚拟物标模型；

当测试模型和测试场景配置完毕后，将虚拟场景内部信息融合处理后以程序接口形式实时输出，根据图形工作站中虚拟场景的实时变化信息采用自主航行算法对三维虚拟船艇模型进行动态实时控制、使三维船艇数学模型在虚拟场景中按找一定的航行规则安全航行、并以视频流形式显示。

4.根据权利要求3所述的无人船艇自主航行能力测试方法，其特征还在于：所述虚拟场景内部信息包括雷达信息、视觉信息、海图信息、位置信息、航速信息、船艇模型姿态信息和干扰信息。

5.根据权利要求1至4任意一项权利要求所述的无人船艇自主航行能力测试方法，其特征还在于：对虚拟测试结果、虚拟-实船测试结果以及实船测试结果进行评估时，采用判断无人船艇是否满足安全约束的判断方式，其中评估过程包括计算评估指标权重、指标值的量化和评估结果的合成，根据评价指标的重要程度采用层次分析法为某一测试项目计算同一层的评价指标权重，采用模糊评价法对各指标数据进行标准化处理得出指标值，将各指标的权重和指标取值合成得到最终评价结果。

6.根据权利要求1至4任意一项权利要求所述的无人船艇自主航行能力测试方法，其特征还在于：对实船进行测试时，无人船艇通过自身搭载的自主航行感知系统获取船舶自身及周围的状态信息，进行真实场景下的无人船艇自主航行能力综合测试。

7.一种无人船艇自主航行能力测试系统，其特征在于包括：

虚拟模型生成模块，采用三维建模和数字仿真技术将实际船舶虚拟化为三维虚拟船艇模型；将海洋场景包括地形、障碍物、风浪流虚拟化为三维虚拟场景模型，将灯塔、航标、其他船舶以及海上物标虚拟化为三维虚拟物标模型；

虚拟信息集成模块，将三维虚拟场景中的地形、障碍物、船舶的虚拟信息以雷达、海图、惯导、视觉感知的航行信息的标准接口形式输出；

虚拟数据采集模块，采集自主航行算法客户端的自主航行算法对三维虚拟船艇模型的状态控制数据、以及虚拟信息集成模块传送的虚拟数据；

实船数据采集模块，采集实船的运行状态数据；

评估模块：对虚拟测试过程中虚拟数据采集模块采集到的数据、虚拟-实船测试过程中虚拟数据采集模块和实船数据采集模块采集到的数据，以及实船测试过程中实船数据采集模块采集的数据、通过层次分析法和模糊评价法对虚拟测试过程中虚拟数据采集模块采集到的数据、虚拟-实船测试过程中虚拟数据采集模块和实船数据采集模块采集到的数据，以及实船测试过程中实船数据采集模块采集的数据进行评估、得出无人船艇的自主航行能力评估结果；

自主航行算法客户端，接收虚拟信息集成模块传送的虚拟信息，通过感知识别算法、路径规划算法、自主控制算法和自主避碰算法实现虚拟场景中的自主航行、对上述多个算法进行测试；

可视化显示模块，将测试过程和实时数据以图表和视频的形式呈现；

数据库服务器，存储虚拟模型生成模块传送的虚拟模型、实船数据采集模块和虚拟数据采集模块传送的数据信息；

图形工作站，用于管理和维护虚拟模型生成模块生成的模型；

实船，用于虚拟-实船测试和实船测试时的海上测试对象、并与测试系统进行数据链路通信。

8.根据权利要求7所述的一种无人船艇自主航行能力测试系统，其特征还在于：所述实船包括感知设备、控制设备和通信设备。

9.根据权利要求7所述的一种无人船艇自主航行能力测试系统，其特征还在于：评估模块对实船数据采集模块和虚拟数据采集模块采集的数据按照评估指标，在数据库服务器中调取保存的相应指标数据，根据指标数据进行无人船艇自主航行能力评估。

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