CN111694355A - 船舶编队航行控制方法、系统和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种船舶编队航行控制方法、系统和存储介质，所述方法包括以下步骤：获取船舶编队的任务信息和水域电子航道图；根据所述船舶编队的任务信息和所述水域电子航道图进行路径规划，生成全局规划路径；控制所述船舶编队航行于所述全局规划路径；采集所述船舶编队在航行时的实时船舶信息和实时环境信息；根据所述实时船舶信息和实时环境信息控制所述船舶编队状态。本发明通过根据获取的船舶编队的任务信息和水域电子航道图生成全局规划路径，并控制船舶编队航行于该全局规划路径上，接着根据采集的实时船舶信息和实时环境信息控制所述船舶编队状态，从而实现全自动控制编队状态的功能。本发明可广泛应用于船舶控制技术领域。
Description
技术领域
本发明涉及船舶控制技术领域，尤其是一种船舶编队航行控制方法、系统和存储介质。
背景技术
随着国际与国内贸易量的日益增加，对交通运输效率、安全、节能和环保提出了新的挑战。其中，水上运输具有运量大、占地少和能耗低等特有优势，在全球物流运输中发挥着不可替代的作用。
内河运输是指使用船舶通过国际内江湖河川等天然或者人工水道，运输获取和旅客的一种运输方式。在内河运输过程中，存在多种不确定的因素均会影响无人船舶编队的运输过程，例如，风向、风速、船舶性能、无人区域的障碍物以及船舶之间相互干扰等等因素的影响，但是，现有技术均是通过基地操作人员根据实时传输的画面人为分析，然后操控无人船舶航行轨迹，存在时效慢、误差大等不足。
发明内容
为解决上述技术问题之一，本发明的目的在于：提供一种船舶编队航行控制方法、系统和存储介质，其能在一定程度上提高时效性和操控准确性。
本发明实施例的第一方面提供了：
一种船舶编队航行控制方法，包括以下步骤：
获取船舶编队的任务信息和水域电子航道图；
根据所述船舶编队的任务信息和所述水域电子航道图进行路径规划，生成全局规划路径；
控制所述船舶编队航行于所述全局规划路径；
采集所述船舶编队在航行时的实时船舶信息和实时环境信息；
根据所述实时船舶信息和实时环境信息控制所述船舶编队状态。
进一步地，所述根据所述船舶编队的任务信息和所述水域电子航道图进行路径规划，生成全局规划路径，包括：
根据所述船舶编队的任务信息确定船舶编队的航行区域和航行时间；
获取所述航行时间内所述航行区域的预测环境信息；
根据所述预测环境信息在所述水域电子航道图内进行路径规划，生成全局规划路径。
进一步地，所述根据所述预测环境信息在所述水域电子航道图内进行路径规划，生成全局规划路径，包括：
在所述水域电子航道图内确定船舶集结点；
根据所述预测环境信息和所述船舶集结点生成全局规划路径。
进一步地，所述根据所述实时船舶信息和实时环境信息控制所述船舶编队状态，包括：
根据所述船舶信息分析船舶性能；
根据所述环境信息预测船舶编队的碰撞概率；
在确定所述船舶性能符合第一预设要求时或者在确定所述碰撞概率符合第二预设要求时，改变船舶编队状态。
进一步地，所述改变船舶编队状态，包括：
获取船舶初始状态和船舶目标状态；
根据所述船舶初始状态和所述船舶目标状态控制船舶编队状态。
进一步地，所述控制船舶编队状态，其具体为：
采用有限状态机控制船舶编队状态。
进一步地，所述船舶编队的类型包括编队集结、编队解散、编队保持和编队重构。
本发明实施例的第二方面提供了：
一种船舶编队航行控制系统，包括：
获取模块，用于获取船舶编队的任务信息和水域电子航道图；
路径规划模块，用于根据所述船舶编队的任务信息和所述水域电子航道图进行路径规划，生成全局规划路径；
第一控制模块，用于控制所述船舶编队航行于所述全局规划路径；
采集模块，用于采集所述船舶编队在航行时的实时船舶信息和实时环境信息；
第二控制模块，用于根据所述实时船舶信息和实时环境信息控制所述船舶编队状态。
本发明实施例的第三方面提供了：
一种船舶编队航行控制系统，包括：
至少一个存储器，用于存储程序；
至少一个处理器，用于加载所述程序以执行所述的船舶编队航行控制方法。
本发明实施例的第四方面提供了：
一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于实现所述的船舶编队航行控制方法。
本发明实施例的有益效果是：本发明实施例通过根据获取的船舶编队的任务信息和水域电子航道图进行路径规划，以生成全局规划路径，并控制船舶编队航行于该全局规划路径上，接着采集船舶编队在航行时的实时船舶信息和实时环境信息，然后根据该实时船舶信息和实时环境信息控制所述船舶编队状态，从而实现全自动控制编队状态的功能，以提高控制时效性和操控准确性。
附图说明
图1为本发明一种具体实施例的船舶编队航行控制方法的流程图；
图2为一种应用系统的模块框图；
