CN111830990A - 一种大型无人艇自主航行控制管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种大型无人艇自主航行控制管理系统，其包括全船信息子系统、自主航行控制子系统、操纵运动仿真子系统、自主动态避碰决策规划子系统、船岸交互可视化显示子系统、信号采集子系统和推进控制器；所述信号采集子系统采集船舰自身和海洋环境信息传送至全船信息子系统进行信息融合，并通过网络通信传递给岸基，全船信息子系统将融合信息传送至操纵运动仿真子系统、自主动态避碰决策规划子系统、船岸交互可视化显示子系统进行计算，船岸交互可视化显示子系统通过网络通信接收岸基的主动规划和控制。本大型无人艇自主航行控制管理系统实现了自主避碰决策和控制过程中的实时仿真校验，并完善了与岸基联合控制和实时监测。
Description
技术领域
本发明涉及无人船控制技术领域，具体涉及一种大型无人艇自主航行控制管理系统。
背景技术
船舶海上事故的主要原因来自船上人员对船舶自身及环境因素的判断不当和人为决策控制的失误，另外船舶海上作业的人事成本高，高级船员需求缺口大，船员生活工作空间占船舶空间比例大，降低了海上运输效率。无人船航行技术能够有效的解决上述问题，而具备自主航行和自主决策的航行控制管理系统是无人船控制技术中的关键环节。中国专利CN108489492A公开了一种考虑海况因素的无人艇路径规划系统，通过无人艇路径规划系统所包括的各模块实现无人艇的路径规划，并且考虑因海浪因素对路径规划的影响，一定程度上提高了该无人艇路径规划系统的实用性。该专利仅仅实现了无人艇环境因素下的路径规划，而没有考虑无人艇自身规格、特征参数对路径规划的影响，中国专利CN109634289A公开了一种无人船自主航行系统及其工作方法，其补充了无人艇自身规格、特征参数对路径规划影响的考量，并能与岸基控制中心协调控制，但与CN108489492A中的无人艇路径规划系统相同的是，二者的控制盒决策方案均基于对航线初终点直达路径规划，没有考虑航行路径中突发状况的避碰决策，且在航行过程中缺少控制过程的实施仿真校验，使得其对无人艇的决策控制盒航行管理在应用中的合理性和实用性不够理想。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：完善现有无人船自主航行控制和管理系统的上述不理想问题，提供一种具备避碰决策、仿真校验、并能与岸基控制中心联合控制的大型无人艇自主航行控制管理系统。
本大型无人艇自主航行控制管理系统包括全船信息子系统、自主航行控制子系统、操纵运动仿真子系统、自主动态避碰决策规划子系统、船岸交互可视化显示子系统、信号采集子系统和推进控制器；其中，所述全船信息子系统，用于融合处理和存储航行过程中所述信号采集子系统探测采集的信号数据，并将存储的信号数据传送给所述操纵运动仿真子系统、自主动态避碰决策规划子系统和船岸交互可视化显示子系统；所述自主航行控制子系统包括多模态自主航行自适应控制模块和推进器推力分配协同控制模块，用于根据所述自主动态避碰决策规划子系统和船岸交互可视化显示子系统的决策输出，给出所述推进控制器期望的输出，并根据该输出对船舶多推进器进行推力分配控制，同时对船舶的自主航行进行稳定和精确的跟踪控制；所述操纵运动仿真子系统包括操纵运动仿真模块、推进系统仿真模块、运动模型接口模块，用于根据船舶设计参数，建立船舶操纵控制所需的非线性数学模型，仿真验证所述自主航行控制子系统及推进控制器的性能；所述自主动态避碰决策规划子系统包括自主航行危险度预测模块、混合路径实施规划模块，用于对船舶自主航行过程中的危险度进行预测评估，并进行全局路径规划与局部路径规划后给出优化后的决策路径；所述船舶船岸交互可视化显示子系统包括船舶航行情景可视化仿真模块、自主航行性能验证可视化仿真模块、船舶态势信息模块，用于搭建虚拟无人船及航行环境的可视化演示模型，并通过网络通信与岸基自主控制交互，再现船舶自主航行的实时操纵运动过程；所述信号采集子系统采集船舰自身和海洋环境信息传送至全船信息子系统进行信息融合，并通过网络通信传递给岸基，全船信息子系统将融合信息传送至操纵运动仿真子系统、自主动态避碰决策规划子系统、船岸交互可视化显示子系统进行计算，船岸交互可视化显示子系统通过网络通信接收岸基的主动规划和控制，所述推进控制器根据自主动态避碰决策规划子系统和岸基的规划和决策控制对船舶多推进器及船舵进行推力分配控制和舵角控制。
