本發(fā)明涉及船舶設(shè)備，具體涉及一種無(wú)人船遠(yuǎn)程控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著智能技術(shù)的發(fā)展和世界各國(guó)對(duì)海洋資源的開(kāi)發(fā)逐漸深入，水面無(wú)人船得到更多的重視和發(fā)展。無(wú)人船是一種依靠船載傳感器設(shè)備，以自主或半自主方式在水面上運(yùn)動(dòng)的智能化平臺(tái)。通過(guò)搭載不同的設(shè)備可以執(zhí)行水域環(huán)境測(cè)繪、海洋資源調(diào)查、海洋考古、海洋環(huán)境保護(hù)、水面搜救、火力打擊、反水雷、反潛艇等任務(wù)，在民用和軍用領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。相比于傳統(tǒng)的人工操作船舶，無(wú)人船具有更高的航行精度和更穩(wěn)定的運(yùn)行效果，在一些特殊環(huán)境下具有突出的優(yōu)勢(shì)。因此，隨著智能技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與無(wú)人船駕駛技術(shù)的日漸成熟，無(wú)人船得到更多的關(guān)注。

2、目前無(wú)人船的控制通信往往采用點(diǎn)對(duì)點(diǎn)或局域網(wǎng)信號(hào)等通信方式，在短距離、周?chē)系K物較少等情況下具有較好的效果，但當(dāng)超出一定的距離或無(wú)人船航行區(qū)域出現(xiàn)較大障礙物時(shí)，通信信號(hào)效果大幅度下降，無(wú)法滿足無(wú)人船實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)控制的需求。如公開(kāi)號(hào)cn114394202a所示的利用線纜安裝信號(hào)收發(fā)器，實(shí)現(xiàn)無(wú)人船通信控制的系統(tǒng)，通過(guò)線纜實(shí)現(xiàn)通信繁瑣復(fù)雜，不能精確控制線纜長(zhǎng)度，通信距離也受到限制。如公開(kāi)號(hào)cn?113156960a所示利用局域網(wǎng)設(shè)備構(gòu)建無(wú)線鏈路實(shí)現(xiàn)無(wú)人船通信控制，該無(wú)線鏈路傳輸帶寬有限，且隨著航行距離的增加而逐漸衰弱，以至于通信斷聯(lián)或極大降低了通信質(zhì)量。

3、同時(shí)無(wú)人船的路徑規(guī)劃和自主避障是執(zhí)行自主任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)之一，路徑跟蹤的精度和自主避障的能力體現(xiàn)了無(wú)人船的智能化水平。

4、當(dāng)前無(wú)人船遠(yuǎn)程控制技術(shù)主要采用的是點(diǎn)對(duì)點(diǎn)無(wú)線通信技術(shù)或局域網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)，導(dǎo)致只能傳輸簡(jiǎn)單的控制數(shù)據(jù)，通信實(shí)時(shí)性較差，能夠采集的數(shù)據(jù)種類(lèi)較少，數(shù)據(jù)傳輸距離受限，并且，傳統(tǒng)算法在尋路過(guò)程中存在算力開(kāi)銷(xiāo)大、計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)，不能滿足無(wú)人船在較大場(chǎng)景路徑規(guī)劃中的實(shí)時(shí)性要求，并且無(wú)人船運(yùn)動(dòng)控制的自主性較低、航行路線非最優(yōu)，傳統(tǒng)算法中無(wú)人船的避障路徑較差且容易陷入死循環(huán)，目前的傳統(tǒng)算法的制導(dǎo)律規(guī)則較為復(fù)雜、參數(shù)標(biāo)定困難、使用面較窄，影響對(duì)無(wú)人船的路徑跟蹤。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，提供一種無(wú)人船遠(yuǎn)程控制方法及系統(tǒng)，以5g通信技術(shù)作為通信鏈路，物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)作為服務(wù)平臺(tái)，采用改進(jìn)的a*算法和vfh算法，讓無(wú)人船能夠獲得更優(yōu)的航行路線和避障路線，同時(shí)基于改進(jìn)los視線法制導(dǎo)，完成無(wú)人船路徑跟蹤，實(shí)現(xiàn)無(wú)人船穩(wěn)定、高效、安全的遠(yuǎn)程控制效果。

