CN115214850A - 一种无人船艇及其保护方法、保护装置、介质 - Google Patents

一种无人船艇及其保护方法、保护装置、介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种无人船艇及其保护方法、保护装置、介质，通过采集无人船艇的运动数据，并且根据运动数据，计算无人船艇在预设时间后的倾覆参数，当倾覆参数表征无人船艇在预设时间后发生倾覆的概率大于预设的概率阈值时，调整无人船艇的运行参数；即实时采集无人船艇的运动数据以预估无人船艇在预设时间后的倾覆概率，若预估到无人船艇在预设时间后的倾覆概率大于预设的概率阈值，则说明无人船艇在预设时间后很可能会倾覆，此时提前调整无人船艇的运行参数以尽量避免无人船艇在倾覆过程中执行部件的损坏，从而可以预知倾覆并提前调整运行参数以保护无人船艇的执行部件，以提高无人船艇的使用寿命，并保证无人船艇顺利完成任务。

Description

一种无人船艇及其保护方法、保护装置、介质
技术领域
本申请涉及无人船艇技术领域，具体涉及一种无人船艇及其保护方法、保护装置、介质。
背景技术
随着人们对海洋、湖泊、水库等水域研究和保护的意识增强，人们开始对其进行调查和探测，作为调查和探测方式，例如利用无人船艇装载着探测和传感设备，利用智能化设备和无线通信技术，实现远程无人控制，自动控制无人船在特定水域航行，并进行探测。由于采用无人船，只需搭载必要的探测设备，而不需要搭载人员，可以将船舶设置的更加小，从而安全性方面等都可以降低要求，同时减少了人力成本，经济成本，而且无人船可以做到全天候，不间断的调查。
然而无人船艇由于提体积小，因此，稳性通常较低，容易受到风浪等影响，导致偏航，甚至发生倾覆。由于无人船的操控是远离操控者的，当发生倾覆事件后，若无法自行翻转扶正，就会导致无人船无法完成既定使命。其中，自扶正能力属于安全救生能力的一种，指船艇倾覆时可以依靠自身的能力回正，增强了无人船艇的生存能力。
虽然自扶正能力可以增强无人船艇的生存能力，但是无人船艇在倾覆过程中可能会导致部分部件的损坏，特别是带电部件，当这些部件进水损坏后，很可能会影响无人船艇执行任务，甚至会导致无人船艇无法运行。
发明内容
为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种无人船艇及其保护方法、保护装置、介质，解决了上述技术问题。
根据本申请的一个方面，提供了一种无人船艇的保护方法，包括：采集所述无人船艇的运动数据；其中，所述运动数据包括所述无人船艇在运动过程中的多个运动参数；根据所述运动数据，计算所述无人船艇在预设时间后的倾覆参数；其中，所述倾覆参数表征所述无人船艇在所述预设时间后发生倾覆的概率；以及当所述倾覆参数表征所述无人船艇在所述预设时间后发生倾覆的概率大于预设的概率阈值时，调整所述无人船艇的运行参数；其中，所述运行参数表征所述无人船艇的多个执行部件的运行状态。
在一实施例中，所述根据所述运动数据，计算所述无人船艇在预设时间后的倾覆参数包括：根据所述运动数据，计算所述无人船艇在所述预设时间后的倾斜角度；所述当所述倾覆参数表征所述无人船艇在所述预设时间后发生倾覆的概率大于预设的概率阈值时，调整所述无人船艇的运行参数包括：当所述预设时间后的倾斜角度大于预设的角度阈值时，调整所述无人船艇的运行参数。
在一实施例中，在所述当所述预设时间后的倾斜角度大于预设的角度阈值时，调整所述无人船艇的运行参数之前，所述无人船艇的保护方法还包括：获取所述无人船艇的当前倾斜角度；所述当所述预设时间后的倾斜角度大于预设的角度阈值时，调整所述无人船艇的运行参数包括：当所述当前倾斜角度大于第一角度阈值，且所述预设时间后的倾斜角度大于第二角度阈值时，调整所述无人船艇的运行参数；其中，所述第二角度阈值大于所述第一角度阈值。
在一实施例中，所述调整所述无人船艇的运行参数包括：关闭所述无人船艇的部分执行部件；在所述调整所述无人船艇的运行参数之后，所述无人船艇的保护方法还包括：检测所述无人船艇的自扶正信息；其中，所述自扶正信息表征所述无人船艇是否完成自扶正操作；以及当所述自扶正信息表示所述无人船艇已经完成自扶正时，再次调整所述无人船艇的运行参数。
在一实施例中，所述自扶正信息包括所述无人船艇的倾斜角度；其中，所述当所述自扶正信息表示所述无人船艇已经完成自扶正时，再次调整所述无人船艇的运行参数包括：当所述无人船艇的倾斜角度在预设的连续时间内均小于第三角度阈值时，再次调整所述无人船艇的运行参数。
在一实施例中，所述当所述自扶正信息表示所述无人船艇已经完成自扶正时，再次调整所述无人船艇的运行参数包括：当所述自扶正信息表示所述无人船艇已经完成自扶正时，检测所述无人船艇的状态信息；以及当所述状态信息表示所述无人船艇正常时，重新启动所述无人船艇的所述部分执行部件以继续执行任务。
在一实施例中，所述当所述自扶正信息表示所述无人船艇已经完成自扶正时，再次调整所述无人船艇的运行参数还包括：当所述状态信息表示所述无人船艇的非关键执行部件损坏时，重新启动所述无人船艇的所述部分执行部件以继续执行任务；其中，所述无人船艇的运行速度小于预设的速度阈值。
