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基于智能感知的无人船全自动航行异构系统

阅读:209发布:2020-05-12

专利汇可以提供基于智能感知的无人船全自动航行异构系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及 船舶 智能控制系统技术领域,尤其涉及一种基于智能 感知 的无人船全自动航行异构系统,包括无人船船体平台、船体动 力 系统、遥控模 块 、海图模块、路径记忆模块、 传感器 模块以及自动控 制模 块。本装置利用最少的传感器进行全方位的感知,提高了整体工作的效率与智能化。,下面是基于智能感知的无人船全自动航行异构系统专利的具体信息内容。

1.一种基于智能感知的无人船全自动航行异构系统,其特征在于:包括无人船船体平台、船体动系统、遥控模、海图模块、路径记忆模块、传感器模块以及自动控制模块;
所述无人船船体平台用来搭载所有智能控制系统和船体动力系统;
所述船体动力系统包括电源模块与船体推进器,电源模块为无人船所有设备供电,船体推进器连接电源模块与自动控制模块,从而控制无人船的运动;
遥控模块,所述遥控模块设置为手机APP或遥控器,所述遥控模块通过无线通讯与船载自动控制模块实现交互;
海图模块,所述海图模块用于存储电子海图;
路径记忆模块,所述路径记忆模块用于记忆无人船的行驶路线,便于作业结束后返回初始点;
传感器模块,所述传感器模块包括GNSS接收机、惯性测量单元、环视摄像头、双目摄像头、激光雷达、毫米波雷达、下声呐,对水上水下障碍物进行全方位感知;
所述自动控制模块包括数据采集子系统、数据融合子系统、规划决策子系统及运动控制子系统,所述自动控制模块与船上搭载传感器直连,数据采集子系统控制多源传感器进行环境信息的采集,并将多源传感器采集来的不同类数据加上时间标记传输至数据融合子系统;
所述数据融合子系统经数据采集子系统处理的数据按时间标记信息对同一时刻所有传感器检测到的物体信息进行聚类计算,建立无人船实时动态模型。通过无人船实时动态模型可以得到无人船与障碍物之间相对速度、相对坐标等数据,并将数据录上时间标记传输至规划决策子系统;
所述规划决策子系统已经通过海图模块录入电子海图数据,建立底层地图数据模型。
同时所述规划决策子系统根据数据融合子系统提供的无人船带时间标记的动态数据融入底层地图数据模型,建立实时目标模型,并对动态与静态目标进行分类;并进行栅格化表示,获得当前环境下的静态障碍物坐标、长度、宽度以及动态障碍物的坐标、运动状态信息;
所述规划决策子系统根据无人船此刻在规划海图中的位置、速度信息,所有真实目标在海图中的位置、大小、速度信息来综合规划决策车辆此时刻及未来几秒内的运动状态及运动速度,并把运动状态和运动速度按照算法解析组成控制信号下发给运动控制子系统;
所述运动控制子系统收到规划决策子系统发送来的控制信号,根据控制信号,船体推进器做出反应,控制船体的运动方向、运动速度、转向度。船上的惯性测量单元将船体运动状态信号与控制信号进行实时对比,形成闭环控制,从而保证无人船完成一系列运动。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的无人船全自动航行异构系统,其特征在于,所述GNSS接收机需要架高于无人船平台之上,使其接受卫星信号更好;所述惯性测量单元布置于无人船中心位置,结合船体形状参数,输入内嵌算法,进行船体运动状态的实时解算;所述环视摄像头,为4个广角360度摄像头,位于前后和两侧,略微高于船体平台,主要应用于短距离场景障碍物的识别;所述双目摄像头,布置于船体正前方,主要应用于中远距离场景,能清晰识别海上远距离静态障碍物和动态障碍物;所述激光雷达,布置于船体正前方,激光雷达可以获得极高的速度、距离和角度分辨率,形成精确的3D地图,抗干扰能力强;
所述毫米波雷达,4个毫米波雷达布置与无人船体四角,形成大无死角覆盖,可有效提取景深及速度信息,识别障碍物;所述水下声呐,位于船体正下方,完全浸没于水中,进行水下障碍物的扫描。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的无人船全自动航行异构系统,其特征在于,所述海图模块包括海图导入模块和全局预规划模块;
海图导入模块,按照海图导入格式将所要作业海域的电子海图导入自动控制模块中,建立底层地图数据模型;
全局预规划模块,根据导入的海图及海上航向标准,在船的起始点与终点之间规划航线,使其与已知障碍物无碰撞。
4.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的无人船全自动航行异构系统,其特征在于,所述船体动力系统的船体推进器,采用双推进器,推进器有正反两转,5种速度档位,利用两推进器之间的差速,实现无人船的前进、后退、差速转弯。
5.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的无人船全自动航行异构系统,其特征在于,所述路径记忆模块存储无人船航行路线,结束作业后,根据航行路线,自动返航,并且在下一次相同作业时的航行时可优先调用已存储的海图路线,进行更加智能化的运行。