2、一種無(wú)人船遠(yuǎn)程控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

3、s1、無(wú)人船自檢合格后啟動(dòng)；

4、s2、獲取當(dāng)前時(shí)刻無(wú)人船的時(shí)空數(shù)據(jù)t，并通過(guò)5g網(wǎng)絡(luò)通信模塊發(fā)送到岸基地面站指揮系統(tǒng)；

5、s3、在岸基地面站指揮系統(tǒng)上為無(wú)人船設(shè)置目標(biāo)節(jié)點(diǎn)g、返航點(diǎn)h，并通過(guò)控制決策模塊設(shè)置控制決策模式后通過(guò)5g網(wǎng)絡(luò)通信模塊發(fā)送給無(wú)人船；

6、s4、無(wú)人船在接收到岸基地面站指揮系統(tǒng)的數(shù)據(jù)后，智能導(dǎo)航模塊獲取無(wú)人船下一時(shí)刻的時(shí)空數(shù)據(jù)t+1，并利用離線的電子海圖數(shù)據(jù)，在傳感器模塊獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合的基礎(chǔ)上進(jìn)行水域環(huán)境模型構(gòu)建和更新；

7、s5、在無(wú)人船下一時(shí)刻的時(shí)空數(shù)據(jù)t+1中的船舶位置和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)g之間進(jìn)行路徑規(guī)劃，為無(wú)人船制定出最佳航行路線，具體為：

8、采用改進(jìn)的a*算法進(jìn)行全局路徑規(guī)劃，具體為：結(jié)合跳點(diǎn)搜索算法對(duì)a*算法進(jìn)行優(yōu)化，a*算法在尋路過(guò)程中，使用跳點(diǎn)代替a*算法中大量的不必要節(jié)點(diǎn)，通過(guò)篩選跳點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展，直到生成最終路徑；

9、采用改進(jìn)的vfh算法進(jìn)行局部路徑規(guī)劃，具體為：進(jìn)行自適應(yīng)扇區(qū)閾值優(yōu)化，通過(guò)設(shè)置合適的閾值來(lái)篩選無(wú)人船的可通行扇區(qū)，通過(guò)傳感器模塊探測(cè)的障礙物信息，將障礙物劃分成不同的優(yōu)先級(jí)，計(jì)算得到自適應(yīng)的閾值，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)不同障礙物設(shè)置不同的閾值；進(jìn)行改進(jìn)代價(jià)函數(shù)的死循環(huán)優(yōu)化，通過(guò)對(duì)所有候選方向的死循環(huán)預(yù)測(cè)，對(duì)不同的候選方向使用不同的代價(jià)函數(shù)選出最優(yōu)的避障方向；

10、s6、運(yùn)動(dòng)控制模塊在獲取到智能導(dǎo)航模塊計(jì)算得到的最佳航行路線后，在改進(jìn)los視線法制導(dǎo)的基礎(chǔ)上，采用pid控制方法實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人船的運(yùn)動(dòng)控制，通過(guò)優(yōu)化航向控制和速度控制，跟蹤無(wú)人船的路徑，實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人船自主航行的控制；

11、s7、根據(jù)激光雷達(dá)的實(shí)時(shí)掃描信息計(jì)算船舶安全距離，如果他船和本船保持安全距離或水域情況可通行時(shí)，本船按照原航行路徑繼續(xù)行駛；當(dāng)他船與本船之間的船距小于安全距離或水域情況不可通行時(shí)，智能導(dǎo)航模塊制定避障路線并交由運(yùn)動(dòng)控制模塊立即進(jìn)行執(zhí)行；如避障路線無(wú)法及時(shí)制定，將觸發(fā)應(yīng)急避障功能，立即制動(dòng)或反向運(yùn)動(dòng)進(jìn)行緊急避讓?zhuān)话痘孛嬲局笓]系統(tǒng)可在緊急情況下接管無(wú)人船控制權(quán)限，由人工操作控制無(wú)人船完成避讓動(dòng)作；