在一实施例中，所述当所述自扶正信息表示所述无人船艇已经完成自扶正时，再次调整所述无人船艇的运行参数还包括：当所述状态信息表示所述无人船艇的关键执行部件损坏时，所述无人船艇停止执行任务。
根据本申请的另一个方面，提供了一种无人船艇的保护装置，包括：采集模块，用于采集所述无人船艇的运动数据；其中，所述运动数据包括所述无人船艇在运动过程中的多个运动参数；计算模块，用于根据所述运动数据，计算所述无人船艇在预设时间后的倾覆参数；其中，所述倾覆参数表征所述无人船艇在所述预设时间后发生倾覆的概率；以及调整模块，用于当所述倾覆参数表征所述无人船艇在所述预设时间后发生倾覆的概率大于预设的概率阈值时，调整所述无人船艇的运行参数；其中，所述运行参数表征所述无人船艇的多个执行部件的运行状态。
根据本申请的另一个方面，提供了一种无人船艇，包括：船体；以及如上所述的无人船艇的保护装置；其中，所述无人船艇的保护装置设置于所述船体上。
根据本申请的另一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述任一所述的无人船艇的保护方法。
本申请提供的一种无人船艇及其保护方法、保护装置、介质，通过采集无人船艇的运动数据，并且根据运动数据，计算无人船艇在预设时间后的倾覆参数，当倾覆参数表征无人船艇在预设时间后发生倾覆的概率大于预设的概率阈值时，调整无人船艇的运行参数；即实时采集无人船艇的运动数据以预估无人船艇在预设时间后的倾覆概率，若预估到无人船艇在预设时间后的倾覆概率大于预设的概率阈值，则说明无人船艇在预设时间后很可能会倾覆，此时提前调整无人船艇的运行参数以尽量避免无人船艇在倾覆过程中执行部件的损坏，从而可以预知倾覆并提前调整运行参数以保护无人船艇的执行部件，以提高无人船艇的使用寿命，并保证无人船艇顺利完成任务。
附图说明
通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
图1是本申请一示例性实施例提供的一种无人船艇的保护方法的流程示意图。
图2是本申请另一示例性实施例提供的一种无人船艇的保护方法的流程示意图。
图3是本申请另一示例性实施例提供的一种无人船艇的保护方法的流程示意图。
图4是本申请另一示例性实施例提供的一种无人船艇的保护方法的流程示意图。
图5是本申请另一示例性实施例提供的一种无人船艇的保护方法的流程示意图。
图6是本申请一示例性实施例提供的一种无人船艇的保护装置的结构示意图。
图7是本申请另一示例性实施例提供的一种无人船艇的保护装置的结构示意图。
图8是本申请一示例性实施例提供的一种无人船艇的结构示意图。
图9是本申请一示例性实施例提供的电子设备的结构图。
具体实施方式
下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
随着无人巡航技术的不断发展，无人船艇在水域勘测等方面的应用也越来越多。由于无人船艇的航行通常由电池等动力源提供，且水域勘测的路线还通常比较长，因此，为了保证勘测任务顺利完成，则需要无人船艇的体积和重量都尽量小以保证航行路程。而小型无人船艇在高海况下航行时，由于自身尺度小，抗风浪能力差，存在侧翻倾覆的可能。为提高小型无人船艇在高海况下的生存能力，部分无人船艇具备自扶正的能力，即无人船艇倾覆后可以依靠自身的力量再次恢复正常。自扶正功能也只是在发生倾覆后的紧急救援功能，并不能改变其倾覆所带来的一些后果，例如进水导致电机失效、摄像头浸水导致其失效等。也就是说，目前缺乏无人船艇在自扶正前、自扶正过程中及自扶正后的保护控制方法。
出于解决上述无人船艇在倾覆过程所导致的一系列问题，本申请提出了一种无人船艇及其保护方法和装置，通过实时采集无人船艇的运动数据以预判其是否存在倾覆的可能，当预判存在倾覆可能时调整无人船艇的运行参数，以预先采取一定的保护措施，避免一些重要的或不能浸水的执行部件在倾覆过程中仍然处于正常运行状态而造成损坏，从而尽可能的保护无人船艇的部分执行部件。
下面，结合附图具体说明本申请所提供的一种无人船艇及其保护方法和装置的具体结构和实现方式：
图1是本申请一示例性实施例提供的一种无人船艇的保护方法的流程示意图。如图1所示，该无人船艇的保护方法包括如下步骤：
步骤110：采集无人船艇的运动数据。
其中，运动数据包括无人船艇在运动过程中的多个运动参数。借助无人船艇搭载的惯性导航设备，可以实时采集无人船艇六自由度的运动参数信息，即横荡、纵荡、垂荡、横摆、纵摆和艏摆六个运动方向的运动参数。
步骤120：根据运动数据，计算无人船艇在预设时间后的倾覆参数。
其中，倾覆参数表征无人船艇在预设时间后发生倾覆的概率。根据实时采集的运动数据，实时计算无人船艇在预设时间(例如2秒)后的倾覆参数，即计算无人船艇在2秒钟后是否会发送倾覆。其中倾覆参数可以是无人船艇的倾斜角度、倾斜角速度等。对无人船艇而言，由于长宽比较大，横摇稳定性相比与纵摇稳定性较差，因而无人船艇通常是以侧翻的方式倾覆。因此，对无人船艇的倾覆检测，主要依靠对横摇角以及横摇角速度的实时监测。
