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基于3D激光雷达的水面无人艇靠泊参数估计

系统仿真学报 2024年第8期36卷 1737-1748页

作者：王海超尹勇景乾峰丛琳大连海事大学航海动态仿真和控制交通部重点实验室辽宁大连116026

为准确地估计靠泊参数,提出了一种基于艇载3D激光雷达的靠泊参数估计方法。该方法包括2个主要模块:无人艇位姿估计和靠泊状态估计。无人艇位姿估计模块采用点云预处理算法对原始点云进行降采样并滤除异常值,利用点云配准算法实现了无人... 详细信息

为准确地估计靠泊参数,提出了一种基于艇载3D激光雷达的靠泊参数估计方法。该方法包括2个主要模块:无人艇位姿估计和靠泊状态估计。无人艇位姿估计模块采用点云预处理算法对原始点云进行降采样并滤除异常值,利用点云配准算法实现了无人艇靠泊过程中的位姿估计。靠泊状态估计模块通过MSAC算法提取泊位边界信息,并基于此信息计算靠泊参数。实验结果表明:该算法所得无人艇位姿信息和靠泊参数信息均与实际相符,平均靠泊距离误差小于0.023 m,平均角度误差小于0.26°,验证了该靠泊参数估计算法的准确性和合理性。

关键词：水面无人艇靠泊参数估计无人艇位姿估计靠泊状态估计点云配准

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海上无人机对运动船舶的长期检测跟踪算法

仪器仪表学报 2024年第3期45卷 326-335页

作者：范云生张凯牛龙辉刘婷费凡大连海事大学船舶电气工程学院大连116026 辽宁省智能船舶技术与系统重点实验室大连116026

针对无人机在海上对船舶进行长时跟踪时,由于船身被遮挡及船舶离开视野导致目标跟踪失败的问题,提出了基于YOLOv5和ECO_HC相结合的海上目标长时检测跟踪算法。首先,利用感知哈希与峰值比例综合评估跟踪过程的可靠性,目标丢失时利用YOLOv... 详细信息

针对无人机在海上对船舶进行长时跟踪时,由于船身被遮挡及船舶离开视野导致目标跟踪失败的问题,提出了基于YOLOv5和ECO_HC相结合的海上目标长时检测跟踪算法。首先,利用感知哈希与峰值比例综合评估跟踪过程的可靠性,目标丢失时利用YOLOv5检测器重新定位目标位置,并初始化跟踪器模型,消除累计错误信息。其次针对目标在跟踪过程中存在的旋转变化,利用傅里叶-梅林变换进行旋转参数估计,减少了目标旋转造成的跟踪器性能下降问题。本文算法在OTB-100数据集上的平均精确度和成功率为83.9%和76.7%;在无人机平台上进行实际海上场景船舶跟踪实验,在完全遮挡及离开视野两种情况下精确度和成功率分别为为80.9%,60.4%和90.2%,48.3%,实验表明本文算法可以有效抑制常见海面干扰因素的影响。

关键词：海上无人机长时跟踪相关滤波重新检测旋转跟踪框

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面向无人船视觉感知的几何结构保护视差图像拼接

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系统仿真学报 2024年第8期36卷 1749-1763页

作者：杨志林尹勇张如凯景乾峰姜森朱文锋大连海事大学航海动态仿真和控制实验室辽宁大连116026 天津海运职业学院航海技术系天津300350

针对海上低纹理、大视差图像拼接过程中由于误对齐产生的伪影问题,提出一种基于点线特征配准和最佳接缝线融合的几何结构保视差图像拼接算法。在传统的基于点特征求解单应变换的基础上引入线段特征,并将潜在的共面局部线段合并为全局线... 详细信息

