一种基于感知数据的无人船航行状态控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于感知数据的无人船航行状态控制方法，包括获取无人船在航行过程中的感知数据，根据感知数据计算当前时刻的无人船状态数据；根据无人船状态数据生成局部海图；提取环境目标特征与已知环境目标特征进行匹配，利用匹配的最优环境目标特征对生成的局部海图进行更新；利用更新后的局部海图对无人船航行状态进行控制。本发明专利技术通过对多传感器信息的感知数据进行融合，并利用感知数据进行局部海图的生成及更新过程，从而实现对无人船航行状态进行控制，提高无人船自主航行的实时性和准确性；并且采用航向保持性能和航迹跟踪性能对无人船自主航行性能进行评估，进一步提高了无人船自主航行和准确性。了无人船自主航行和准确性。了无人船自主航行和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于感知数据的无人船航行状态控制方法


[0001]本专利技术涉及无人船自主航行
，具体涉及一种基于感知数据的无人船航行状态控制方法。

技术介绍

[0002]随着海洋资源越来越受国家的重视，海上勘采、运输活动的不断频繁，以及科技的不断发展与进步，智能化、体系化和无人化的船舶体系成为新的发展方向。近几年来，通过船舶与先进的控制技术相结合，发展起来了一个新型的研究课题
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水面无人船，无人船是一种通过自主感知规划、自主航行从而能够完成目标探测等任务的小型水面无人平台。无人船在各个领域都有着广阔和良好的发展前景，其技术也逐渐成为人们关注的焦点和研究的重点对象。
[0003]随着人工智能、深度学习的快速发展，无人化、智能化已经成为船舶发展的主要方向之一。无人船作为全自动的水面机器人，能够在复杂的海洋环境下自主航行从而代替人类完成重要任务。自主航行能力的实现依靠船舶对环境的精确感知，但是在复杂海况和高速航行时，现有无人船对周围航行环境的感知无法满足自主航行实时性和准确性的要求。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供了一种基于感知数据的无人船航行状态控制方法。
[0005]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0006]一种基于感知数据的无人船航行状态控制方法，包括以下步骤：
[0007]获取无人船在航行过程中的感知数据，根据感知数据计算当前时刻的无人船状态数据；
[0008]根据无人船状态数据生成局部海图；
[0009]提取环境目标特征与已知环境目标特征进行匹配，利用匹配的最优环境目标特征对生成的局部海图进行更新；
[0010]利用更新后的局部海图对无人船航行状态进行控制。
[0011]进一步地，所述感知数据包括无人船在航行过程中的多传感器数据。
[0012]进一步地，所述多传感器数据具体包括：航行环境参数、水面船舶参数、限制区域与碍航物参数、本艇航行参数、及海洋环境参数；其中，
[0013]航行环境参数具体包括海岸、港口、码头、助航设施信息；
[0014]水面船舶参数具体包括水面船舶分类、形状、速度、方位信息；
[0015]限制区域与碍航物参数具体包括岛礁、水面漂浮物、跨海电缆、危险浅点、沉船、暗礁的形状、速度、方位信息；
[0016]本艇航行参数具体包括本艇航行的位置、航速、航向、位姿信息；
[0017]海洋环境参数具体包括风向、风速、水流、浪涌、水温、盐度信息。
[0018]进一步地，所述根据无人船状态数据生成局部海图具体包括：
[0019]根据当前时刻的无人船状态数据和设定的系统输入控制参数计算得到下一时刻的无人船状态数据。
[0020]进一步地，所述提取环境目标特征与已知环境目标特征进行匹配，利用匹配的最优环境目标特征对生成的局部海图进行更新，具体包括以下分步骤：
[0021]基于雷达探测模型将当前时刻雷达探测到的环境目标和雷达探测参数以极坐标的形式转化为雷达探测图像；
[0022]采用尺度不变特征转换算法对雷达探测图像进行特征提取，得到环境目标特征；
[0023]将提取的环境目标特征与已知环境目标特征进行匹配，并选择显著性最大的环境目标特征作为新的环境目标特征对生成的局部海图进行更新。
[0024]进一步地，所述新的环境目标特征表示为：
[0025][0026]式中，表示当前时刻t探测的环境目标i的特征，(x
i
，y
i
)表示环境目标i的全局坐标，(x
r
，y
r
)表示当前时刻t无人船的全局坐标，表示当前时刻t无人船航向与海图中x轴的夹角，表示当前时刻t探测的环境目标i的距离噪声，表示当前时刻t探测的环境目标i的方位噪声。
[0027]进一步地，所述方法还包括：
[0028]对无人船在自主航行系统控制下的航向保持性能和航迹跟踪性能进行评估；
[0029]判断航向保持性能评估值和航迹跟踪性能评估值是否均小于设定阈值；若是，继续利用更新后的局部海图对无人船航行状态进行控制；否则，重新获取无人船在航行过程中的感知数据。