说明书全文

基于智能感知的无人船全自动航行异构系统

技术领域

[0001] 本发明涉及船舶智能控制系统技术领域,尤其涉及一种基于智能感知的无人船全自动航行异构系统。

背景技术

[0002] 在目前各国经济发展的背景下,大发展海洋经济是大势所趋,是沿岸国家及地区发展的必经之路。海洋经济的发展必将走上快车道,在开展海洋活动时,无人船在海洋活动中必不可少。
[0003] 无人船是一种新型的海洋运载平台,在民用和军事领域具有极其广泛的应用前景,可以进行海洋环境监测、海洋气象预报、通信中继、领海监视等工作。但是现阶段的无人船系统还处于遥控或半自动控制状态。遥控过程中,需要控制人员在岸上或者母船上进行操控。母船的租赁、人员的培训等,所带来的时间与金钱成本都相对较高。人员的操控技术的不娴熟,会大大增加作业时长,作业质量无法保证;一时的疏忽,无人船很容易撞到障碍物,降低无人船的使用寿命,甚至翻船。半自动控制过程中,无人船会根据预设路线进行航向,但其中的岸上障碍物与下障碍物,需要操作人员根据已知的电子海图进行规避,设置航线,对于动态障碍物,则需要及时切换至遥控状态,整体安全性较低。对于未知水域中,无人船航行险则大幅度提升。