进一步的，所述自主航行控制子系统中多模态自主航行自适应控制模块和推进器推力分配协同控制模块均采用多模态非线性鲁棒控制算法。具体的，自主航行控制子系统采用多模态非线性鲁棒控制算法、配合多模态自主航行非线性鲁棒控制器，给出控制器期望的输出，对船舶的自主航行进行稳定和精确的跟踪控制；根据期望的输出，对船舶的多推进器进行推力分配控制，实现船舶的自主航行快速控制。
进一步的，所述操纵运动仿真子系统中操纵运动仿真模块、推进系统仿真模块、运动模型接口模块均采用混合编程进行非线性数学模型建立，所述非线性数学模型包括运动学模型、动力学模型和推进系统数学模型，并建立包括风干扰模型、浪干扰模型和流干扰模型等海洋环境干扰模型。具体的，通过使用船舶具体的船舶设计参数，建立船舶操纵控制所需的运动学模型、动力学模型和推进系统数学模型，并建立包括风干扰模型、浪干扰模型和流干扰模型等海洋环境干扰模型，采用混合编程的方法，设计建立船舶操纵运动的非线性数学模型，仿真验证所设计的自主航行控制器的性能，进而将可行的控制器模型应用于自主航行控制系统。
进一步的，所述自主动态避碰决策规划子系统包括自主航行危险度预测模块、混合路径实施规划模块采用基于平面速度矢量分解的避碰算法。具体的，通过对多元联合信息感知融合处理系统模块所融合的多种航行环境信息和航行状态信息的协同分类，采用船舶航行风险预警理论与技术，对船舶自主航行过程中的危险度进行预测评估，利用混合路径实时规划算法，进行全局路径规划与局部路径规划，给出优化后的决策路径。
进一步的，所述船舶船岸交互可视化显示子系统中的船舶航行情景可视化仿真模块、自主航行性能验证可视化仿真模块、船舶态势信息模块采用虚拟混合仿真技术构建船舶自主航行仿真验证演示系统，再现船舶自主航行的实时操纵运动过程。具体的，船舶自主航行指控系统可设计为自主、半自主和遥控模式，并进行指令的发布和航行控制。利用船舶自主航行控制系统和操纵运动仿真系统，验证所设计的自主航行控制器的性能。
进一步的，所述信号采集子系统包括设置在船舶上的电子海图、雷达、声呐、光电摄像头、GPS/BDS定位系统、AIS自动识别系统、气象仪、风向仪、计程仪、组合惯性测量仪。具体的，电子海图用于提供海域地理环境信息，所述雷达、声呐、光电摄像头用于获取航行海域的环境信息和过往其它船舶相对位置信息，所述GPS/BDS定位系统和组合惯性测量仪用于获得精确的无人船的位置和航向信息，所述AIS自动识别系统用于提供过往其它船舶的运动状态信息和船舶种类、尺度、吃水信息，所述气象仪用于预测航行海域的气象信息，所述风向仪用于测量无人船航行海域的风速风向信息，所述计程仪用于测量航行海域的水深信息，上述探测设备探测信息通过网络传送至所述全船信息子系统、操纵运动仿真子系统、自主动态避碰决策规划子系统，融合后利用经格栅法简化，再利用遗传算法进行全局路径规划的设计和仿真验证编码后向自主航行控制子系统传送。
本发明一种大型无人艇自主航行控制管理系统，在全面考虑海况因素和无人船自身规格特征参数对路径规划影响的基础上，实现了无人船航行路径中应对各类状况的自主避碰决策和自主控制，并实现了控制过程中的实时仿真校验，另外本系统完善了与岸基联合控制和实时监测，使系统更好的满足大型无人艇自主航行的主动管控。
附图说明
下面结合附图对本发明一种大型无人艇自主航行控制管理系统作进一步说明：
图1是本大型无人艇自主航行控制管理系统的组成架构线框图。
图中：
1-全船信息子系统、2-自主航行控制子系统、3-操纵运动仿真子系统、4-自主动态避碰决策规划子系统、5-船岸交互可视化显示子系统、6-信号采集子系统、7-推进控制器；