12、s8、5g網(wǎng)絡(luò)通信模塊用于使得無(wú)人船與岸基地面站指揮系統(tǒng)保持遠(yuǎn)距離連接，并按照一定頻率將無(wú)人船的時(shí)空數(shù)據(jù)t發(fā)送給岸基地面站指揮系統(tǒng)，岸基地面站指揮系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控?zé)o人船的航行狀態(tài)。

13、進(jìn)一步地，所述s5中采用改進(jìn)的a*算法進(jìn)行全局路徑規(guī)劃具體步驟為：

14、s51、在地圖柵格中，將起始節(jié)點(diǎn)s添加到openlist，f(s)＝h(s)，closedlist用于保存已經(jīng)被搜索過(guò)的節(jié)點(diǎn)，f(s)為a*算法的代價(jià)函數(shù)，表示從起始點(diǎn)s經(jīng)由任意節(jié)點(diǎn)n到達(dá)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)g的代價(jià)，h(s)表示a*算法的啟發(fā)函數(shù)，表示節(jié)點(diǎn)n到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)g的估計(jì)代價(jià)；

15、s52、若openlist為空，則尋路失敗并結(jié)束，否則進(jìn)入s53；

16、s53、計(jì)算openlist中f(s)值最小的節(jié)點(diǎn)，將該節(jié)點(diǎn)從openlist中刪除，并添加到closedlist；

17、s54、若當(dāng)前節(jié)點(diǎn)為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)g，則尋路成功并結(jié)束，否則進(jìn)入s55；

18、s55、根據(jù)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)g的方向，沿水平和豎直方向擴(kuò)展，若遇到障礙物或到達(dá)地圖邊界，則沿對(duì)角線方向擴(kuò)展；

19、s56、若檢測(cè)到跳點(diǎn)，則將跳點(diǎn)添加到openlist，循環(huán)s53～s56，若未檢測(cè)到跳點(diǎn)，則忽略該節(jié)點(diǎn)，循環(huán)s55～s56。

20、進(jìn)一步地，所述s5中采用改進(jìn)的vfh算法進(jìn)行局部路徑規(guī)劃中進(jìn)行自適應(yīng)扇區(qū)閾值優(yōu)化具體為：

21、mi＝λ1·mmax+λ2·mmmin

22、式中，λ1·mmax為目標(biāo)優(yōu)先項(xiàng)，λ2·mmmin為安全優(yōu)先項(xiàng)，且mmin<mmax，mi為第i個(gè)扇區(qū)的自適應(yīng)閾值，mmax和mmmin的取值范圍為：ml>m≥md，ml表示危險(xiǎn)距離雷達(dá)最大掃描距離時(shí)的閾值，md表示能夠避開(kāi)障礙物的安全距離閾值。

23、進(jìn)一步地，所述s5中采用改進(jìn)的vfh算法進(jìn)行局部路徑規(guī)劃中進(jìn)行改進(jìn)代價(jià)函數(shù)的死循環(huán)優(yōu)化具體為：

24、對(duì)沒(méi)有陷入死循環(huán)危險(xiǎn)的候選方向，設(shè)置如下代價(jià)函數(shù)：

25、g＝μ1δ(ci，kt)+μ2δ(ci，kn)+μ3δ(ci，gc)

26、對(duì)有陷入死循環(huán)危險(xiǎn)的候選方向，設(shè)置如下代價(jià)函數(shù)：

27、g′＝μ1δ(ci，kn)+μ2δ(ci，gc)

28、式中，μ1，μ2，μ3表示常數(shù)，ci表示候選方向，kt表示無(wú)人船當(dāng)前航向，kn表示無(wú)人船上一次航向，gc表示無(wú)人船上上次航向。