针对海上低纹理、大视差图像拼接过程中由于误对齐产生的伪影问题,提出一种基于点线特征配准和最佳接缝线融合的几何结构保视差图像拼接算法。在传统的基于点特征求解单应变换的基础上引入线段特征,并将潜在的共面局部线段合并为全局线段,为接缝线融合提供精准对齐的条件;在图像融合过程中,利用tanh度量的颜色差异和梯度差异以及引入显著性检测权重来设计接缝切割方法的能量函数,引导最佳接缝线避开图像中显著海上结构,从而确保结构边缘的连续性;使用SIFT flow方法校正拼接缝上的错位像素,实现几何结构准确的海上图像拼接。在20对不同场景数据上的拼接实验表明,与基准方法相比,所提算法的基于SSIM的接缝质量误差平均降低了44.6%,最多降低66.7%,基于ZNCC(zero mean normalized cross-correlation)的接缝质量误差平均降低了24.7%,最多降低了51.6%,能够有效地避免伪影,从而得到观感自然的拼接结果,满足无人船航行过程中对宽视场的需求。

关键词：无人船视觉感知图像拼接点线一致性配准几何结构保护最佳接缝线融合

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基于SPO的燃料电池船舶航速与功率分配策略协同优化

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中国舰船研究 2024年

作者：王宁李志强大连海事大学轮机工程学院大连市智能船舶绿色动力控制与测试重点实验室水路交通控制全国重点实验室(大连) 大连海事大学船舶电气工程学院

[目的]针对复杂航行环境下最优航速难以获取而导致燃料电池船舶能效提升有限的问题，提出基于粒子群算法的燃料电池船舶航速与功率分配策略协同优化方法。[方法]采用K-means对气象环境数据进行空间网格聚类分析并作为航线分段的依据，... 详细信息

[目的]针对复杂航行环境下最优航速难以获取而导致燃料电池船舶能效提升有限的问题，提出基于粒子群算法的燃料电池船舶航速与功率分配策略协同优化方法。[方法]采用K-means对气象环境数据进行空间网格聚类分析并作为航线分段的依据，进而通过船舶航行阻力分析和等效氢耗思想构建燃料电池船舶航速–氢耗模型。同时，以加速度为优化参数设计航速优化值在航段之间传承–链接的优化方式，进而运用粒子群算法对船舶全航程航速和燃料电池输出功率进行优化。[结果]仿真验证结果表明，相较于原航速和传统航速分段优化方法，航速与功率分配策略协同优化方法分别降低了3.85%和1.99%的氢气消耗。[结论]该方法有效提高了短程船舶航行能效，并改善了传统分段优化的航速阶梯分布缺陷问题，可为燃料电池船舶的推广应用提供参考。

关键词：氢燃料电池船舶航线划分航速优化动力–航行协同优化粒子群算法

基于MHA⁃BiGRU的内河航道水位预测分析

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大连海事大学学报 2024年第1期50卷 46-56页

作者：马瑞鑫尹勇鲍可馨汪永超大连海事大学航海动态仿真和控制实验室辽宁大连116026 交通运输部天津水运工程科学研究院天津300456

针对山区内河航道水位预测技术难题,分析了影响航道水位预测的环境因素和技术难点,总结了当前航道水位预测模型的技术方法,提出一种新型的MHA⁃BiGRU航道水位预测模型,将多头注意力机制引入GRU模型,实现了模型对航道水位序列数据时间和... 详细信息

针对山区内河航道水位预测技术难题,分析了影响航道水位预测的环境因素和技术难点,总结了当前航道水位预测模型的技术方法,提出一种新型的MHA⁃BiGRU航道水位预测模型,将多头注意力机制引入GRU模型,实现了模型对航道水位序列数据时间和空间等重要因素的特征权重划分,使模型聚焦影响航道水位变化的关键因素。以乌江下游航道为研究对象,通过建设水位和流速实时动态监测站,建立监测数据集,选取平均绝对误差(MAE)、纳什效率系数(NSE)和均方根误差(RMSE)等参数作为评价指标对该模型进行验证。结果表明,模型通过多头注意力机制和双向循环神经网络的应用,提升了航道水位预测性能;与传统的LSTM和GRU等经典时序预测模型相比,该模型具有更好的鲁棒性和更高的精度。将模型嵌入系统平台中进行示范应用,实现了航道水位的实时动态监测和中短期预测,具有较高的工程应用价值。