步骤130：当倾覆参数表征无人船艇在预设时间后发生倾覆的概率大于预设的概率阈值时，调整无人船艇的运行参数。
其中，运行参数表征无人船艇的多个执行部件的运行状态。若倾覆参数表示无人船艇在预设时间后发生倾覆的概率大于预设的概率阈值，例如倾斜角度大于一定的角度值时，预判无人船艇在预设时间后很可能会发生倾覆，此时调整无人船艇的运行参数以保护部分执行部件。具体的，可以通过关闭部分执行部件的运行或降低其运行参数值，以尽量降低损坏。例如，在预判将要发生倾覆时，可以先行关闭无人船艇的发动机主机、风机等设备，以避免发动机主机、风机等浸水后造成较为严重的物理损坏。
本申请提供的一种无人船艇的保护方法，通过采集无人船艇的运动数据，并且根据运动数据，计算无人船艇在预设时间后的倾覆参数，当倾覆参数表征无人船艇在预设时间后发生倾覆的概率大于预设的概率阈值时，调整无人船艇的运行参数；即实时采集无人船艇的运动数据以预估无人船艇在预设时间后的倾覆概率，若预估到无人船艇在预设时间后的倾覆概率大于预设的概率阈值，则说明无人船艇在预设时间后很可能会倾覆，此时提前调整无人船艇的运行参数以尽量避免无人船艇在倾覆过程中执行部件的损坏，从而可以预知倾覆并提前调整运行参数以保护无人船艇的执行部件，以提高无人船艇的使用寿命，并保证无人船艇顺利完成任务。
图2是本申请另一示例性实施例提供的一种无人船艇的保护方法的流程示意图。如图2所示，上述步骤120可以包括：
步骤121：根据运动数据，计算无人船艇在预设时间后的倾斜角度。
对应的，步骤130可以调整为包括：当预设时间后的倾斜角度大于预设的角度阈值时，调整无人船艇的运行参数。
通过倾斜角度可以很好的预判无人船艇的倾覆概率，例如当无人船艇横向的倾斜角度超过80度(即无人船艇的船体垂直方向与水平面的夹角小于10度)时，此时若仍然处于同一航海环境中，无人船艇很可能会出现倾覆，因此，本申请通过预先计算无人船艇在预设时间后的倾斜角度以预判无人船艇的倾覆概率，并且在倾覆概率较大时调整无人船艇的运行参数。
其中，步骤121的具体实现方式可以是：
首先在船体坐标系中定义多个运动参数。其中，x、y、z分别为纵向、横向和垂向位移，
Figure BDA0003686391700000081
θ、ψ分别为船体的横摇角、纵摇角和艏向角，u、v、w分别为纵向、横向和升沉速度，p，q，r分别为横摇、纵摇和艏摇角速度，X、Y、Z分别为无人船艇在横向、纵向、垂向上所受的推力，K、M、N分别为无人船艇所受到的横摇、纵摇和艏摇力矩。无人船艇所在空间中运动的位置和欧拉角定义在大地坐标系中的坐标分量由ηl＝[x y z]T表示，欧拉角用船舶姿态角由
Figure BDA0003686391700000082
表示，无人船艇的线速度υl＝[u v w]T、角速度υa＝[p q r]T，推力向量由τl＝[X Y Z]T表示，力矩向量由τa＝[K M N]T表示。将分向量合并处理可分别得到总位移向量
Figure BDA0003686391700000083
总速度向量υ＝[υl υa]T＝[u v w p q r]T，总力(力矩)向量τRB＝[τl τa]T＝[X Y Z K M N]T。
无人船艇在大地坐标系下与船体坐标系(即以无人船艇的横向、纵向、垂向建立的空间坐标系)下的线速度具有如下旋转变换关系：
Figure BDA0003686391700000084
其中，
Figure BDA0003686391700000085
为ηl关于时间的导数，Jl(ηa)是可逆旋转矩阵，且的
Figure BDA0003686391700000086
Figure BDA0003686391700000087
其具体形式可写为：
Figure BDA0003686391700000088
欧拉角向量ηa关于时间的导数与角速度向量ηa之间转换关系如下：
Figure BDA0003686391700000091
其中，Ja(ηa)为转换矩阵，具体形式可描述为：
Figure BDA0003686391700000092
无人船艇的运动学方程为：
Figure BDA0003686391700000093
根据流体中刚体运动的牛顿-欧拉方程，无人船艇在船体坐标系下的空间运动方程可以描述为：
Figure BDA0003686391700000094
其中，m表示无人船艇的质量；rb＝[xg yg zg]T为船体重心G在船体坐标系中的位置向量；Io为船体相对于坐标原点Ob的转动惯量矩阵，其格式如下：
Figure BDA0003686391700000095
其中，Ixx、Iyy、Izz分别为船体质量对ObXb、ObYb、ObZb轴的转动惯量；Ixy＝Iyx、Ixz＝Izx、Iyz＝Izy分别是对ObXbYb、ObXbZb、ObYbZb平面的惯性积，且有
Figure BDA0003686391700000096
无人船艇运动的受力方程为：
Figure BDA0003686391700000097
其中，τRB＝[X Y Z K M N]T代表船体受到外部作用力的合力；MRB为船体质量及转动惯量矩阵，可表示为：
