本发明专利技术提供一种目标对象的伴航控制方法、装置及设备。其中，所述目标对象的伴航控制方法，包括：从伴航系统的数字孪生体模型中获取目标对象所在目标区域的目标区域信息；所述数字孪生体模型用于实时获取存储伴航系统中的目标对象和拖轮的实时状态信息；根据所述目标区域信息，确定所述目标对象和拖轮的几何信息和载荷信息；根据所述几何信息、载荷信息以及拖轮和目标对象之间的位置关系，确定拖轮的运动态势信息；根据所述运动态势信息，控制所述拖轮辅助所述目标对象停靠至目标区域内的目标位置。本发明专利技术的方案能够实现拖轮无人化完全自主伴航过程，提高伴航作业效率以及作业安全性。性。性。
【技术实现步骤摘要】
一种目标对象的伴航控制方法、装置及设备
[0001]本专利技术涉及计算机信息处理
，特别是指一种目标对象的伴航控制方法、装置及设备。
技术介绍
[0002]在港口，船舶进出港和靠离泊过程，为保障船舶靠离泊过程中的船只安全、船员安全和岸基设施安全，提高港口作业安全性与运转效率，需要拖轮的伴航作业；拖轮为船舶提供拖带、顶推、护航抢险救助等专业水上服务，是货运船舶进出港、靠离泊过程中的重要安全保障力量，是港口生产不可或缺的重要一环。
[0003]在现代港口运营不断追求效率的大背景下，拖轮伴航过程中的危险因素较多，伴航目标船较大、船体外板线型外漂严重、拖轮驾驶员实现存在盲区、拖轮带解拖缆过程中船间效应强烈和操作人员的经验程度等客观条件已经成为运输船舶靠离泊效率提升的重要制约因素。
[0004]现有技术中，拖轮伴航过程主要依赖船员对港口环境、本船操纵性、目标船等各种信息的经验判断实现拖航过程，依靠船员经验过程容易出现判断误差，影响拖轮伴航过程的安全性及效率问题，智能船舶系统可以辅助船员实现伴航作业过程中的决策结果，但是并不能完全代替引航员的决策；而且，港口拖轮受环因素和人员因素影响较大，对于航行状态、安全状况的判断主要依靠个人实践经验，易发生不恰当的决策，造成人力、物力或者财力的损失。现有拖轮伴航作业过程，更多依赖于船员的经验，易于发生不恰当的决策，是拖轮伴航作业过程中的不可控因素，处理效率低，安全性差。
技术实现思路
[0005]本专利技术要解决的技术问题是如何提供一种目标对象的伴航控制方法、装置及设备，能够实现拖轮无人化完全自主伴航过程，提高伴航作业效率以及作业安全性。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：
[0007]一种目标对象的伴航控制方法，所述方法包括：
[0008]从伴航系统的数字孪生体模型中获取目标对象所在目标区域的目标区域信息；所述数字孪生体模型用于实时获取存储伴航系统中的目标对象和拖轮的实时状态信息；
[0009]根据所述目标区域信息，确定所述目标对象和拖轮的几何信息和载荷信息；
[0010]根据所述几何信息、载荷信息以及拖轮和目标对象之间的位置关系，确定拖轮的运动态势信息；
[0011]根据所述运动态势信息，控制所述拖轮辅助所述目标对象停靠至目标区域内的目标位置。
[0012]可选的，从伴航系统的数字孪生体模型中获取目标对象所在目标区域的目标区域信息，包括：
[0013]从伴航系统的数字孪生体模型中获取目标对象所在目标区域的目标区域静态数
据信息和动态数据信息；所述静态数据信息包括：拖轮的属性信息、目标对象所要停靠的目标港口的港口信息以及目标障碍物的信息；所述动态数据信息包括：港口的风力信息、风速信息、波高信息以及水流速度信息。
[0014]可选的，根据所述目标区域信息，确定所述目标对象和拖轮的几何信息和载荷信息，包括：
[0015]对所述静态数据信息对应的拖轮和目标对象进行图像识别，获得拖轮和目标对象的几何信息；
[0016]根据所述动态数据信息，确定拖轮的载荷信息。
[0017]可选的，根据所述几何信息、载荷信息以及拖轮和目标对象之间的位置关系，确定拖轮的运动态势信息，包括：
[0018]根据所述拖轮的体积、目标对象的体积、所述拖轮的风载荷、波载荷、水载荷，以及拖轮和目标对象之间的间距与角度，确定拖轮的舵角和航速。
[0019]可选的，根据所述拖轮的体积、目标对象的体积、所述拖轮的风载荷、波载荷、水载荷，以及拖轮和目标对象之间的间距与角度，确定拖轮的舵角，包括：
[0020]根据，确定拖轮的舵角；
[0021]其中，为拖轮的舵角，为系数，为拖轮的体积，为目标对象的体积，为拖轮的风载荷，为拖轮的波载荷，为拖轮的水载荷，为拖轮与目标对象之间的角度，为拖轮与目标对象之间的距离，为拖轮的拖拽绳的长度，为拖轮的推力，至为权重。
[0022]可选的，根据所述拖轮的体积、目标对象的体积、所述拖轮的风载荷、波载荷、水载荷，以及拖轮和目标对象之间的间距与角度，确定拖轮的航速，包括：
[0023]根据，确定拖轮的航速；
[0024]其中，为拖轮的航速，为系数，为拖轮的体积，为目标对象的体积，为拖轮的风载荷，为拖轮的波载荷，为拖轮的水载荷，为拖轮与目标对象之间的角度，为拖轮与目标对象之间的距离，为拖轮的拖拽绳的长度，为拖轮的推力，至为权重。