图3为本发明实施例的第一种船舶编队控制示意图；
图4为本发明实施例的第二种船舶编队控制示意图；
图5为本发明实施例的第三种船舶编队控制示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步的详细说明。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解,“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。
参照图1，本发明实施例提供了一种船舶编队航行控制方法，本实施例应用于控制服务器，所述控制服务器与如图2所示系统交互。如图2所示，该系统包括感知层、任务规划层、协调控制层和执行层。其中，感知层过电子航道图、AIS、GPS、雷达、摄像机以及水文数据采集器等实时全方位感知航行环境信息、各船状态信息和各船设备工况，具体用于采集水文气象信息、航行环境信息、船舶运行状态信息等多种信息。任务规划层用于根据感知层上传的采集信息结合电子航道地图对当前船舶编队的运行状态进行决策。协调控制层包括用于执行任务规划层发送的船舶编队规划信息。在协调控制层内，为了满足内河运输需求以及应对突发紧急情况下的安全保障措施，设置了多种船舶编队模式，例如，船舶集结、编队保持、编队会遇、编队过桥、编队重构和编队解散等，分别应对船舶编队航行过程中的各种需求，并采用基于数字孪生的船舶故障预测与健康管理通过对感知层实时数据的采集信息处理，实现快速捕捉故障现象，精准定位故障原因，同时评估设备状态，进行预测维修和容错控制。执行层包括推力分配系统和推进器控制系统，在协调控制层内回路控制律的作用下精准高效的完成本船任务控制。
具体地，本发明方法实施例包括步骤S11-S15：
S11、获取船舶编队的任务信息和水域电子航道图；本步骤中的任务信息可以为任务规划层上的控制界面上传的任务信息。该水域电子航道图为该任务信息对应水域的电子航道图。该电子航道图可以是任务规划层内预先存储的多个电子航道图中的其中一个。
S12、根据船舶编队的任务信息和水域电子航道图进行路径规划，生成全局规划路径；由于在水域电子航道图内存在多个可行航道路径，而任务信息所对应的执行点均位于该多个可行航道路径上。因此，根据船舶编队的任务信息即能在该水域电子航道图内生成最优的全局规划路径。
在一些实施例中，步骤S12可通过以下步骤实现：
根据船舶编队的任务信息确定船舶编队的航行区域和航行时间；
获取航行时间内航行区域的预测环境信息；该预测环境可以是通过预先采集的该区域内的环境信息进行预测得到。在同一个区域内，不同时段的环境信息有所不同，因此，为了提高该预测环境信息的准确性，可以通过对应时段的预先采集的环境信息进行预测得到。
根据预测环境信息在水域电子航道图内进行路径规划，生成全局规划路径。
本实施例能够是规划得到的全局规划路径的航行效率相对较大。
在一些实施例中，根据预测环境信息在水域电子航道图内进行路径规划，生成全局规划路径这一步骤，还可以通过以下方式实现：
在水域电子航道图内确定船舶集结点；由于在船舶编队内，每艘船舶所要执行任务的位置点可能不相同，因此，需要先在水域电子航道图内确定每艘船舶的集结点。接着根据预测环境信息和船舶集结点生成全局规划路径，以使得到的全局规划路径满足实际要求。
S13、控制船舶编队航行于全局规划路径；具体是控制船舶编队航行在全局规划路径上并执行航行任务。
S14、采集船舶编队在航行时的实时船舶信息和实时环境信息；在本实施例中，实时船舶信息包括船舶油量和器件状态。实时环境信息包括风向、风速、障碍物、禁行区域等多个信息。
S15、根据实时船舶信息和实时环境信息控制船舶编队状态。具体是综合考虑时间、能源消耗、障碍物威胁、禁止航行区、船间与岸壁效应等诸多因素前提下，控制船舶编队状态。
在一些实施例中，采用有限状态机控制船舶编队状态。
在一些实施例中，步骤S15可通过以下方式实现：
根据船舶信息分析船舶性能；
根据环境信息预测船舶编队的碰撞概率；
在确定船舶性能符合第一预设要求时或者在确定碰撞概率符合第二预设要求时，改变船舶编队状态。
具体地，第一预设要求为船舶性能处于预警边界状态。第二预设状态为碰撞概率的碰撞警戒值，即超过该警戒值时，船舶会发碰撞情况。
本实施例能够有效降低船舶发生碰撞或者故障的概率。
在一些实施例中，所述改变船舶编队状态，包括：
获取船舶初始状态和船舶目标状态；船舶的目标状态为船舶所要完成任务的状态。
根据船舶初始状态和船舶目标状态控制船舶编队状态。
具体地，船舶编队的类型包括编队集结、编队解散、编队保持和编队重构。