发明内容

[0004] 本发明的目的在于克服上述技术的不足,而提供一种基于智能感知的无人船全自动航行异构系统。
[0005] 本发明为实现上述目的,采用以下技术方案:1、一种基于智能感知的无人船全自动航行异构系统,其特征在于:包括无人船船体平台、船体动力系统、遥控模、海图模块、路径记忆模块、传感器模块以及自动控制模块;
[0006] 所述无人船船体平台用来搭载所有智能控制系统和船体动力系统;
[0007] 所述船体动力系统包括电源模块与船体推进器,电源模块为无人船所有设备供电,船体推进器连接电源模块与自动控制模块,从而控制无人船的运动;
[0008] 遥控模块,所述遥控模块设置为手机APP或遥控器,所述遥控模块通过无线通讯与船载自动控制模块实现交互;
[0009] 海图模块,所述海图模块用于存储电子海图;
[0010] 路径记忆模块,所述路径记忆模块用于记忆无人船的行驶路线,便于作业结束后返回初始点;
[0011] 传感器模块,所述传感器模块包括GNSS接收机、惯性测量单元、环视摄像头、双目摄像头、激光雷达、毫米波雷达、水下声呐,对水上水下障碍物进行全方位感知;
[0012] 所述自动控制模块包括数据采集子系统、数据融合子系统、规划决策子系统及运动控制子系统,所述自动控制模块与船上搭载传感器直连,数据采集子系统控制多源传感器进行环境信息的采集,并将多源传感器采集来的不同类数据加上时间标记传输至数据融合子系统;
[0013] 所述数据融合子系统经数据采集子系统处理的数据按时间标记信息对同一时刻所有传感器检测到的物体信息进行聚类计算,建立无人船实时动态模型。通过无人船实时动态模型可以得到无人船与障碍物之间相对速度、相对坐标等数据,并将数据录上时间标记传输至规划决策子系统;
[0014] 所述规划决策子系统已经通过海图模块录入电子海图数据,建立底层地图数据模型。同时所述规划决策子系统根据数据融合子系统提供的无人船带时间标记的动态数据融入底层地图数据模型,建立实时目标模型,并对动态与静态目标进行分类;并进行栅格化表示,获得当前环境下的静态障碍物坐标、长度、宽度以及动态障碍物的坐标、运动状态信息;
[0015] 所述规划决策子系统根据无人船此刻在规划海图中的位置、速度信息,所有真实目标在海图中的位置、大小、速度信息来综合规划决策车辆此时刻及未来几秒内的运动状态及运动速度,并把运动状态和运动速度按照算法解析组成控制信号下发给运动控制子系统;
[0016] 所述运动控制子系统收到规划决策子系统发送来的控制信号,根据控制信号,船体推进器做出反应,控制船体的运动方向、运动速度、转向度。船上的惯性测量单元将船体运动状态信号与控制信号进行实时对比,形成闭环控制,从而保证无人船完成一系列运动。
[0017] 优选地,所述GNSS接收机需要架高于无人船平台之上,使其接受卫星信号更好;所述惯性测量单元布置于无人船中心位置,结合船体形状参数,输入内嵌算法,进行船体运动状态的实时解算;所述环视摄像头,为4个广角360度摄像头,位于前后和两侧,略微高于船体平台,主要应用于短距离场景障碍物的识别;所述双目摄像头,布置于船体正前方,主要应用于中远距离场景,能清晰识别海上远距离静态障碍物和动态障碍物;所述激光雷达,布置于船体正前方,激光雷达可以获得极高的速度、距离和角度分辨率,形成精确的3D地图,抗干扰能力强;所述毫米波雷达,4个毫米波雷达布置与无人船体四角,形成大无死角覆盖,可有效提取景深及速度信息,识别障碍物;所述水下声呐,位于船体正下方,完全浸没于水中,进行水下障碍物的扫描.
[0018] 优选地,所述海图模块包括海图导入模块和全局预规划模块;
[0019] 海图导入模块,按照海图导入格式将所要作业海域的电子海图导入自动控制模块中,建立底层地图数据模型;
[0020] 全局预规划模块,根据导入的海图及海上航向标准,在船的起始点与终点之间规划航线,使其与已知障碍物无碰撞。
[0021] 优选地,所述船体动力系统的船体推进器,采用双推进器,推进器有正反两转,5种速度档位,利用两推进器之间的差速,实现无人船的前进、后退、差速转弯。
[0022] 优选地,所述路径记忆模块存储无人船航行路线,结束作业后,根据航行路线,自动返航,并且在下一次相同作业时的航行时可优先调用已存储的海图路线,进行更加智能化的运行。
[0023] 本发明的有益效果是:全自动航行系统是一个集环境感知、规划决策和运动控制等功能于一体的综合系统,它依赖于各种传感器对无人船航行途中周边环境静态和动态信息数据的采集、融合、处理、反应以及对复杂场景的解析。其需要对传感器分布,整体工作架构分布合理,利用最少的传感器进行全方位的感知,提高了整体工作的效率与智能化。附图说明
[0024] 图1为本发明的结构示意图。