21-多模态自主航行自适应控制模块、22-推进器推力分配协同控制模块、31-操纵运动仿真模块、32-推进系统仿真模块、33-运动模型接口模块、41-自主航行危险度预测模块、42-混合路径实施规划模块、51-船舶航行情景可视化仿真模块、52-自主航行性能验证可视化仿真模块、53-船舶态势信息模块
具体实施方式
以下用具体实施例对本发明技术方案做进一步描述，但本发明的保护范围不限制于下列实施例。
实施例1：如图1所示，本大型无人艇自主航行控制管理系统包括全船信息子系统1、自主航行控制子系统2、操纵运动仿真子系统3、自主动态避碰决策规划子系统4、船岸交互可视化显示子系统5、信号采集子系统6和推进控制器7；其中，所述全船信息子系统1，用于融合处理和存储航行过程中所述信号采集子系统6探测采集的信号数据，并将存储的信号数据传送给所述操纵运动仿真子系统3、自主动态避碰决策规划子系统4和船岸交互可视化显示子系统5；所述自主航行控制子系统2包括多模态自主航行自适应控制模块21和推进器推力分配协同控制模块22，用于根据所述自主动态避碰决策规划子系统4和船岸交互可视化显示子系统5的决策输出，给出所述推进控制器7期望的输出，并根据该输出对船舶多推进器进行推力分配控制，同时对船舶的自主航行进行稳定和精确的跟踪控制；所述操纵运动仿真子系统3包括操纵运动仿真模块31、推进系统仿真模块32、运动模型接口模块33，用于根据船舶设计参数，建立船舶操纵控制所需的非线性数学模型，仿真验证所述自主航行控制子系统2及推进控制器7的性能；所述自主动态避碰决策规划子系统4包括自主航行危险度预测模块41、混合路径实施规划模块42，用于对船舶自主航行过程中的危险度进行预测评估，并进行全局路径规划与局部路径规划后给出优化后的决策路径；所述船舶船岸交互可视化显示子系统5包括船舶航行情景可视化仿真模块51、自主航行性能验证可视化仿真模块52、船舶态势信息模块53，用于搭建虚拟无人船及航行环境的可视化演示模型，并通过网络通信与岸基自主控制交互，再现船舶自主航行的实时操纵运动过程；所述信号采集子系统6采集船舰自身和海洋环境信息传送至全船信息子系统1进行信息融合，并通过网络通信传递给岸基，全船信息子系统1将融合信息传送至操纵运动仿真子系统3、自主动态避碰决策规划子系统4、船岸交互可视化显示子系统5进行计算，船岸交互可视化显示子系统5通过网络通信接收岸基的主动规划和控制，所述推进控制器7根据自主动态避碰决策规划子系统4和岸基的规划和决策控制对船舶多推进器及船舵进行推力分配控制和舵角控制。所述推进控制器7根据自主动态避碰决策规划子系统4和岸基的规划和决策控制对船舶多推进器及船舵进行推力分配控制和舵角控制。所述推进控制器7根据自主动态避碰决策规划子系统4和岸基的规划和决策控制对船舶多推进器及船舵进行推力分配控制和舵角控制。所述推进控制器7根据自主动态避碰决策规划子系统4和岸基的规划和决策控制对船舶多推进器及船舵进行推力分配控制和舵角控制。所述推进控制器7根据自主动态避碰决策规划子系统4和岸基的规划和决策控制对船舶多推进器及船舵进行推力分配控制和舵角控制。
实施例2：所述自主航行控制子系统2中多模态自主航行自适应控制模块21和推进器推力分配协同控制模块22均采用多模态非线性鲁棒控制算法。具体的，自主航行控制子系统采用多模态非线性鲁棒控制算法、配合多模态自主航行非线性鲁棒控制器，给出控制器期望的输出，对船舶的自主航行进行稳定和精确的跟踪控制；根据期望的输出，对船舶的多推进器进行推力分配控制，实现船舶的自主航行快速控制。所述操纵运动仿真子系统3中操纵运动仿真模块31、推进系统仿真模块32、运动模型接口模块33均采用混合编程进行非线性数学模型建立，所述非线性数学模型包括运动学模型、动力学模型和推进系统数学模型，并建立包括风干扰模型、浪干扰模型和流干扰模型等海洋环境干扰模型。具体的，通过使用船舶具体的船舶设计参数，建立船舶操纵控制所需的运动学模型、动力学模型和推进系统数学模型，并建立包括风干扰模型、浪干扰模型和流干扰模型等海洋环境干扰模型，采用混合编程的方法，设计建立船舶操纵运动的非线性数学模型，仿真验证所设计的自主航行控制器的性能，进而将可行的控制器模型应用于自主航行控制系统。所述自主动态避碰决策规划子系统4包括自主航行危险度预测模块41、混合路径实施规划模块42采用基于平面速度矢量分解的避碰算法。