Figure BDA0003686391700000101
CRB(υ)＝[C1 C2]为科里奥利力/向心力矩阵，由无人船艇的旋转运动产生，其中C1、C2可分别表示为：
Figure BDA0003686391700000102
Figure BDA0003686391700000103
其中，满足条件
Figure BDA0003686391700000104
成立。
船体所受合力τRB可以看做是各项外力的线性相加，主要包含船体受到的水动力(力矩)τH、外界环境扰动力(力矩)τE以及推进器推力(力矩)τ等，则有：
τRB＝τH+τE+τ；
无人船艇水动力方程为：
Figure BDA0003686391700000105
其中，MA为附加质量矩阵；CA(υ)为附加质量引起的附加科里奥利力/向心力矩阵；D(υ)为阻尼矩阵；g(η)是与船舶位置和船体姿态有关的恢复力(力矩)。
附加质量矩阵MA可表示为：
Figure BDA0003686391700000111
其中：
Figure BDA0003686391700000112
水动力附加科里奥利/向心力矩阵CA(υ)可表示为：
Figure BDA0003686391700000113
其中：
Figure BDA0003686391700000114
阻尼力矩阵D(υ)：
D(υ)＝D+Dn(υ)；
其中，D表示线性阻尼分量；Dn(υ)表示非线性阻尼分量。线性阻尼部分具有如下形式：
Figure BDA0003686391700000115
综上，得到无人船艇在三维空间运动的运动学和动力学数学模型如下：
Figure BDA0003686391700000121
其中，M＝MRB+MA代表惯性力矩阵；C(υ)＝CRB(v)+CA(υ)代表科氏力矩阵；D(υ)＝D+Dn(υ)为阻尼矩阵。M为对称正定矩阵，满足M＝MT＞0；C(υ)为斜对称矩阵，即满足
Figure BDA0003686391700000122
阻尼矩阵也具有正定性，即满足
Figure BDA0003686391700000123
由于无人船艇倾覆既要考虑横摇导致倾覆，也要考虑纵摇导致的倾覆问题，虽然垂荡不会直接导致倾覆问题，但过大的垂荡会增加横向和纵向倾覆的危险，因此针对船艇倾覆问题，考虑船、舵、桨的力和力矩，同时考虑海风、海浪的力和力矩，根据运动学和动力学模型，建立无人船艇的六自由度运动方程。
Figure BDA0003686391700000124
其中，u、v、w代表纵向速度、横向速度和升沉速度，p、q、r则表示横摇、纵摇和艏摇角速度。XH、XP、XR分别为X轴上的流体黏性水动力、螺旋桨推力和舵上流体动力。YH、YP、YR分别为Y轴上的流体黏性水动力、螺旋桨推力和舵上流体动力。ZH、ZP、ZR分别为Z轴上的流体黏性水动力、螺旋桨推力和舵上流体动力。Xwd、Ywd、Zwd为海风的力，Kwd、Mwd、Nwd为海风的力矩。Xwv、Ywv、Zwv为海风的力，Kwv、Mwv、Nwv为海浪的力矩。Ixx、Iyy、Izz分别为绕X、Y、Z轴的惯性矩，Jxx、Jyy、Jzz分别为绕X、Y、Z轴的附加惯性矩。
根据无人艇所受的未知外界扰动与模型动态不确定性进行估计和补偿，本申请设计了一种扩张状态观测器对其进行逼近：
Figure BDA0003686391700000131
其中，
Figure BDA0003686391700000132
为非线性系统，
Figure BDA0003686391700000133
Figure BDA0003686391700000134
为系统状态变量，η1＝y(t)为系统输出，v(t)为系统干扰级模型参数不确定性等未知函数，u(t)为控制量，b为已知参数。
设
Figure BDA0003686391700000135
η3为扩张状态变量，
Figure BDA0003686391700000136
Figure BDA0003686391700000137
为扰动，得到状态方程：
Figure BDA0003686391700000138
设计三阶扩张状态观测器如下：
Figure BDA0003686391700000139
其中，
Figure BDA00036863917000001310
分别是η1、η2，、η3的观测值，κ1、κ2、κ3是大于1的正实数。各状态变量的观测误差：
Figure BDA00036863917000001311
Figure BDA00036863917000001312
建立误差系统：
Figure BDA0003686391700000141
Figure BDA0003686391700000142
误差的李雅普诺夫函数：
Figure BDA0003686391700000143
当κ1κ2＞κ3时，得：
Figure BDA0003686391700000144
因此，V＞0，对其求导，得：
Figure BDA0003686391700000145
由此可见κ1κ2＞k3时V正定，当扰动ω(t)＝0时，
Figure BDA0003686391700000146