29、進(jìn)一步地，所述s6具體為：

30、采用pid控制方法對(duì)無(wú)人船進(jìn)行速度控制：

31、

32、采用pid控制方法對(duì)無(wú)人船進(jìn)行航向控制：

33、

34、得到無(wú)人船的控制系統(tǒng)公式：

35、

36、式中，ev(t)為實(shí)際速度與目標(biāo)速度的差值，ev(t-1)為上一次計(jì)算時(shí)刻的差值，pv(t)為轉(zhuǎn)速控制的輸出值，kp為pid控制器中的比例增益，kd為pid控制器中的微分增益，ea(t)為實(shí)際艏向和目標(biāo)艏向的差值，ω為測(cè)得角速度經(jīng)過(guò)濾波降噪后得到的艏向角速度，fx為無(wú)人船縱向合推力，fl、fr為無(wú)人船左、右電機(jī)產(chǎn)生的推力，fd為無(wú)人船運(yùn)動(dòng)中的橫向阻力，md表示無(wú)人船受到的力矩，lo為無(wú)人船兩個(gè)螺旋槳間距，h表示無(wú)人船橫向的綜合受力，兩個(gè)電機(jī)的轉(zhuǎn)速分別為nl和nr。

37、進(jìn)一步地，所述s2中無(wú)人船的時(shí)空數(shù)據(jù)t包括：無(wú)人船當(dāng)前的導(dǎo)航定位信息、無(wú)人船的船體姿態(tài)信息、無(wú)人船所處水域環(huán)境的景深信息、激光雷達(dá)掃描信息、電池信息、無(wú)人船所處水域環(huán)境的圖像信息。

38、進(jìn)一步地，所述s4中水域環(huán)境模型構(gòu)建具體為：通過(guò)獲取無(wú)人船的時(shí)空數(shù)據(jù)，與傳感器模塊獲取的數(shù)據(jù)融合，結(jié)合離線的電子海圖，構(gòu)建水域環(huán)境地圖，將無(wú)人船所處的區(qū)域均分為若干個(gè)方格，采用柵格法創(chuàng)建柵格地圖。

39、基于相同的發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明提供一種無(wú)人船遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)，包括岸基地面站指揮系統(tǒng)和船端系統(tǒng)，岸基地面站指揮系統(tǒng)用于無(wú)人船任務(wù)下發(fā)、無(wú)人船狀態(tài)監(jiān)控以及人工控制，船端系統(tǒng)包括：

40、5g通信模塊用于實(shí)現(xiàn)無(wú)人船與岸基地面站指揮系統(tǒng)的遠(yuǎn)距離跨端通信，實(shí)現(xiàn)無(wú)人船的遠(yuǎn)距離任務(wù)下發(fā)與船端數(shù)據(jù)接收；

41、控制決策模塊用于控制無(wú)人船實(shí)現(xiàn)不同的控制模式，包括自主航行模式、人工控制模式、應(yīng)急避障模式；

42、智能導(dǎo)航模塊包括傳感器模塊、電子海圖、路徑規(guī)劃模塊，傳感器模塊用于采集無(wú)人船當(dāng)前時(shí)刻的時(shí)空數(shù)據(jù)，更新水域環(huán)境模型；電子海圖用于為無(wú)人船自主航行提供精準(zhǔn)基礎(chǔ)環(huán)境數(shù)據(jù)，用于構(gòu)建初始水域環(huán)境模型；路徑規(guī)劃模塊執(zhí)行上述的一種無(wú)人船遠(yuǎn)程控制方法的路徑規(guī)劃方法，利用改進(jìn)的a*算法，用跳點(diǎn)代替a*算法中不必要節(jié)點(diǎn)，通過(guò)篩選跳點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展直至生成最終路徑實(shí)現(xiàn)全局路徑規(guī)劃，利用改進(jìn)的vfh路徑規(guī)劃算法，通過(guò)自適應(yīng)扇區(qū)閾值優(yōu)化及改進(jìn)代價(jià)函數(shù)的死循環(huán)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)局部路徑規(guī)劃，并對(duì)路徑規(guī)劃得到的路線進(jìn)行平滑處理，為無(wú)人船提供更加平滑的航線；