例如，如图3所示，前期船舶301处于不同位置，当船舶需要执行任务时，则根据船舶的初始状态和目标状态控制船舶进行集结，在船舶的运行过程中，为了维持船舶运行的有序性，控制船舶编队保持相同队形航行。当船舶301编队完成任务执行后，如图4所示，控制每艘船舶301回到各自的停靠点302。在船舶编队运行过程中，如图5所示，在中途遇到其他船舶303需要同时运行时，为维持运行过程的有序性，对船舶编队进行重构，将该其他船舶一起并入该船舶编队内；或者遇到船舶编队内的某一艘船舶304出现故障或者提前到达任务执行点时，则控制该船舶304离开该船舶编队。
综上所述，上述实施例通过根据获取的船舶编队的任务信息和水域电子航道图进行路径规划，以生成全局规划路径，并控制船舶编队航行于该全局规划路径上，接着采集船舶编队在航行时的实时船舶信息和实时环境信息，然后根据该实时船舶信息和实时环境信息控制所述船舶编队状态，从而实现全自动控制编队状态的功能，以提高控制时效性和操控准确性。
本发明实施例提供了一种船舶编队航行控制系统，包括：
获取模块，用于获取船舶编队的任务信息和水域电子航道图；
路径规划模块，用于根据所述船舶编队的任务信息和所述水域电子航道图进行路径规划，生成全局规划路径；
第一控制模块，用于控制所述船舶编队航行于所述全局规划路径；
采集模块，用于采集所述船舶编队在航行时的实时船舶信息和实时环境信息；
第二控制模块，用于根据所述实时船舶信息和实时环境信息控制所述船舶编队状态。
本发明方法实施例的内容均适用于本系统实施例，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法达到的有益效果也相同。
本发明实施例提供了一种船舶编队航行控制系统，包括：
至少一个存储器，用于存储程序；
至少一个处理器，用于加载所述程序以执行所述的船舶编队航行控制方法。
本发明方法实施例的内容均适用于本系统实施例，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法达到的有益效果也相同。
此外，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于实现所述的船舶编队航行控制方法。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (10)
1.一种船舶编队航行控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取船舶编队的任务信息和水域电子航道图；
根据所述船舶编队的任务信息和所述水域电子航道图进行路径规划，生成全局规划路径；
控制所述船舶编队航行于所述全局规划路径；
采集所述船舶编队在航行时的实时船舶信息和实时环境信息；
根据所述实时船舶信息和实时环境信息控制所述船舶编队状态。
2.根据权利要求1所述的一种船舶编队航行控制方法，其特征在于，所述根据所述船舶编队的任务信息和所述水域电子航道图进行路径规划，生成全局规划路径，包括：
根据所述船舶编队的任务信息确定船舶编队的航行区域和航行时间；
获取所述航行时间内所述航行区域的预测环境信息；
根据所述预测环境信息在所述水域电子航道图内进行路径规划，生成全局规划路径。
3.根据权利要求2所述的一种船舶编队航行控制方法，其特征在于，所述根据所述预测环境信息在所述水域电子航道图内进行路径规划，生成全局规划路径，包括：
在所述水域电子航道图内确定船舶集结点；
根据所述预测环境信息和所述船舶集结点生成全局规划路径。
4.根据权利要求1所述的一种船舶编队航行控制方法，其特征在于，所述根据所述实时船舶信息和实时环境信息控制所述船舶编队状态，包括：
根据所述船舶信息分析船舶性能；
根据所述环境信息预测船舶编队的碰撞概率；
在确定所述船舶性能符合第一预设要求时或者在确定所述碰撞概率符合第二预设要求时，改变船舶编队状态。
5.根据权利要求4所述的一种船舶编队航行控制方法，其特征在于，所述改变船舶编队状态，包括：
获取船舶初始状态和船舶目标状态；
根据所述船舶初始状态和所述船舶目标状态控制船舶编队状态。
6.根据权利要求1-5任一项所述的一种船舶编队航行控制方法，其特征在于，所述控制船舶编队状态，其具体为：
采用有限状态机控制船舶编队状态。
7.根据权利要求1-5任一项所述的一种船舶编队航行控制方法，其特征在于，所述船舶编队的类型包括编队集结、编队解散、编队保持和编队重构。
8.一种船舶编队航行控制系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取船舶编队的任务信息和水域电子航道图；
路径规划模块，用于根据所述船舶编队的任务信息和所述水域电子航道图进行路径规划，生成全局规划路径；
第一控制模块，用于控制所述船舶编队航行于所述全局规划路径；
采集模块，用于采集所述船舶编队在航行时的实时船舶信息和实时环境信息；
第二控制模块，用于根据所述实时船舶信息和实时环境信息控制所述船舶编队状态。
9.一种船舶编队航行控制系统，其特征在于，包括：