误差系统在平衡点ε1(t)＝0，ε2(t)＝0，ε3(t)＝0大范围渐进稳定。当扰动ω(t)≠0时，令|ω(t)|≤ω0，ω0为正常数，系统稳定时：
Figure BDA0003686391700000147
得到观测误差范围：
Figure BDA0003686391700000148
为设计无人船艇倾覆(横倾、纵倾)状态观测器，根据运动学的微分方程
Figure BDA0003686391700000151
首先建立包含前进-横移-垂荡-转艏-横摇-纵摇运动在内的离散型差分运动方程：
Figure BDA0003686391700000152
k时刻系统状态向量：
Figure BDA0003686391700000153
k时刻系统状态观测向量：
Figure BDA0003686391700000154
得到6自由度的观测器离散方程：
Figure BDA0003686391700000155
其中，wk、vk分别为系统噪声和测量噪声向量，并且满足零均值高斯分布：
Figure BDA0003686391700000156
其中，Q，、R分别为系统噪声wk和测量噪声vk的协方差矩阵。
将以上状态估计问题，转化为优化问题：
Figure BDA0003686391700000161
其中，T为当前时刻，N为数据时域，
Figure BDA0003686391700000162
为时刻T-N到时刻T-1的噪声序列。
优化目标函数ΦT定义为{t1：0≤k≤T-N-1}和{t2：T-N≤k≤T-1}两部分计算时域的代价函数：
Figure BDA0003686391700000163
其中，
Figure BDA0003686391700000164
也就是，
Figure BDA0003686391700000165
Figure BDA0003686391700000166
到达代价ΘT-N定义为：
Figure BDA0003686391700000167
其中，
Figure BDA0003686391700000168
为系统状态初值的估计值，P0为
Figure BDA0003686391700000169
协方差矩阵，x(T，x0，{wk})表示在初始值x0且在{wk}噪声序列作用下T时刻的取值。
在上述滚动时域状态估计优化模型基础上，为降低复杂运动模型的计算时间，可采用分段线性仿射，在分段时间间隔内，假定位移姿态的导数、速度导数为不变值，对运动方程在最优估计点
Figure BDA00036863917000001610
进行线性化近似简化。
Figure BDA00036863917000001611
从而建立如下的线性模型滚动时域估计观测器：
Figure BDA00036863917000001612
其中，
Figure BDA0003686391700000171
Figure BDA0003686391700000172
根据上述的无人艇运动状估计算法(扩张状态观测器，滚动时域估计观测器)，可以实时计算得到无人船艇的位置、角度、线速度、角速度在时刻T时刻的估计值
Figure BDA0003686391700000173
预测T+Δt时刻的横摇和纵摇角度。
Figure BDA0003686391700000174
根据无人船艇的姿态角预测值，当无人船艇当前横摇角
Figure BDA0003686391700000175
超过设定值，比如±60°，且未来时刻内预计横摇角
Figure BDA0003686391700000176
超过设定值，比如±80°，则判断无人船艇将要横向倾覆，调整无人船艇的运行参数。
根据无人船艇的姿态角预测值，当无人船艇当前纵摇角
Figure BDA0003686391700000177
超过±40°，且未来时刻内预计纵摇角
Figure BDA0003686391700000178
超过土50°，则判断无人船艇将要纵向倾覆，调整无人船艇的运行参数。
图3是本申请另一示例性实施例提供的一种无人船艇的保护方法的流程示意图。如图3所示，在步骤130之前，该无人船艇的保护方法还可以包括：
步骤140：获取无人船艇的当前倾斜角度。
对应的，步骤130调整为：当当前倾斜角度大于第一角度阈值，且预设时间后的倾斜角度大于第二角度阈值时，调整无人船艇的运行参数。
其中，第二角度阈值大于第一角度阈值。通过实时采集当前倾斜角度和预设时间后的倾斜角度，并分别比对当前倾斜角度和第一角度阈值、预设时间后的倾斜角度和第二角度阈值，以预判无人船艇在预设时间后是否会发生倾覆。例如上述实施例中，当当前横向倾斜角度大于60度(第一角度阈值)、且预设时间后的横向倾斜角度大于80度(第二角度阈值)时，说明无人船艇的横向倾斜角度较大且会持续增大，此时可以判定无人船艇将会发生横向倾覆。
图4是本申请另一示例性实施例提供的一种无人船艇的保护方法的流程示意图。如图4所示，在步骤130之后，该无人船艇的保护方法还可以包括：
步骤150：检测无人船艇的自扶正信息。
