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水面无人艇（USV）的关键技术水面无人艇（USV）的关键技术水面无人艇（Unmanned Surface Vessel,USV）近年来受到国内外越来越多的关注。
国内外USV的最新进展和成果前文已经介绍过了，这里不再累述，本文重点介绍USV的控制方式、动力机构、自动避碰技术及路径优化和未来技术发展，并针对我国内河环境展望了USV在航道数据测量和海事巡航方面的应用前景。
一、USV技术发展（一）USV控制方式USV 船舶控制方式主要有3种，即远程遥控、自主航行、远程遥控/自主航行双模。
1.远程遥控远程遥控是利用远程通信技术实现USV与岸上控制中心的信息交互，达到远程操控船舶的目的。
在USV航行时，控制中心与其交互的信息包括航行状态信息、视觉信息、故障诊断信息和控制指令等。
考虑到通信数据量大、实时性需求高的特点，比较适合的远程通信技术主要有WiFi，蜂窝网和卫星通信等，其中WiFi由于具备网络传输速率高、抗干扰能力强等特点，比较适合几百米范围内的通信，蜂窝网需要在其覆盖范围内使用，而卫星通信不受距离限制，但成本较高。
2.自主航行ASV与USV在概念上有所区别，主要表现在：①ASV 的航行、碰壁策略由自动控制系统提供，自动控制系统由远程控制中心或者由船舶自身控制，但船舶上允许有维护和服务人员；②USV可以是自主航行，也可以远程控制，但船舶上没有人。
ASV要求船舶自身具有完整的动力控制系统、航迹/航向控制系统、自动避碰系统、故障诊断系统和应急处置系统。
ASV一旦失控可能会造成十分严重的后果，因此在航行时ASV应与普通船舶一样遵守相同的交通规则，且一旦有故障发生，应采取应急措施。
3.远程遥控/自主航行双模以目前理论水平和技术条件而言，完全替代人来操控船舶是很难实现的。
采用远程遥控/自主航行双模这样一种比较常见和安全的控制方式是比较合适的。
船舶为自主航行船舶，船舶电脑系统中显示的航行路径、气象导航和轨迹参数会实时地更新和存储，通过雷达、AIS和红外传感器监测周围环境。
基于电子海图栅格化的无人水面艇全局路径规划范云生;赵永生;石林龙;张月【摘要】为解决无人水面艇自主避碰决策中的全局路径规划问题,提出一种基于电子海图栅格化建立环境模型的遗传算法全局路径快速搜索方法.通过对电子海图数据中的海洋环境信息进行提取,采用栅格法建立路径搜索空间的环境模型,并使用栅格标号对路径个体进行编码,利用一种随机快速搜索产生初始种群的改进遗传算法进行路径搜索,提高无人水面艇全局路径规划的收敛速度和优化效率.试验结果表明,采用改进遗传算法进行基于电子海图栅格化的无人艇全局路径规划具有一定的合理性和有效性.%A global path fast search method based on genetic algorithm is proposed for the Unmanned Surface Vehicle (USV) to avoid collision autonomously.The environment model is established by rasterizing electronic chart.Marine environment information in electronic chart data is extracted.Path search space is constructed.Path individual is encoded according to the code of grid.An improved genetic algorithm that adopts heuristic random initialization population method to generate initial population is used to achieve the convergence speed and optimization efficiency of USV global path planning.The effectiveness and practicality of the algorithm are verified by experiments.【期刊名称】《中国航海》【年(卷),期】2017(040)001【总页数】7页(P47-52,113)【关键词】无人水面艇;路径规划;电子海图;栅格法;改进遗传算法【作者】范云生;赵永生;石林龙;张月【作者单位】大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026;大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026;大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026;上海船舶运输科学研究所,上海200135;大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026【正文语种】中文【中图分类】U664.82Abstract: A global path fast search method based on genetic algorithm is proposed for the Unmanned Surface Vehicle (USV) to avoid collision autonomously. The environment model is established by rasterizing electronic chart. Marine environment information in electronic chart data is extracted. Path search space is constructed. Path individual is encoded according to the code of grid. An improved genetic algorithm that adopts heuristic random initialization population method to generate initial population is used to achieve the convergence speed and optimization efficiency of USV global path planning. The effectiveness and practicalityof the algorithm are verified by experiments.Key words: USV； path planning； electronic chart； grid model；improved genetic algorithm无人水面艇(Unmanned Surface Vehicle, USV)作为监测海洋环境、维护海洋权益的现代化装备，具有广阔的应用前景，己成为国内外智能化海洋装备的研究热点。