具体的，通过对多元联合信息感知融合处理系统模块所融合的多种航行环境信息和航行状态信息的协同分类，采用船舶航行风险预警理论与技术，对船舶自主航行过程中的危险度进行预测评估，利用混合路径实时规划算法，进行全局路径规划与局部路径规划，给出优化后的决策路径。所述船岸交互可视化显示子系统5中的船舶航行情景可视化仿真模块51、自主航行性能验证可视化仿真模块52、船舶态势信息模块53采用虚拟混合仿真技术构建船舶自主航行仿真验证演示系统，再现船舶自主航行的实时操纵运动过程。具体的，船舶自主航行指控系统可设计为自主、半自主和遥控模式，并进行指令的发布和航行控制。利用船舶自主航行控制系统和操纵运动仿真系统，验证所设计的自主航行控制器的性能。其余模块组成、功能作用和通信方式如实施例1所述，不再重复描述。
实施例3：所述信号采集子系统6包括设置在船舶上的电子海图、雷达、声呐、光电摄像头、GPS/BDS定位系统、AIS自动识别系统、气象仪、风向仪、计程仪、组合惯性测量仪。具体的，电子海图用于提供海域地理环境信息，所述雷达、声呐、光电摄像头用于获取航行海域的环境信息和过往其它船舶相对位置信息，所述GPS/BDS定位系统和组合惯性测量仪用于获得精确的无人船的位置和航向信息，所述AIS自动识别系统用于提供过往其它船舶的运动状态信息和船舶种类、尺度、吃水信息，所述气象仪用于预测航行海域的气象信息，所述风向仪用于测量无人船航行海域的风速风向信息，所述计程仪用于测量航行海域的水深信息，上述探测设备探测信息通过网络传送至所述全船信息子系统、操纵运动仿真子系统、自主动态避碰决策规划子系统，融合后利用经格栅法简化，再利用遗传算法进行全局路径规划的设计和仿真验证编码后向自主航行控制子系统传送。其余模块组成、功能作用和通信方式如实施例2所述，不再重复描述。
实施例4：本大型无人艇自主航行控制管理系统控制策略层级包括船岸信息层、指挥管理层、交互演示层、自主决策层、自主控制层。其中，所述船岸信息层用于实现信息可靠交互及多元联合感知；具体为通过所述信号采集子系统6各探测设备，对航行时的海洋环境和船舶自身的信息进行监控，将所监测到的信息进行信息融合并提供给所述全船信息子系统1所在的自主决策层进行计算，同时通过网络通信传递给岸基，用户根据信息进而做出下一步的航行规划和控制。所述指挥管理层用于实现作战使命及任务管理；具体为用户使用岸基与所述船岸交互可视化显示子系统5匹配的软件创建船舶准备执行的使命任务，并对任务内容和初始化参数进行设置，通过无线通信网络将任务文件发送给船岸交互可视化显示子系统5，启动任务执行；在任务执行过程中，用户可通过船岸交互可视化显示子系统于岸基监控任务执行状态，也可发送控制指令，干预任务执行。所述交互演示层用于实现虚拟情景与实景再现；具体为通过所述操纵运动仿真子系统3和船岸交互可视化显示子系统5将接收多元感知系统所融合的环境模型与船舶的航行参数，对船舶航行状态进行模拟演示，进行三维虚拟仿真视景演示与仿真。所述自主决策层用于实现态势评估、风险预测、规划决策。具体为所述自主动态避碰决策规划子系统4通过所述接收任务文件，并对使命任务进行解耦，建立任务的层次逻辑模型，然后结合电子海图数据和其他海洋环境信息，生成全局任务规划，任务启动后，根据雷达、光电、惯导等感知数据融合的结果、电子海图等生成实时环境模型，针对实时的周边环境模型进行局部路径规划，生成实时的目标航向和航速。所述自主控制层用于实现船舶的推进及航向、航迹跟踪，具体位置所述自主航行控制子系统2根据决策层生成的目标航向、航速和航迹，利用航向控制器和航速控制器，生成相应的舵角控制信号和转速控制信号，实现对船舶舵角及航速的控制。
本大型无人艇自主航行控制管理系统在全面考虑海况因素和无人船自身规格特征参数对路径规划影响的基础上，实现了无人船航行路径中应对各类状况的自主避碰决策和自主控制，并实现了控制过程中的实时仿真校验，另外本系统完善了与岸基联合控制和实时监测，使系统更好的满足大型无人艇自主航行的主动管控。