其中，自扶正信息表征无人船艇是否完成自扶正操作。具体的，自扶正信息包括无人船艇的倾斜角度。自扶正是指无人船艇在倾覆后，依靠浮力与重力的力矩差，在较短时间内(通常为数秒)完成自扶正的过程。在无人船艇倾覆之后会立刻触发自扶正功能以实现自扶正操作，并且在自扶正过程中实时检测无人船艇的自扶正信息，以确定无人船艇的自扶正信息，包括自扶正开始时间、完成时间等。应当理解，无人船艇的自扶正信息的检测可以由自扶正功能模块提供，例如自扶正功能模块在完成自扶正操作后发出自扶正完成信号。
步骤160：当自扶正信息表示无人船艇已经完成自扶正时，再次调整无人船艇的运行参数。
当无人船艇完成自扶正操作后，再次调整无人船艇的运行参数，即在倾覆之前第一次调整无人船艇的运行参数，例如关闭主机、风机、舱外设备(如光电吊舱)等执行部件，并且在自扶正完成之后第二次调整无人船艇的运行参数(例如再次启动主机、风机、舱外设备等执行部件)，从而继续执行水域勘测等任务。具体的，判定无人船艇自扶正操作完成的具体方式可以是：当无人船艇的倾斜角度在预设的连续时间内均小于第三角度阈值时，判定无人船艇已完成自扶正操作，此时，再次调整无人船艇的运行参数。以横向倾覆为例，当连续的10秒钟内无人船艇的横摇角小于30度时，可以判定无人船艇的自扶正操作已完成，此时可以重新开启主机、风机、舱外设备等执行部件。
图5是本申请另一示例性实施例提供的一种无人船艇的保护方法的流程示意图。如图5所示，上述步骤160可以包括：
步骤161：当自扶正信息表示无人船艇已经完成自扶正时，检测无人船艇的状态信息。
当判定无人船艇已经完成了自扶正操作时，可以进一步检测无人船艇的状态信息，该状态信息为无人船艇的故障诊断结果，即在倾覆且自扶正后对无人船艇进行故障诊断检测，以检测无人船艇的各个系统(包括导航分系统、机舱分系统、动力分系统、传感器分系统等部件)的故障情况。也就是说，在无人船艇经历倾覆、自扶正后，对无人船艇各个部件进行功能检测，以确定无人船艇各个部件的运行情况(执行各个运行动作的能力)。
步骤162：当状态信息表示无人船艇正常时，重新启动无人船艇的部分执行部件以继续执行任务。
当检测到无人船艇的状态信息表示无人船艇正常，即无人船艇完成上述各个功能的执行部件都正常时，可以重新启动无人船艇的部分执行部件(倾覆前关闭的执行部件)以继续未完成的执行任务。也就是说，当状态监测结果为无人船艇一切正常时，可以将无人船艇的任务状态由倾覆、自扶正过程中的暂停模式切换至自主模式(即正常作业模式)，并继续执行相应的任务(例如水域勘测等)。在倾覆后对无人船艇进行检测，只有在无人船艇无故障时才能继续执行任务，以保证其能够完成后续任务，避免因为倾覆导致无人船艇的重要部件(执行任务所必须的执行部件)损坏而无法完成任务或不能准确达到任务目标的情况。
在一实施例中，如图5所示，上述步骤160还可以包括：
步骤163：当状态信息表示无人船艇的非关键执行部件损坏时，重新启动无人船艇的部分执行部件以继续执行任务。
其中，无人船艇的运行速度小于预设的速度阈值。当检测到无人船艇的部分非关键执行部件(例如前视摄像头、油量传感器等)损坏时，这些非关键执行部件对于完成当前任务无影响或没有太大影响，此时，可以启动无人船艇在倾覆前关闭的执行部件，以继续完成任务，但是，为了保证无人船艇可以顺利完成任务并同时保障无人船艇的安全性，可以对无人船艇的运行参数进行限制，例如限速等，即对无人船艇的最大航速和最大转速等设置一个预设的上限值，以避免速度过快而导致无人船艇出现事故，例如避障传感器故障导致避障系统反应延时，此时可以通过降低航速来尽量避免碰撞障碍物；同时还可以避免航速过快而导致再次倾覆，以提高无人船艇的安全性。
如图5所示，上述步骤160还可以包括：
步骤164：当状态信息表示无人船艇的关键执行部件损坏时，无人船艇停止执行任务。
当检测到无人船艇的部分关键执行部件(例如定位导航、动力设备、导航雷达等)损坏时，这些关键执行部件对于完成当前任务有决定性或较大影响，导致无人船艇的正常航行能力降低或缺失。此时，若继续航行，则很可能不能准确的完成任务，甚至会导致无人船艇的丢失，因此，当检测出无人船艇的关键执行部件损坏时，停止执行任务并执行返航任务(条件允许时)，或者原地停机并向远程的控制基站发送求救信号，以提高无人船艇的安全性。
图6是本申请一示例性实施例提供的一种无人船艇的保护装置的结构示意图。如图6所示，该无人船艇的保护装置60包括：采集模块61，用于采集无人船艇的运动数据；其中，运动数据包括无人船艇在运动过程中的多个运动参数；计算模块62，用于根据运动数据，计算无人船艇在预设时间后的倾覆参数；其中，倾覆参数表征无人船艇在预设时间后发生倾覆的概率；以及调整模块63，用于当倾覆参数表征无人船艇在预设时间后发生倾覆的概率大于预设的概率阈值时，调整无人船艇的运行参数；其中，运行参数表征无人船艇的多个执行部件的运行状态。