Vol. 41 No.4Dee- 202041 42020 12上海海事大学学报Journal of Shanghai Maitise UniversityDOI ： 10.13340/j.jsmu. 2020. 04. 018文章编号：1672 - 9498(2020)04-0117-08智能船舶背景下《1972年国际海上避碰规则》的修正吕红光，裴天琪，尹勇，白宇明(大连海事大学航海学院，辽宁大连116026)摘要：鉴于智能船舶的快速发展使得对！ 1972年国际海上避碰规则》的修正尤为迫切，根据智能船舶的含义和自主分级，从船舶避碰实践视角分析智能船舶与规则之间一些不可避免的冲突，如在智 能船舶的适用性、任何能见度下和互见中的行动规则等方面存在的冲突&提出在船舶不同自主级 别下对公约修正的认识和建议，以期促进船舶航行安全，为国际海事组织及相关立法机构梳理和修正法规提供参考。
关键词：智能船舶；海上水面自主船；国际海上避碰规则；公约修正中图分类号：D993.5文献标志码：AAmendments to International Regulations for Preventing Collisions at Sen , 1972 in context of intelligent shi/sLYU Hongguang , PEI Tianqf , YID Yong , BAI Yuming(NavigaOoo College , Daliao MaOSsc Uoiveoity , DaOao 116026, Liaooiog , Chios )Abstract : In view of the fact that the rapid development of intelOgent ships makes the amendments to the International Regulations for Preventing Collisions at Sea , 1972 especially urgent , accorXiny to the XOnFPon and autonomy cOssiScOion of intelOyent ships , some inevitable coniicts between intelOyent ships and the regulations are analyzed from the perspective of ship collision avoidanco practice- These coniicts exist in such aspects as the applicability of inmlOyot ships , the oFs of action in any condition of OsihiFity and in sight of one another. Some understandinys and suggestions on the convention amendments tgr the diivot autonomy levels o f ships are proposed. The aim is to promote the safety of ship oaviyation ,and provide reference for the Intemational Maritime Organization and relevant Fyislativv bodies to soi out and amend theeegueatoons.Key words : intelOyent ship % maitime autonomous suOaco ship % intemational regulations for preventing collisions at so ； convenPon amendment收稿日期：2020-02-11 修回日期：2020-06-16基金项目：国家自然科学基金(52071049, 51879024)；中央高校基本科研业务费(3132020128)；辽宁省博士科研启动基金(2020-DS-070) 作者简介：吕红光(1981—),男，山西五台人，副教授，硕导，博士，研究方向为海上智能交通系统,船舶自动避碰及路径规划，(E-mail)lhg@ Xlmu. eXu. cnht p www. smojooroaO co hyxh@ shmtu. eda. co118上海海事大学学报410引言随着信息化、物联网、人工智能等高新技术的发展，智能船舶的研究愈加深入。
一种无人水面艇自主动态避碰跟踪控制方法
范云生;孙晓界;王国峰;郭晨
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2018(30)10
【摘要】为解决"蓝信"号无人水面艇在未知海洋环境下的动态自主避碰跟踪控制问题,将未知动态避碰路径规划和跟踪控制相结合,提出了一种未知海洋环境下的无人水面艇动态自主避碰跟踪控制方法。
此方法考虑到未知海洋环境情况以及动态避障的实时性等问题,以"蓝信"号无人水面艇的操纵运动模型为约束条件,采用了一种基于速度分解的动态障碍物避障算法,设计了一种未知海洋环境下的"蓝信"号水面无人艇动态自主避碰跟踪控制器。
仿真结果验证了该方法的有效性和正确性,可为"蓝信"号无人水面艇智能避碰控制技术的研究提供参考。
【总页数】8页(P3781-3788)
【作者】范云生;孙晓界;王国峰;郭晨