[0025]可选的，所述伴航系统的数字孪生体模型目标对象和拖轮的实时状态信息包括所述目标对象的类型、体积、质量和结构型式中的至少一项。
[0026]本专利技术还提供一种目标对象的伴航控制装置，所述装置包括：
[0027]获取模块，用于从伴航系统的数字孪生体模型中获取目标对象所在目标区域的目标区域信息；所述数字孪生体模型用于实时获取存储伴航系统中的目标对象和拖轮的实时状态信息；
[0028]处理模块，用于根据所述目标区域信息，确定所述目标对象和拖轮的几何信息和
载荷信息；根据所述几何信息、载荷信息以及拖轮和目标对象之间的位置关系，确定拖轮的运动态势信息；根据所述运动态势信息，控制所述拖轮辅助所述目标对象停靠至目标区域内的目标位置。
[0029]本专利技术还提供一种计算设备，包括：处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
[0030]本专利技术还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
[0031]本专利技术的上述方案至少包括以下有益效果：
[0032]本专利技术的上述方案，通过从伴航系统的数字孪生体模型中获取目标对象所在目标区域的目标区域信息；所述数字孪生体模型用于实时获取存储伴航系统中的目标对象和拖轮的实时状态信息；根据所述目标区域信息，确定所述目标对象和拖轮的几何信息和载荷信息；根据所述几何信息、载荷信息以及拖轮和目标对象之间的位置关系，确定拖轮的运动态势信息；根据所述运动态势信息，控制所述拖轮辅助所述目标对象停靠至目标区域内的目标位置。能够实现拖轮无人化完全自主伴航过程，提高伴航作业效率以及作业安全性。
附图说明
[0033]图1是本专利技术实施例的目标对象的伴航控制方法的流程示意图；
[0034]图2是本专利技术实施例的目标对象的伴航控制装置的模块框示意图。
具体实施方式
[0035]下面将参照附图更详细地描述本申请的示例性实施例。虽然附图中显示了本专利技术的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本专利技术而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本专利技术，并且能够将本专利技术的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0036]如图1所示，本专利技术的实施例提供一种目标对象的伴航控制方法，所述方法包括：
[0037]步骤11，从伴航系本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种目标对象的伴航控制方法，其特征在于，所述方法包括：从伴航系统的数字孪生体模型中获取目标对象所在目标区域的目标区域信息；所述数字孪生体模型用于实时获取存储伴航系统中的目标对象和拖轮的实时状态信息；根据所述目标区域信息，确定所述目标对象和拖轮的几何信息和载荷信息；根据所述几何信息、载荷信息以及拖轮和目标对象之间的位置关系，确定拖轮的运动态势信息；根据所述运动态势信息，控制所述拖轮辅助所述目标对象停靠至目标区域内的目标位置。2.根据权利要求1所述的目标对象的伴航控制方法，其特征在于，从伴航系统的数字孪生体模型中获取目标对象所在目标区域的目标区域信息，包括：从伴航系统的数字孪生体模型中获取目标对象所在目标区域的目标区域静态数据信息和动态数据信息；所述静态数据信息包括：拖轮的属性信息、目标对象所要停靠的目标港口的港口信息以及目标障碍物的信息；所述动态数据信息包括：港口的风力信息、风速信息、波高信息以及水流速度信息。3.根据权利要求2所述的目标对象的伴航控制方法，其特征在于，根据所述目标区域信息，确定所述目标对象和拖轮的几何信息和载荷信息，包括：对所述静态数据信息对应的拖轮和目标对象进行图像识别，获得拖轮和目标对象的几何信息；根据所述动态数据信息，确定拖轮的载荷信息。4.根据权利要求1所述的目标对象的伴航控制方法，其特征在于，根据所述几何信息、载荷信息以及拖轮和目标对象之间的位置关系，确定拖轮的运动态势信息，包括：根据所述拖轮的体积、目标对象的体积、所述拖轮的风载荷、波载荷、水载荷，以及拖轮和目标对象之间的间距与角度，确定拖轮的舵角和航速。5.根据权利要求4所述的目标对象的伴航控制方法，其特征在于，根据所述拖轮的体积、目标对象的体积、所述拖轮的风载荷、波载荷、水载荷，以及拖轮和目标对象之间的间距与角度，确定拖轮的舵角，包括：根据，确定拖轮的舵角；其中，为拖轮的舵角，为系数，为拖轮的体积，为目标对象的体...
【专利技术属性】
技术研发人员：樊娟娟，赵岩，马吉林，赵轩，王新宇，罗岱，孙宁，
申请(专利权)人：中国船级社，
类型：发明
国别省市：
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