本申请提供的一种无人船艇的保护装置，通过采集模块61采集无人船艇的运动数据，并且计算模块62根据运动数据，计算无人船艇在预设时间后的倾覆参数，当倾覆参数表征无人船艇在预设时间后发生倾覆的概率大于预设的概率阈值时，调整模块63调整无人船艇的运行参数；即实时采集无人船艇的运动数据以预估无人船艇在预设时间后的倾覆概率，若预估到无人船艇在预设时间后的倾覆概率大于预设的概率阈值，则说明无人船艇在预设时间后很可能会倾覆，此时提前调整无人船艇的运行参数以尽量避免无人船艇在倾覆过程中执行部件的损坏，从而可以预知倾覆并提前调整运行参数以保护无人船艇的执行部件，以提高无人船艇的使用寿命，并保证无人船艇顺利完成任务。
在一实施例中，上述计算模块62可以进一步配置为：根据运动数据，计算无人船艇在预设时间后的倾斜角度。对应的，调整模块63可以配置为：当预设时间后的倾斜角度大于预设的角度阈值时，调整无人船艇的运行参数。
图7是本申请另一示例性实施例提供的一种无人船艇的保护装置的结构示意图。如图7所示，该无人船艇的保护装置60还可以包括：角度获取模块64，用于获取无人船艇的当前倾斜角度。对应的调整模块63可以配置为：当当前倾斜角度大于第一角度阈值，且预设时间后的倾斜角度大于第二角度阈值时，调整无人船艇的运行参数。其中，第二角度阈值大于第一角度阈值。
在一实施例中，如图7所示，该无人船艇的保护装置60还可以包括：检测模块65，用于检测无人船艇的自扶正信息；控制模块66，用于当自扶正信息表示无人船艇已经完成自扶正时，再次调整无人船艇的运行参数。
在一实施例中，如图7所示，上述控制模块66可以包括：状态检测单元661，用于当自扶正信息表示无人船艇已经完成自扶正时，检测无人船艇的状态信息；重启单元662，用于当状态信息表示无人船艇正常时，重新启动无人船艇的部分执行部件以继续执行任务。
在一实施例中，如图7所示，上述控制模块66还可以包括：降级单元663，用于当状态信息表示无人船艇的非关键执行部件损坏时，重新启动无人船艇的部分执行部件以继续执行任务。其中，无人船艇的运行速度小于预设的速度阈值。
在一实施例中，如图7所示，上述控制模块66还可以包括：停止单元664，用于当状态信息表示无人船艇的关键执行部件损坏时，无人船艇停止执行任务。
图8是本申请一示例性实施例提供的一种无人船艇的结构示意图。如图8所示，该无人船艇包括：船体1；以及如上所述的无人船艇的保护装置；其中，无人船艇的保护装置设置于船体1上。
本申请提供的一种无人船艇，通过采集无人船艇的运动数据，并且根据运动数据，计算无人船艇在预设时间后的倾覆参数，当倾覆参数表征无人船艇在预设时间后发生倾覆的概率大于预设的概率阈值时，调整无人船艇的运行参数；即实时采集无人船艇的运动数据以预估无人船艇在预设时间后的倾覆概率，若预估到无人船艇在预设时间后的倾覆概率大于预设的概率阈值，则说明无人船艇在预设时间后很可能会倾覆，此时提前调整无人船艇的运行参数以尽量避免无人船艇在倾覆过程中执行部件的损坏，从而可以预知倾覆并提前调整运行参数以保护无人船艇的执行部件，以提高无人船艇的使用寿命，并保证无人船艇顺利完成任务。
下面，参考图9来描述根据本申请实施例的电子设备。该电子设备可以是第一设备和第二设备中的任一个或两者、或与它们独立的单机设备，该单机设备可以与第一设备和第二设备进行通信，以从它们接收所采集到的输入信号。
图9图示了根据本申请实施例的电子设备的框图。
如图9所示，电子设备10包括一个或多个处理器11和存储器12。
处理器11可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备10中的其他组件以执行期望的功能。
存储器12可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器11可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本申请的各个实施例的无人船艇的保护方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如输入信号、信号分量、噪声分量等各种内容。
在一个示例中，电子设备10还可以包括：输入装置13和输出装置14，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。
在该电子设备是单机设备时，该输入装置13可以是通信网络连接器，用于从第一设备和第二设备接收所采集的输入信号。
此外，该输入设备13还可以包括例如键盘、鼠标等等。
该输出装置14可以向外部输出各种信息，包括确定出的距离信息、方向信息等。该输出设备14可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
当然，为了简化，图9中仅示出了该电子设备10中与本申请有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备10还可以包括任何其他适当的组件。
除了上述方法和设备以外，本申请的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的无人船艇的保护方法中的步骤。
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