【作者单位】大连海事大学船舶电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.水面无人艇避碰方法回顾与展望
2.水面无人艇动态避碰策略研究
3.水面无人艇动态避碰策略研究
4.基于改进动态窗口法的无人水面艇自主避碰算法
5.水面无人艇动态避碰策略研究
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水面无人艇协同技术项目指南引言：水面无人艇协同技术是一项具有广阔前景的领域，其应用范围涵盖了海洋探测、救援行动、科学研究等多个领域。
本项目指南将介绍水面无人艇协同技术的基本原理、关键技术以及应用前景，以期为相关研究人员和工程师提供参考和指导。
一、水面无人艇协同技术的基本原理水面无人艇协同技术是指多艇之间通过无线通信和协同控制实现艇队的协同行动。
其基本原理包括艇队组网、任务规划、路径规划以及信息共享等方面。
艇队组网是指多艇之间建立通信网络，以便传递信息和指令。
任务规划是指根据任务需求和艇队能力，将任务分解为子任务，并分配给每艘无人艇。
路径规划是指根据任务需求和环境条件，确定每艘无人艇的最优航行路径。
信息共享是指艇队成员之间共享感知信息、任务信息和状态信息，以便实现协同决策和行动。
二、水面无人艇协同技术的关键技术1. 通信技术：艇队成员之间需要实时传递信息和指令，因此需要可靠的无线通信技术，如卫星通信、无线局域网等。
2. 定位与导航技术：艇队成员需要准确确定自身位置和航向，以及实现艇队的集结和编队行动，因此需要精确的定位与导航技术，如全球定位系统（GPS）、惯导系统等。
3. 避碰与避障技术：艇队成员需要避免相互碰撞和避开障碍物，因此需要具备避碰与避障的能力，如雷达、激光雷达等。
4. 任务规划与路径规划技术：艇队成员需要根据任务需求和环境条件，合理规划任务和路径，以实现高效的协同行动，因此需要有效的任务规划与路径规划技术，如人工智能算法、遗传算法等。
5. 信息融合与决策技术：艇队成员需要共享感知信息和状态信息，以实现协同决策和行动，因此需要信息融合与决策技术，如多智能体系统、协同过滤算法等。
三、水面无人艇协同技术的应用前景水面无人艇协同技术具有广泛的应用前景。
在海洋探测领域，水面无人艇协同技术可以应用于海洋环境监测、海洋资源勘察、海洋生态保护等方面，实现对海洋环境的全面监测和保护。
在救援行动中，水面无人艇协同技术可以应用于海上搜救、灾害救援等方面，提高救援效率和减少人员伤亡。
期刊网址：引用格式：徐亮, 王欣安, 刘希, 等. 中大型无人船舶自主控制系统架构设计及实现[J]. 中国舰船研究, 2024, 19(增刊 1):1–9.XU L, WANG X A, LIU X, et al. Architecture design and implementation of autonomous control system for medium and large unmanned surface ship[J]. Chinese Journal of Ship Research, 2024, 19(Supp 1): 1–9 (in Chinese).中大型无人船舶自主控制系统架构设计及实现徐亮*，王欣安，刘希，余秀，韩伟中国舰船研究设计中心，上海 201108摘 要:［目的］自主控制系统作为无人船舶的核心系统，负责协调全船其他系统，共同完成各项既定使命任务，是无人船舶技术的重要研究方向。
［方法］首先，借鉴主导人类智能的“神经系统”的生理学结构和认知机制，归纳出对于无人船舶自主控制系统架构仿生设计的6点启示。
然后，基于这些启示，从“中枢神经系统”和“周围神经系统”两个维度，研究自主控制系统的物理架构及其典型实现。
最后，借鉴人类智能的信息处理流程，提出8大功能模块构成的自主控制系统的功能架构以及面向服务架构（SOA ）的设计思路。
［结果］经研究得到了无人船舶自主控制系统物理架构和功能架构，［结论］其可为中大型无人船舶自主控制系统的总体架构、系统设计与产品研制提供路线参考。
关键词：无人船舶；智能体；自主控制系统；架构设计中图分类号: U662.2文献标志码: ADOI ：10.19693/j.issn.1673-3185.03218Architecture design and implementation of autonomous control system formedium and large unmanned surface shipXU Liang *, WANG Xinan , LIU Xi , YU Xiu , HAN WeiShanghai Division, China Ship Development and Design Center, Shanghai 201108, ChinaAbstract : ［Objectives ］As the core system of an unmanned surface vehicle, the autonomous control system (ACS) is responsible for coordinating other systems to achieve combat missions, which is the key to un-manned surface ship technology. ［Methods ］First, based on the physiological structure and cognitive mech-anism of the nervous system, this paper proposes six bionic revelations for the ACS. Furthermore, based on such revelations, a system architecture and its typical ACS case are proposed as the biomimetic of the central and peripheral nervous system. Finally, a design scheme for the ACS architecture that composed of eight func-tional modules with service-oriented architecture is obtained which draws upon the information processing of the human brain. ［Results ］The bionic physical architecture and functional architecture is achieved.