[发明专利]面向无人船舶的自动驾驶集成系统有效

专利信息
申请号: 201910994324.4 申请日: 2019-10-18
公开(公告)号: CN110673600B 公开(公告)日: 2021-05-28
发明(设计)人: 马勇;赵玉蛟 申请(专利权)人: 武汉理工大学
主分类号: G05D1/02 分类号: G05D1/02
代理公司: 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 代理人: 刘秋芳;郑梦阁
地址: 430070 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 面向 无人 船舶 自动 驾驶 集成 系统
【说明书】:

发明公开了一种面向无人船舶的自动驾驶集成系统,包括:感知模块,用于感知船舶航行环境,获取实时航道、水文、船舶自身状态、交通环境动态信息;通信系统,用于船舶与岸基之间、系统模块间传输数据和指令;数据处理模块,用于处理感知模块获取的信息;决策模块,用于根据数据处理模块输出的数据,对船舶当前运行态势、环境进行识别,选择下一步拟采取的动作,并生成动作对应的操作指令;执行模块,用于接收决策模块发出的操作指令并采用PID控制器控制船舶的推进器和船舵,以改变船舶的运动状态。本面向无人船舶的自动驾驶集成系统,综合了感知环境、行为决策、船舶控制、远程操控等功能,可以极大的解放人力,保障了船舶安全航行。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域,尤其涉及一种面向无人船舶的自动驾驶集成系统。

背景技术

在万物智能的大趋势下,船舶的智能化受到了社会的广泛的关注,智能的水面无人船(Unmanned Surface Vessel,USV)逐渐成为了当前的研究热点。随着科学技术的发展,各种传感技术、控制技术、信息技术以及计算机图形处理技术等高新技术日趋成熟,为智能船舶的发展提供了技术基础。

顺应航海技术数字化的潮流,很多船舶驾驶辅助技术和设备被应用到了船舶驾驶中,如:雷达、电子海图、自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)、声纳等。但是,船舶驾驶的主体是人,船舶驾驶辅助设备的增加无疑也增加了驾驶人员的工作负担,人为的操作失误是船舶航行事故的主要诱因。同时,社会经济水平的发展,使人民生活水平普遍提高,船舶工作人员的薪资水平对应提高,这无疑极大的增加了航行成本。因此无人化船舶的发展是顺应时代潮流的,开发集成了各种传感器、通信设备、数据处理设备的无人船舶自动驾驶系统是必要的。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种面向无人船舶的自动驾驶集成系统,旨在实现船舶的无人驾驶。

为实现上述目的,本发明提供一种面向无人船舶的自动驾驶集成系统,包括:

感知模块,用于感知船舶航行环境,获取实时航道、水文、船舶自身状态、交通环境动态信息;

通信系统,用于船舶与岸基之间、系统模块间传输数据和指令;

数据处理模块,用于处理感知模块获取的信息;

决策模块,用于根据数据处理模块输出的数据,对船舶当前运行态势、环境进行识别,选择下一步拟采取的动作,并生成动作对应的操作指令;

执行模块,用于接收决策模块发出的操作指令并采用PID控制器控制船舶的推进器和船舵,以改变船舶的运动状态。

优选地,所述感知模块包括外部交通环境感知子模块、外部自然条件感知子模块和船舶自身状态感知子模块;

所述外部交通环境感知子模块包括视觉传感器、雷达、船舶识别系统、电子海图以及声音传感器;

所述外部自然条件感知子模块包括波浪仪、能见度采集设备、测深仪、风速风向仪、计程仪以及水流传感器;

所述船舶自身状态感知子模块包括船舶定位设备、航向感知设备、温度传感器、湿度传感器以及船体应力监测系统。

优选地,所述决策模块融合所有传感器感知的数据,分析当前船舶航行环境,结合当前船舶航行态势,对船舶运动状态做出决策,并发送推进器和船舵的操作指令给执行模块。

优选地,所述决策模块采用基于DDPG深度强化学习算法的深度神经网络,将船舶航行环境信息与船舶航行状态输入训练好的深度神经网络中,深度神经网络输出船舶控制指令,船舶控制指令包括船舶推力信息和舵角信息。

优选地,所述决策模块中决策网络包括路径跟踪决策网络与避碰决策网络,避碰决策网络所作决策优先级高于路径跟踪决策网络,DDPG深度强化学习算法中的奖励函数分为路径跟踪奖励函数与避碰奖励函数。

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