至少一个存储器，用于存储程序；
至少一个处理器，用于加载所述程序以执行如权利要求1-7任一项所述的船舶编队航行控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，其特征在于，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于实现如权利要求1-7任一项所述的船舶编队航行控制方法。
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Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111694355B (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113223162A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-08-06 | 交通运输部科学研究院 | 一种内河航道数字孪生场景的构建方法及装置 |
| CN115407786A (zh) * | 2022-11-01 | 2022-11-29 | 中国船舶集团有限公司第七〇七研究所 | 一种船舶全航程自动航行决策方法、装置、设备及介质 |
| CN115617033A (zh) * | 2022-09-01 | 2023-01-17 | 武汉理工大学 | 一种船舶的编队方法、系统、装置及存储介质 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008052473A (ja) * | 2006-08-24 | 2008-03-06 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 水中ロボットの動作制御方法、装置、プログラム及びその記録媒体 |
| CN103176451A (zh) * | 2013-02-04 | 2013-06-26 | 广州中国科学院工业技术研究院 | 一种舰船辅助航行及编队指挥的方法 |
| US20160299507A1 (en) * | 2015-04-08 | 2016-10-13 | University Of Maryland, College Park | Surface vehicle trajectory planning systems, devices, and methods |
| CN107608346A (zh) * | 2017-08-30 | 2018-01-19 | 武汉理工大学 | 基于人工势场的船舶智能避障方法及系统 |
| CN108549369A (zh) * | 2018-03-12 | 2018-09-18 | 上海大学 | 一种复杂海况下多无人艇协同编队的系统及方法 |
| CN109080786A (zh) * | 2018-07-05 | 2018-12-25 | 武汉理工大学 | 一种船舶应急防碰撞系统 |
| CN109213200A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-01-15 | 长光卫星技术有限公司 | 多无人机协同编队飞行管理系统及方法 |
| CN109830124A (zh) * | 2019-01-10 | 2019-05-31 | 安徽天帆智能科技有限责任公司 | 一种船队避障系统 |
| CN110164185A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-08-23 | 大连海事大学 | 一种基于ais的船舶避碰系统 |
| CN110471427A (zh) * | 2019-09-06 | 2019-11-19 | 大连海事大学 | 一种基于路径规划与人工势场法的船舶编队智能避碰方法 |
-
2020
- 2020-06-02 CN CN202010488099.XA patent/CN111694355B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008052473A (ja) * | 2006-08-24 | 2008-03-06 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 水中ロボットの動作制御方法、装置、プログラム及びその記録媒体 |
| CN103176451A (zh) * | 2013-02-04 | 2013-06-26 | 广州中国科学院工业技术研究院 | 一种舰船辅助航行及编队指挥的方法 |