［Conclusions ］This study can provide useful references for the overall construction, system design and equipment development of the ACS for medium to large unmanned surface ships.Key words : unmanned surface ship ；intelligent agent ；autonomous control system ；architecture design0 引 言在人工智能、大数据、云计算等新技术的推动下，围绕节能减排、人员安全、经济高效等目标，海上航运技术得到快速发展，智能化、自主化能力逐渐成为新造船舶的优先考虑因素。
探索一个船舶恶劣环境中“强化学习”例子
研究实现高度自主控制的无人驾驶船舶是造船和航运产业的新
目标，为完成无人船舶的海上自主智能航行，实现其自主避碰导航是航行安全的核心，自主运动控制是操纵船舶到达目的港的关键。
针对这两个核心关键问题，本文基于自主强化学习理论，充分考虑国际海上避碰规则和航行避让经验，在融合船舶操纵特性的基础上展开系统的研究，提出并验证了一种面向船舶自动操纵避碰工程应用的无人船舶避碰导航及运动控制方法。
针对复杂航行条件下的多船自动避碰难题，作者提出了一种基于深度强化学习的无人船舶自主智能避碰算法。
基于强化学习的无人船自主避障路径规划一、无人船自主避障路径规划概述无人船技术近年来在海洋探索、环境监测、货物运输等领域得到了广泛的应用。
随着技术的发展，无人船的自主性变得越来越重要，尤其是在复杂多变的海洋环境中，自主避障路径规划成为无人船技术的核心之一。
基于强化学习的无人船自主避障路径规划，是指通过机器学习的方法，使无人船能够在未知或动态变化的环境中自主学习并规划出避开障碍物的最优路径。
1.1 无人船自主避障路径规划的重要性无人船在执行任务时，需要面对各种海洋环境的挑战，如礁石、漂浮物、其他船只等。
有效的自主避障路径规划能够确保无人船安全、高效地完成任务，减少因碰撞或搁浅导致的损失。
此外，自主避障路径规划还能提高无人船的作业效率，优化资源分配，降低人为干预的需求。
1.2 无人船自主避障路径规划的应用场景无人船自主避障路径规划的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 海洋环境监测：无人船可以搭载传感器，对海洋环境进行长期监测，自主规划路径避开障碍，确保数据采集的连续性和准确性。
- 货物运输：在特定的水域内，无人船可以自主规划路径，避开障碍物，提高运输效率和安全性。
- 搜救行动：在紧急搜救任务中，无人船能够快速规划出避开障碍物的路径，及时到达目标区域进行搜救。
二、基于强化学习的无人船自主避障路径规划强化学习是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习策略，以最大化累积奖励。
在无人船自主避障路径规划中，强化学习可以用于学习如何在复杂的海洋环境中做出最优决策。
2.1 强化学习的基本框架强化学习的基本框架包括智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）和策略（Policy）。
智能体在环境中通过执行动作来改变状态，并根据状态转移获得奖励。
智能体的目标是学习一个策略，以最大化长期累积的奖励。
2.2 强化学习在无人船自主避障路径规划中的应用在无人船自主避障路径规划中，智能体可以是无人船的控制系统，环境是海洋环境，状态可以是无人船的位置和速度，动作是无人船的控制指令，奖励可以是避障成功与否的反馈，策略则是无人船的避障决策规则。
基于自适应专家S面算法的微小型USV控制系统设计董早鹏;万磊;宋利飞;茅云生【期刊名称】《中国造船》【年(卷),期】2017(058)002【摘要】研究一类微小型水面无人艇(unmanned surface vessel,USV)的运动控制系统设计问题,提出了一种自适应专家S面运动控制算法.首先,基于STM32-ARM核心板设计了一类微小型无人艇的运动控制系统,基于Labwindows/CVI软件开发了上位机监控系统;其次,充分融合专家系统和S面控制算法的优势,提出了一种自适应专家S面运动控制算法,用于微小型无人艇的航速和航向控制;最后以所研制的“神龙号”微小型无人艇为载体,通过大量的水池试验和外场试验,验证了所设计和开发的运动控制系统的有效性和可靠性;同时通过对比试验,体现出了所提出的自适应专家S面控制算法在无人艇航向和航速控制方面的优越性.【总页数】11页(P178-188)【作者】董早鹏;万磊;宋利飞;茅云生【作者单位】高性能船舶技术教育部重点实验室(武汉理工大学),武汉430063;武汉理工大学交通学院,武汉430063;哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室,哈尔滨150001;哈尔滨工程大学船舶工程学院,哈尔滨150001;高性能船舶技术教育部重点实验室(武汉理工大学),武汉430063;武汉理工大学交通学院,武汉430063;高性能船舶技术教育部重点实验室(武汉理工大学),武汉430063;武汉理工大学交通学院,武汉430063【正文语种】中文【中图分类】U664.82【相关文献】1.基于专家S面控制的UUV姿态控制系统设计 [J], 黄悦华;刘瑞勇;杨培培;李闯;向东旭2.基于非对称模型的欠驱动USV自适应路径跟踪控制 [J], 陈霄;刘忠;张建强;董蛟3.基于RBF神经网络优化模糊规则的USV自适应模糊滑模控制 [J], 王仁强; 缪克银; 孙建明4.基于RBF神经网络优化模糊规则的USV自适应模糊滑模控制 [J], 王仁强; 缪克银; 孙建明5.基于自适应专家控制的链篦机料厚自动控制系统设计 [J], 徐少川;井元伟;苟维东因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