关键词：内河航道水位预测航道安全监管多头注意力机制(MHA) 门控循环单元(GRU)

欠驱动无人船路径跟踪:一种有限时间正切漂角视线制导方法

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控制与决策 2024年

作者：王宁贾薇吴浩峻大连海事大学轮机工程学院大连市智能船舶绿色动力控制与测试重点实验室水路交通控制全国重点实验室

海洋环境复杂多变,为提升欠驱动无人船(Underactuated Marine Vehicle, UMV)的自主航行与故障应对能力,本文提出了基于有限时间正切漂角视线制导的指令滤波路径跟踪控制策略.在包括内部动力学未知、时变大漂角和执行器故障的复杂情况下... 详细信息

海洋环境复杂多变,为提升欠驱动无人船(Underactuated Marine Vehicle, UMV)的自主航行与故障应对能力,本文提出了基于有限时间正切漂角视线制导的指令滤波路径跟踪控制策略.在包括内部动力学未知、时变大漂角和执行器故障的复杂情况下,该策略可使UMV在有限时间内遵循所需的路径.首先,构建了有限时间漂角观测器,用于快速精准地估计时变大漂角?随后,引入有限时间正切漂角视线制导律,不仅能提升制导性能,还能有效避免因非光滑制导指令产生高频震荡导致UMV失稳?此外,通过采用有限时间指令滤波控制技术来降低计算负担,并提出滤波补偿方案减少滤波误差?最后,基于径向基函数神经网络和有限时间理论,设计了自适应有限时间容错路径跟踪控制器,使得UMV的纵向速度和艏向角跟踪误差在有限时间内能够收敛到原点附近的小邻域.仿真实验验证了所提出方案的有效性和优越性.

关键词：欠驱动无人船有限时间正切漂角视线制导指令滤波路径跟踪控制神经网络

船舶溢油污染海冰可见光-近红外反射光谱特征及其角度效应

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光谱学与光谱分析 2024年第7期44卷 2075-2082页

作者：许建康刘丙新杜雨隆李颖刘鹏陈澎大连海事大学航海学院辽宁大连116026 大连海事大学环境信息研究所辽宁大连116026

随着北极航线的开通,往来极地冰区的船只数量逐年增加,这使得发生冰区溢油的风险随之增加。冰区溢油具有清理难度大、污染持续时间长等特点,快速准确的监测手段成为提高清理效率、降低污染危害的重要途径之一。遥感技术在开阔水域溢油... 详细信息

随着北极航线的开通,往来极地冰区的船只数量逐年增加,这使得发生冰区溢油的风险随之增加。冰区溢油具有清理难度大、污染持续时间长等特点,快速准确的监测手段成为提高清理效率、降低污染危害的重要途径之一。遥感技术在开阔水域溢油的监测中得到了广泛应用,但在有冰海区溢油的监测研究较少。尤其对于受溢油污染的海冰的反射光谱特征及其随角度变化规律的研究鲜有报道。通过开展海冰溢油模拟实验,测量不同观测天顶角和相对方位角下油污染海冰的可见光-近红外反射光谱,天顶角每间隔10°采集一次,范围为:-50°~50°,相对方位角包括了:0°、90°、180°、270°。利用光谱标准偏差分析海冰受污染前后的光谱差异,选取差异值最大的波段560 nm作为油污染海冰识别的特征波段。为探寻特征波段反射差异随观测几何变化的规律,构建了一种考虑海冰前向散射特征的核驱动模型Ross Thick-Roujean-r-RPV,并利用实测数据进行检验,在主平面和垂直主平面的拟合误差分别为0.00462、0.00416,拟合效果优于Ross Thick-Li sparse、Ross Thick-Li sparse R、Ross Thick(QU)-Roujean及Ross Thick(QU)-Li sparse R-r-RPV等常用核驱动模型。利用该模型,进一步模拟了不同观测几何条件下油污染前后海冰特征波段反射差异的角度效应。结果表明,海冰在相同观测几何条件下,受污染前后反射光谱存在差异,污染海冰反射率要低于清洁海冰,且清洁海冰在波段1013~1196 nm范围内存在一个波峰,而在受污染后此波峰消失;当观测方位角不同时,海冰反射率也存在差异,具体表现为,在前向方向随着观测角度的增大而增加,而在后向方向则表现为随观测角度的增加而降低;在主平面方向,反射率随观测角度增加则是先增加后降低。在天顶角为50°,相对方位角范围在250°~290°时,光谱差异最大,即最有利于海冰溢油的提取。研究结果能够为冰区船舶溢油监测传感器的波段和观测几何优选提供参考。