43、運(yùn)動(dòng)控制模塊是按照智能導(dǎo)航模塊得到的路徑在改進(jìn)los視線法制導(dǎo)的基礎(chǔ)上通過(guò)pid控制方法實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人船的運(yùn)動(dòng)控制；

44、能源動(dòng)力模塊用于為無(wú)人船提供動(dòng)力來(lái)源，并提供電池信息用于決策能否正常完成任務(wù)。

45、基于相同的發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明提供一種無(wú)人船遠(yuǎn)程控制設(shè)備，所述設(shè)備包括：

46、存儲(chǔ)有可執(zhí)行程序代碼的存儲(chǔ)器；

47、與所述存儲(chǔ)器耦合的處理器；

48、所述處理器調(diào)用所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的所述可執(zhí)行程序代碼，執(zhí)行上述的一種無(wú)人船遠(yuǎn)程控制方法。

49、基于相同的發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)指令被調(diào)用時(shí)，用于執(zhí)行上述的一種無(wú)人船遠(yuǎn)程控制方法。

50、本發(fā)明的有益效果：

51、(1)本發(fā)明提出的一種無(wú)人船遠(yuǎn)程控制方法及系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了一種基于5g通信技術(shù)的無(wú)人船遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)，通過(guò)5g通信技術(shù)，能夠極大的提高無(wú)人船的通信控制距離，能夠控制無(wú)人船完成遠(yuǎn)距離、環(huán)境惡劣的任務(wù)。

52、(2)本發(fā)明提出的一種無(wú)人船遠(yuǎn)程控制方法及系統(tǒng)，提出了一種改進(jìn)的a*算法和改進(jìn)的vfh算法。改進(jìn)后的a*算法通過(guò)連接跳點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)較長(zhǎng)距離的跳躍，因此在尋路過(guò)程中只需要很短的時(shí)間進(jìn)行預(yù)處理，從而大大減少了對(duì)openlist和closedlist的操作時(shí)間，有效的降低了尋路過(guò)程中的算力開(kāi)銷(xiāo)。改進(jìn)后的a*算法在保證生成最有路徑的同時(shí)，能夠顯著提高尋路速度，減少算力開(kāi)銷(xiāo)，特別在較大路徑規(guī)劃場(chǎng)景下效果更加明顯。對(duì)于傳統(tǒng)vfh算法閾值敏感的特性，設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)扇區(qū)閾值函數(shù)，通過(guò)將障礙物劃分不同的優(yōu)先級(jí)，盡可能多的發(fā)現(xiàn)避障路徑，確保了避障路徑的光滑，對(duì)傳統(tǒng)代價(jià)函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)，通過(guò)提前預(yù)測(cè)無(wú)人船將要陷入局部死循環(huán)的跡象，改變避障方向選取的優(yōu)先級(jí)，確保無(wú)人船陷入死循環(huán)時(shí)，能夠避免與障礙物發(fā)生碰撞的同時(shí)，跳出局部死循環(huán)，找到抵達(dá)目標(biāo)點(diǎn)的路徑。在路徑跟蹤階段，在水域環(huán)境模型更新的基礎(chǔ)上，為無(wú)人船制定用于避障的局部路徑，進(jìn)而為無(wú)人船制定出最佳航行路線，在pid控制原理的基礎(chǔ)上，改進(jìn)了los視線法控制器。在常規(guī)los制導(dǎo)律的基礎(chǔ)上加入了積分和微分項(xiàng)，在保持los制導(dǎo)律結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的基礎(chǔ)上，加入預(yù)轉(zhuǎn)向控制和速度控制優(yōu)化，在差速無(wú)人船上有著較好的控制效果。改進(jìn)后的los制導(dǎo)律在控制誤差、穩(wěn)定性和抗干擾性等方面有提升，提高了快速收斂性能，進(jìn)而控制無(wú)人船完成路徑跟蹤功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人船的自主航行，有效提高無(wú)人船的智能化程度。