此外，本申请的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的无人船艇的保护方法中的步骤。
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理，但是，需要指出的是，在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。
本申请中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。
还需要指出的是，在本申请的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (11)

1.一种无人船艇的保护方法，其特征在于，包括：
采集所述无人船艇的运动数据；其中，所述运动数据包括所述无人船艇在运动过程中的多个运动参数；
根据所述运动数据，计算所述无人船艇在预设时间后的倾覆参数；其中，所述倾覆参数表征所述无人船艇在所述预设时间后发生倾覆的概率；以及
当所述倾覆参数表征所述无人船艇在所述预设时间后发生倾覆的概率大于预设的概率阈值时，调整所述无人船艇的运行参数；其中，所述运行参数表征所述无人船艇的多个执行部件的运行状态。
2.根据权利要求1所述的无人船艇的保护方法，其特征在于，所述根据所述运动数据，计算所述无人船艇在预设时间后的倾覆参数包括：
根据所述运动数据，计算所述无人船艇在所述预设时间后的倾斜角度；
所述当所述倾覆参数表征所述无人船艇在所述预设时间后发生倾覆的概率大于预设的概率阈值时，调整所述无人船艇的运行参数包括：
当所述预设时间后的倾斜角度大于预设的角度阈值时，调整所述无人船艇的运行参数。
3.根据权利要求2所述的无人船艇的保护方法，其特征在于，在所述当所述预设时间后的倾斜角度大于预设的角度阈值时，调整所述无人船艇的运行参数之前，所述无人船艇的保护方法还包括：
获取所述无人船艇的当前倾斜角度；
所述当所述预设时间后的倾斜角度大于预设的角度阈值时，调整所述无人船艇的运行参数包括：
当所述当前倾斜角度大于第一角度阈值，且所述预设时间后的倾斜角度大于第二角度阈值时，调整所述无人船艇的运行参数；其中，所述第二角度阈值大于所述第一角度阈值。
4.根据权利要求1所述的无人船艇的保护方法，其特征在于，所述调整所述无人船艇的运行参数包括：关闭所述无人船艇的部分执行部件；在所述调整所述无人船艇的运行参数之后，所述无人船艇的保护方法还包括：
检测所述无人船艇的自扶正信息；其中，所述自扶正信息表征所述无人船艇是否完成自扶正操作；以及
当所述自扶正信息表示所述无人船艇已经完成自扶正时，再次调整所述无人船艇的运行参数。
5.根据权利要求4所述的无人船艇的保护方法，其特征在于，所述自扶正信息包括所述无人船艇的倾斜角度；
其中，所述当所述自扶正信息表示所述无人船艇已经完成自扶正时，再次调整所述无人船艇的运行参数包括：
当所述无人船艇的倾斜角度在预设的连续时间内均小于第三角度阈值时，再次调整所述无人船艇的运行参数。
6.根据权利要求4所述的无人船艇的保护方法，其特征在于，所述当所述自扶正信息表示所述无人船艇已经完成自扶正时，再次调整所述无人船艇的运行参数包括：
当所述自扶正信息表示所述无人船艇已经完成自扶正时，检测所述无人船艇的状态信息；以及
当所述状态信息表示所述无人船艇正常时，重新启动所述无人船艇的所述部分执行部件以继续执行任务。
7.根据权利要求6所述的无人船艇的保护方法，其特征在于，所述当所述自扶正信息表示所述无人船艇已经完成自扶正时，再次调整所述无人船艇的运行参数还包括：
当所述状态信息表示所述无人船艇的非关键执行部件损坏时，重新启动所述无人船艇的所述部分执行部件以继续执行任务；其中，所述无人船艇的运行速度小于预设的速度阈值。
8.根据权利要求6所述的无人船艇的保护方法，其特征在于，所述当所述自扶正信息表示所述无人船艇已经完成自扶正时，再次调整所述无人船艇的运行参数还包括：
当所述状态信息表示所述无人船艇的关键执行部件损坏时，所述无人船艇停止执行任务。
9.一种无人船艇的保护装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集所述无人船艇的运动数据；其中，所述运动数据包括所述无人船艇在运动过程中的多个运动参数；
计算模块，用于根据所述运动数据，计算所述无人船艇在预设时间后的倾覆参数；其中，所述倾覆参数表征所述无人船艇在所述预设时间后发生倾覆的概率；以及
调整模块，用于当所述倾覆参数表征所述无人船艇在所述预设时间后发生倾覆的概率大于预设的概率阈值时，调整所述无人船艇的运行参数；其中，所述运行参数表征所述无人船艇的多个执行部件的运行状态。
10.一种无人船艇，其特征在于，包括：
船体；以及
如权利要求9所述的无人船艇的保护装置；其中，所述无人船艇的保护装置设置于所述船体上。
11.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-8任一所述的无人船艇的保护方法。
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