关键词：海冰溢油监测光谱识别 BRDF 核驱动模型

基于六相静止坐标系的永磁容错轮缘推进电机模型预测电流控制

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哈尔滨工程大学学报 2024年第8期45卷 1469-1475页

作者：朱景伟李想安达陈思刘咏涵大连海事大学船舶电气工程学院辽宁大连116026

针对六相永磁容错轮缘推进电机在应用传统模型预测电流控制策略时存在计算量大、容错控制策略复杂、电机转矩脉动大的问题,本文提出一种基于六相静止坐标系的模型预测电流控制策略。在固定采样频率下,通过当前时刻转子位置、转速和故障... 详细信息

针对六相永磁容错轮缘推进电机在应用传统模型预测电流控制策略时存在计算量大、容错控制策略复杂、电机转矩脉动大的问题,本文提出一种基于六相静止坐标系的模型预测电流控制策略。在固定采样频率下,通过当前时刻转子位置、转速和故障容错控制策略计算出六相定子电流给定值,进而在六相静止坐标系下对六相电流独立地进行2轮预测,通过价值函数寻优确定六相H桥逆变电路的最优开关状态组合,实现对六相永磁容错轮缘推进电机的模型预测电流控制。结果表明:本文提出的基于六相静止坐标系的模型预测电流控制策略具有算法简单、无故障和开路故障下电机转矩脉动小的优点,同时兼顾了传统模型预测电流控制算法动态响应快的特点。

关键词：永磁容错轮缘推进电机六相静止坐标系模型预测电流控制 H桥逆变器容错控制转矩脉动对比

基于MHA-BiGRU的内河航道水位预测分析研究

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大连海事大学学报 2024年

作者：马瑞鑫尹勇鲍可馨汪永超大连海事大学航海动态仿真和控制实验室交通运输部天津水运工程科学研究院

围绕山区内河航道水位预测技术难题，分析了影响航道水位预测的环境因素和技术难点，总结了当前航道水位预测模型的技术方法，创新提出了一种新型的MHA-BiGRU（Multi-Head Attention-Bidirectional Gated Recurrent Unit）航道水位预测... 详细信息

围绕山区内河航道水位预测技术难题，分析了影响航道水位预测的环境因素和技术难点，总结了当前航道水位预测模型的技术方法，创新提出了一种新型的MHA-BiGRU（Multi-Head Attention-Bidirectional Gated Recurrent Unit）航道水位预测模型，将多头注意力机制引入到GRU（Gated Recurrent Unit）模型中，实现了模型对航道水位序列数据时间和空间等重要因素的特征权重划分，使模型聚焦影响航道水位变化的关键因素。模型以乌江下游航道为研究对象，通过建设水位和流速实时动态监测站，实现了监测数据集的建立，选取平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）、纳什效率系数（Nash-Sutcliffe Efficiency coefficient，NSE）和均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）等参数作为评价指标，对该模型进行了验证。研究结果表明：模型通过多头注意力机制和双向循环神经网络的应用，提升了航道水位预测的性能，与传统的LSTM（Long Short-Term Memory）和GRU等经典时序预测模型相比，该模型具有更好的鲁棒性和更高的精度。最后将模型嵌入到系统平台中进行了示范应用，实现了航道水位的实时动态监测和中短期预测，具有较高的工程应用价值。

关键词：航道工程航道水位预测航道安全监管多头注意力机制门控循环神经网络