具体实施方式

[0025] 下面结合附图及较佳实施例详细说明本发明的具体实施方式。如图1所示,下面结合附图及较佳实施例详细说明本发明的具体实施方式。需要说明的是,本申请说明书权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本申请的实施方式例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
[0026] 参阅图1所示,本发明的一种基于智能感知的无人船全自动航行异构系统,其特征在于:包括无人船船体平台、船体动力系统、遥控模块、海图模块、路径记忆模块、传感器模块包含GNSS接收机、惯性测量单元、环视摄像头、双目摄像头、激光雷达、毫米波雷达、水下声呐,自动控制模块包括数据采集子系统、数据融合子系统、规划决策子系统及运动控制子系统。
[0027] 所述数据采集子系统主要完成传感器数据的采集和预处理工作,采用FPGA+CPU+GPU的方案作为主系统处理架构,既满足系统对并行高速处理性能的要求,也更容易实现复杂算法,大大提高了运算性能。将所有能并行运行的简单乘累加操作放在FPGA中实现,而CPU仅负责诸如迭代、优化等复杂运算,可将CPU的负担降至最低,从而提升系统的实时性能。
[0028] 无人船数据采集子系统采集的数据主要分为图像数据采集、雷达数据采集和惯导数据采集;图像数据采集分为环视图像采集和前视图像采集,环视图像采集,为4个广角360度摄像头,位于前后和两侧,略微高于船体平台。环视图像采集在系统同步信号的触发下采集同一时刻多个摄像头的图像,并把图像转换成数字信息传输至采集模块上的CPU处理器,由CPU处理器对原始数据进行降噪滤波、白平衡等常规处理,然后通过图像拼接算法进行画面合成和画面矫正,形成无人船全方位图像。通过图像识别算法提取图像中的特征信息和有效信息加上时间标记传输至数据融合子系统进行下一步处理。前视图像采集,利用两个摄像头采集不同视角下的图像,根据像素之间的匹配关系,处理算法根据三角测量计算出像素之间的偏移来获取物体的三维信息,可以得到物体的景深信息,从而计算出物体与相机之间的实际距离,物体三维大小。因本身感知原理的缺陷,导致摄像机的测距并不是那么准确。所述雷达数据采集,可弥补视觉测距的不足。雷达发射器发出连续波,并接收该连续波的反射波,记录该时间差,来确定障碍物与船体的距离。获取物体的点数据,进行坐标转换与去噪声处理等,再根据点云距离或反射强度进行聚类,提取聚类后的特征,根据特征进行分类。所述惯导数据采集,利用CPLD的逻辑电路采集惯导输出的脉冲信号,将固定时间内的脉冲信号以数字信号的形式通过I/O发送到DSP,DSP完成数据采集后,将采集的陀螺和加速度计的数据通过串口发送到数据融合子系统与上位机中。
[0029] 数据融合子系统主要是对各种传感器数据进行融合计算。在本实施例中,数据融合子系统沿用数据采集子系统的硬件架构平台。数据融合子系统根据数据采集子系统提供的各传感器数据,按时间标记对同一时刻所有传感器检测到的物体信息进行聚类计算,根据相邻两次或多次聚类结果计算目标几何相似度,进而根据相似度进行目标匹配,将匹配成功的目标确定为原始目标,提取原始目标相对于无人船坐标系中的运动速度;根据数据采集子系统传输来的目标距离数据进而计算得到真实目标中心的坐标、目标长度、目标宽度等信息。数据融合子系统把确定目标的类别、速度、坐标、长度、宽度等数据加上时间戳标记传输至规划决策子系统。
[0030] 所述规划决策子系统根据数据融合子系统提供的真实目标的几何特征和运动特征,建立真实目标特征模型,并对目标类别判定及分类;栅格化目标特征,并进行栅格化表示,获取当前环境下的障碍物地图。地图和预装在系统中的高精度电子海图进行匹配和融合,得到针对当前时刻的融合认知的地图。规划决策子系统根据无人船此刻的位置、速度等信息,所有障碍物的相对位置、相对大小、相对速度等信息,来综合规划决策车辆此时刻及未来几秒内的运动状态及运动速度,并以控制信号的形式下发给运动控制子系统。
[0031] 所述运动控制子系统收到来自所述规划决策子系统的控制信号,带动两推进器,推进器同时正传实现前向高速前进,推进器差速即完成左右转向,推进器反转实现减速。
[0032] 以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
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