[0030]进一步地，对无人船在自主航行系统控制下的航向保持性能进行评估，具体包括以下分步骤：
[0031]分别计算无人船在自主航行系统控制下的航向偏差平滑度、航行时间和能量消耗值；
[0032]分别对计算的航向偏差平滑度、航行时间和能量消耗值进行归一化处理；
[0033]采用线性加权求和法计算无人船在自主航行系统控制下的航向保持性能评估值。
[0034]进一步地，对无人船在自主航行系统控制下的航迹跟踪性能进行评估，具体包括以下分步骤：
[0035]分别计算无人船在自主航行系统控制下的航迹平滑度、路径点偏离度、航行时间和能量消耗值；
[0036]分别对计算的航迹平滑度、路径点偏离度、航行时间和能量消耗值进行归一化处理；
[0037]采用线性加权求和法计算无人船在自主航行系统控制下的航迹跟踪性能评估值。
[0038]本专利技术具有以下有益效果：
[0039]本专利技术通过对多传感器信息的感知数据进行融合，并利用感知数据进行局部海图
的生成及更新过程，从而实现对无人船航行状态进行控制，提高无人船自主航行的实时性和准确性；并且采用航向保持性能和航迹跟踪性能对无人船自主航行性能进行评估，进一步提高了无人船自主航行和准确性。
附图说明
[0040]图1为本专利技术实施例中基于感知数据的无人船航行状态控制方法的流程示意图；
[0041]图2为本专利技术实施例中步骤S3的分步骤流程示意图；
具体实施方式
[0042]下面对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便于本
的技术人员理解本专利技术，但应该清楚，本专利技术不限于具体实施方式的范围，对本
的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本专利技术的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本专利技术构思的专利技术创造均在保护之列。
[0043]如图1所示，本专利技术实施例提供了一种基于感知数据的无人船航行状态控制方法，包括以下步骤S1至S4：
[0044]S1、获取无人船在航行过程中的感知数据，根据感知数据计算当前时刻的无人船状态数据；
[0045]在本步骤中，本专利技术首先获取获取无人船在航行过程中的感知数据，本专利技术中所涉及的感知数据包括无人船在航行过程中的多传感器数据。
[0046]本专利技术所获取的多传感器数据具体包括：航行环境参数、水面船舶参数、限制区域与碍航物参数、本艇航行参数、及海洋环境参数；其中，
[0047]航行环境参数具体包括海岸、港口、码头、助航设施信息；
[0048]水面船舶参数具体包括水面船舶分类、形状、速度、方位信息；
[0049]限制区域与碍航物参数具体包括岛礁、水面漂浮物本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于感知数据的无人船航行状态控制方法，其特征在于，包括以下步骤：获取无人船在航行过程中的感知数据，根据感知数据计算当前时刻的无人船状态数据；根据无人船状态数据生成局部海图；提取环境目标特征与已知环境目标特征进行匹配，利用匹配的最优环境目标特征对生成的局部海图进行更新；利用更新后的局部海图对无人船航行状态进行控制。2.根据权利要求1所述的基于感知数据的无人船航行状态控制方法，其特征在于，所述感知数据包括无人船在航行过程中的多传感器数据。3.根据权利要求2所述的基于感知数据的无人船航行状态控制方法，其特征在于，所述多传感器数据具体包括：航行环境参数、水面船舶参数、限制区域与碍航物参数、本艇航行参数、及海洋环境参数；其中，航行环境参数具体包括海岸、港口、码头、助航设施信息；水面船舶参数具体包括水面船舶分类、形状、速度、方位信息；限制区域与碍航物参数具体包括岛礁、水面漂浮物、跨海电缆、危险浅点、沉船、暗礁的形状、速度、方位信息；本艇航行参数具体包括本艇航行的位置、航速、航向、位姿信息；海洋环境参数具体包括风向、风速、水流、浪涌、水温、盐度信息。4.根据权利要求1所述的基于感知数据的无人船航行状态控制方法，其特征在于，所述根据无人船状态数据生成局部海图具体包括：根据当前时刻的无人船状态数据和设定的系统输入控制参数计算得到下一时刻的无人船状态数据。5.根据权利要求1所述的基于感知数据的无人船航行状态控制方法，其特征在于，所述提取环境目标特征与已知环境目标特征进行匹配，利用匹配的最优环境目标特征对生成的局部海图进行更新，具体包括以下分步骤：基于雷达探测模型将当前时刻雷达探测到的环境目标和雷达探测参数以极坐标的形式转化为雷达探测图像；采用尺度不变特征转换算法对雷达探测图像进行特征提取，得到环境目标特征；将提取的环境目标特征与已知环境目标特征进行匹配，并选择显著性最大的环境目标特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗南杭，丁玮，颜子杰，胡芳禹，杜恩武，
申请(专利权)人：中国船舶重工集团公司第七一九研究所，
类型：发明
国别省市：