【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及海洋科学研究，具体为船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统。
技术介绍
1、随着对海洋资源的开发利用和对海洋环境的保护研究日益深入，海洋科考任务变得越来越复杂和多样化。传统的海洋科考任务往往需要面对复杂多变的海洋环境，包括海洋气象、海洋地形、水文特征等各种复杂因素，因此对海洋科考系统的智能化、自主化和高效化提出了更高的要求。
2、然而，传统海洋科考系统往往存在着数据获取困难、决策制定复杂、执行效率低下等问题，导致科考任务执行效率低、安全性不高等挑战。因此，迫切需要一种船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统，通过高效的信息传递和协同控制，提高科考任务的执行效率和安全性。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统，提高科考任务的效率和安全性，为海洋科考任务的执行提供了新的解决方案。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统，包括：
3、环境感知模块，用于采集海洋环境数据并进行预处理与特征提取，同时关联科考船与无人机挂载设备，实现海洋科考数据收集；
4、数据分析与预测模块，用于对海洋环境和船舶性能进行大数据分析和建立预测模型，分析海洋科考数据；
5、路径规划与决策模块，用于基于强化学习算法进行智能航线规划和自主避障决策，包括对无人机的智慧调度与任务规划；
6、自主控制模块，用于实现舵角控制和
7、无人指挥调度模块，用于远程监控船舶状态和智能调度支持；
8、数据传输与通信模块，用于卫星通信和优化数据传输。
9、优选的，所述环境感知模块包括：
10、多传感器融合模块，用于整合科考船设备与无人机挂载设备的多传感器数据；
11、数据处理模块，用于对采集到的海洋科考环境数据进行清洗、校正处理；
12、特征提取模块，用于对处理后的数据进行特征提取，包括但不限于空气温湿度、风速风向、大气压强、辐射、海表皮温度、温室气体浓度科考数据的特征。
13、优选的，所述传感器包括雷达、激光雷达、摄像头以及航洋气象观测科考设备，所述航洋气象观测科考设备包括空气温湿度传感器、风速风向传感器、大气压强传感器、辐射传感器、海表皮温度传感器、温室气体分析仪。
14、优选的，所述数据分析与预测模块包括：
15、数据分析模块，用于分析海洋环境数据和航行历史数据；
16、模型建立模块，用于建立海洋环境和船舶性能的预测模型。
17、优选的，所述路径规划与决策模块进一步包括：
18、路径规划模块，用于实现智能航线规划和船舶速度控制；
19、避障决策模块，用于检测障碍物并进行避障路径规划和决策。
20、优选的，所述自主控制模块包括：
21、航行控制模块，用于实现舵角控制和推进力控制；
22、动态调整模块，用于根据环境变化和船舶状态进行控制参数的调整。
23、优选的，所述无人指挥调度模块包括：
24、远程监控模块，用于实时监测船舶状态并进行远程干预指令传输；
25、智能调度模块，用于优化任务分配和航行计划调整。
26、优选的，所述数据传输与通信模块进一步包括：
27、卫星通信模块，用于实现远程通信和数据传输；
28、传输优化模块，用于对数据进行压缩、加密和优化传输。
29、优选的，所述环境感知模块、数据分析与预测模块、路径规划与决策模块、自主控制模块、无人指挥调度模块和数据传输与通信模块之间通过数据接口进行信息传递和交互，特别是在海洋科考数据的收集、处理和传输方面。
30、优选的，环境感知模块、数据分析与预测模块、路径规划与决策模块、自主控制模块、无人指挥调度模块和数据传输与通信模块之间通过控制接口进行指令传递和控制，确保海洋科考任务的高效执行。
31、本专利技术提供了船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统。具备以下
32、有益效果：
33、本专利技术通过整合海洋环境感知、数据分析与预测、智能决策与控制等功能，为船舶科考任务提供了全方位的智能化支持。这一系统的具体实施方式可以依托于先进的传感器技术、大数据分析技术、人工智能算法以及卫星通信技术等，通过集成应用这些技术，实现船舶科考任务的自动化、智能化和高效化。该系统的实施将极大地提高船舶科考任务的安全性、效率和智能化水平，为海洋科学研究和相关行业带来显著的益处。
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1.船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统，其特征在于，所述环境感知模块包括：
3.根据权利要求2所述的船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统，其特征在于，所述传感器包括雷达、激光雷达、摄像头以及航洋气象观测科考设备，所述航洋气象观测科考设备包括空气温湿度传感器、风速风向传感器、大气压强传感器、辐射传感器、海表皮温度传感器、温室气体分析仪。
4.根据权利要求1所述的船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统，其特征在于，所述数据分析与预测模块包括：
5.根据权利要求1所述的船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统，其特征在于，所述路径规划与决策模块进一步包括：
6.根据权利要求1所述的船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统，其特征在于，所述自主控制模块包括：
7.根据权利要求1所述的船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统，其特征在于，所述无人指挥调度模块包括：
8.根据权利要求1所述的船载无人指挥调度及大数
9.根据权利要求1-8任一项所述的船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统，其特征在于，所述环境感知模块、数据分析与预测模块、路径规划与决策模块、自主控制模块、无人指挥调度模块和数据传输与通信模块之间通过数据接口进行信息传递和交互。
10.根据权利要求1-8任一项所述的船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统，其特征在于，所述环境感知模块、数据分析与预测模块、路径规划与决策模块、自主控制模块、无人指挥调度模块和数据传输与通信模块之间通过控制接口进行指令传递和控制，确保海洋科考任务的高效执行。
...【技术特征摘要】
1.船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统，其特征在于，所述环境感知模块包括：
3.根据权利要求2所述的船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统，其特征在于，所述传感器包括雷达、激光雷达、摄像头以及航洋气象观测科考设备，所述航洋气象观测科考设备包括空气温湿度传感器、风速风向传感器、大气压强传感器、辐射传感器、海表皮温度传感器、温室气体分析仪。
4.根据权利要求1所述的船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统，其特征在于，所述数据分析与预测模块包括：
5.根据权利要求1所述的船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统，其特征在于，所述路径规划与决策模块进一步包括：
6.根据权利要求1所述的船载无人指挥调度及大数据机载监控智慧系统，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：张小波，陈恳，马玉婷，杨清华，韩博，周海涛，陈建伟，叶茂林，白朝顺，叶丹，
申请(专利权)人：南方海洋科学与工程广东省实验室珠海，
类型：发明
国别省市：
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