| US20160299507A1 (en) * | 2015-04-08 | 2016-10-13 | University Of Maryland, College Park | Surface vehicle trajectory planning systems, devices, and methods |
| CN107608346A (zh) * | 2017-08-30 | 2018-01-19 | 武汉理工大学 | 基于人工势场的船舶智能避障方法及系统 |
| CN108549369A (zh) * | 2018-03-12 | 2018-09-18 | 上海大学 | 一种复杂海况下多无人艇协同编队的系统及方法 |
| CN109080786A (zh) * | 2018-07-05 | 2018-12-25 | 武汉理工大学 | 一种船舶应急防碰撞系统 |
| CN109213200A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-01-15 | 长光卫星技术有限公司 | 多无人机协同编队飞行管理系统及方法 |
| CN109830124A (zh) * | 2019-01-10 | 2019-05-31 | 安徽天帆智能科技有限责任公司 | 一种船队避障系统 |
| CN110164185A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-08-23 | 大连海事大学 | 一种基于ais的船舶避碰系统 |
| CN110471427A (zh) * | 2019-09-06 | 2019-11-19 | 大连海事大学 | 一种基于路径规划与人工势场法的船舶编队智能避碰方法 |
Non-Patent Citations (8)
| Title |
|---|
| WEI-YE WANG;FENG MA;JIALUN LIU: "Optimizing the anti-collision decisions between multiple ships based on predictive risk evaluations", 《2019 5TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON TRANSPORTATION INFORMATION AND SAFETY (ICTIS)》 * |
| 严新平;刘佳仑;范爱龙;马枫;李晨: "智能船舶技术发展与趋势简述", 《船舶工程》 * |
| 张思远; 李仙颖; 沈笑云: "基于ADS-B IN的冲突预测与多机无冲突航迹规划", 《系统仿真学报》 * |
| 李经: "基于AIS的舰艇编队避碰技术研究", 《舰船电子工程》 * |
| 潘晋; 汪咏; 黄义飞; 许明财: "基于AIS数据的船桥碰撞概率评估方法研究", 《华中科技大学学报(自然科学版)》 * |
| 理查德·布洛克利: "《动力学与控制》", 30 June 2016 * |
| 祝方天: "基于改进IWRAP模型的船舶碰撞频率研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 * |
| 胡迪·利普森: "《无人驾驶》", 31 May 2017 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113223162A (zh) * | 2021-04-13 | 2021-08-06 | 交通运输部科学研究院 | 一种内河航道数字孪生场景的构建方法及装置 |
| CN113223162B (zh) * | 2021-04-13 | 2023-06-09 | 交通运输部科学研究院 | 一种内河航道数字孪生场景的构建方法及装置 |
| CN115617033A (zh) * | 2022-09-01 | 2023-01-17 | 武汉理工大学 | 一种船舶的编队方法、系统、装置及存储介质 |
| CN115617033B (zh) * | 2022-09-01 | 2024-06-07 | 武汉理工大学 | 一种船舶的编队方法、系统、装置及存储介质 |
| CN115407786A (zh) * | 2022-11-01 | 2022-11-29 | 中国船舶集团有限公司第七〇七研究所 | 一种船舶全航程自动航行决策方法、装置、设备及介质 |
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| CN111694355B (zh) | 2022-11-04 |
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