以上描述显示了本发明的主要特征、基本原理，以及本发明的优点。对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施方式或者实施例的细节，且在不背离本发明的精神或者基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此应将上述实施方式或者实施例看作示范性的，且非限制性的。本发明的范围由所附权利要求而非上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (5)
1.一种大型无人艇自主航行控制管理系统，其特征是：包括全船信息子系统(1)、自主航行控制子系统(2)、操纵运动仿真子系统(3)、自主动态避碰决策规划子系统(4)、船岸交互可视化显示子系统(5)、信号采集子系统(6)和推进控制器(7)；其中，
所述全船信息子系统(1)，用于融合处理和存储航行过程中所述信号采集子系统(6)探测采集的信号数据，并将存储的信号数据传送给所述操纵运动仿真子系统(3)、自主动态避碰决策规划子系统(4)和船岸交互可视化显示子系统(5)；
所述自主航行控制子系统(2)包括多模态自主航行自适应控制模块(21)和推进器推力分配协同控制模块(22)，用于根据所述自主动态避碰决策规划子系统(4)和船岸交互可视化显示子系统(5)的决策输出，给出所述推进控制器(7)期望的输出，并根据该输出对船舶多推进器进行推力分配控制，同时对船舶的自主航行进行稳定和精确的跟踪控制；
所述操纵运动仿真子系统(3)包括操纵运动仿真模块(31)、推进系统仿真模块(32)、运动模型接口模块(33)，用于根据船舶设计参数，建立船舶操纵控制所需的非线性数学模型，仿真验证所述自主航行控制子系统(2)及推进控制器(7)的性能；
所述自主动态避碰决策规划子系统(4)包括自主航行危险度预测模块(41)、混合路径实施规划模块(42)，用于对船舶自主航行过程中的危险度进行预测评估，并进行全局路径规划与局部路径规划后给出优化后的决策路径；
所述船舶船岸交互可视化显示子系统(5)包括船舶航行情景可视化仿真模块(51)、自主航行性能验证可视化仿真模块(52)、船舶态势信息模块(53)，用于搭建虚拟无人船及航行环境的可视化演示模型，并通过网络通信与岸基自主控制交互，再现船舶自主航行的实时操纵运动过程；
所述信号采集子系统(6)采集船舰自身和海洋环境信息传送至全船信息子系统(1)进行信息融合，并通过网络通信传递给岸基，全船信息子系统(1)将融合信息传送至操纵运动仿真子系统(3)、自主动态避碰决策规划子系统(4)、船岸交互可视化显示子系统(5)进行计算，船岸交互可视化显示子系统(5)通过网络通信接收岸基的主动规划和控制，所述推进控制器(7)根据自主动态避碰决策规划子系统(4)和岸基的规划和决策控制对船舶多推进器及船舵进行推力分配控制和舵角控制。
2.根据权利要求1所述的大型无人艇自主航行控制管理系统，其特征是：所述自主航行控制子系统(2)中多模态自主航行自适应控制模块(21)和推进器推力分配协同控制模块(22)均采用多模态非线性鲁棒控制算法。
3.根据权利要求1所述的大型无人艇自主航行控制管理系统，其特征是：所述操纵运动仿真子系统(3)中操纵运动仿真模块(31)、推进系统仿真模块(32)、运动模型接口模块(33)均采用混合编程进行非线性数学模型建立，所述非线性数学模型包括运动学模型、动力学模型和推进系统数学模型，并建立包括风干扰模型、浪干扰模型和流干扰模型等海洋环境干扰模型。
4.根据权利要求1所述的大型无人艇自主航行控制管理系统，其特征是：所述自主动态避碰决策规划子系统(4)包括自主航行危险度预测模块(41)、混合路径实施规划模块(42)采用基于平面速度矢量分解的避碰算法。
5.根据权利要求1至4任一项所述的大型无人艇自主航行控制管理系统，其特征是：所述信号采集子系统(6)包括设置在船舶上的电子海图、雷达、声呐、光电摄像头、GPS/BDS定位系统、AIS自动识别系统、气象仪、风向仪、计程仪、组合惯性测量仪。
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