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;
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、水下声呐,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、转向角度。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。
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