一种考虑操纵性差异的船舶编队路径主动协调系统及方法

摘要

本发明提供一种考虑操纵性差异的船舶编队路径主动协调系统及方法，船舶编队包括一艘领航船和若干艘跟随船，集中控制单元根据航道信息和每艘船舶航行中的状态，结合各船舶的操纵性差异，计算船舶编队下一时刻的更优的路径选择；领航船采用视线法进行路径规划；跟随船采用模型预测控制方法进行路径跟随控制；预设正常航行条件，根据航道信息识别当航道条件超出正常航行条件时，判断出操纵性安全指标最大的跟随船作为代表船舶，结合领航船和代表船舶的操纵性安全指标计算，对领航船的路径和/或船队队形进行调整。本发明当遇到特殊通行条件时进行集中控制协调，同时综合考虑船舶编队中每艘船舶的操纵性特点，更好的保持船舶编队系统的队形。

说明书

技术领域

本发明属于船舶控制领域，同时涉及船舶编队控制技术，具体涉及一种考虑操纵性差异的船舶编队路径主动协调系统及方法。

背景技术

随着现代智能控制理论被广泛应用于各行各业，船舶控制研究也进入了船舶智能控制新时代。面对日益复杂多变的任务，单船智能控制研究的局限性愈发凸显。在此形势下，实现船舶编队协同航行，即通过多个单体船舶密切通讯协同合作，协同完成复杂航行任务。现有船舶编队控制方式大致有以下四种：领导-跟随法、基于行为法、虚拟结构法以及基于图论法。领导跟随法是指在船队中选取一艘船作为领航者，通过设定跟随船与领航船间的距离及角度完成编队。其因结构简单、易实现，被广泛应用到编队航行控制中。

船舶编队航行环境的复杂是当前编队控制理论和实践所面临的难题。主要表现为风、浪、流等扰动量以及船体动力学因素都对船舶操纵性有很大约束，且内河航道环境复杂。以长江叙渝段为例，航道处在山区急弯情景当中，航道存在尺寸小、水流条件较差且水砂运动条件复杂等问题，且山区江段有分叉河型，急弯众多，船舶通航条件受到很大限制。

复杂的航行环境条件对船舶编队队形建立和保持提出了更高的要求，现有船舶编队系统的应对方法多为个体船舶独立决策，以被动避碰的方式保证航行的安全，这种方式在总体上看很难做到编队整体路径的协调。合理的航行路径是船队稳定航行的基础，因此，在复杂航道中，船舶编队系统实现整体决策，主动协调路径规避障碍的技术上亟需技术攻关。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种考虑操纵性差异的船舶编队路径主动协调系统及方法，提升船舶编队系统航行效率和安全性。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种考虑操纵性差异的船舶编队路径主动协调系统，所述的船舶编队包括一艘领航船和若干艘跟随船，其特征在于：本系统包括：

航道信息采集单元，用于采集影响船舶路径规划的航道信息；

船舶状态感知单元，用于采集每艘船舶航行中的状态信息；

通讯单元，用于将所述的航道信息和每艘船舶航行中的状态信息发送给集中控制单元，以及编队中各船舶之间实时的信息交互；

集中控制单元，用于根据所述的航道信息和每艘船舶航行中的状态，结合各船舶的操纵性差异，计算出船舶编队下一时刻的更优的路径选择；集中控制单元具体按以下方式控制：

领航船采用视线法进行路径规划；跟随船采用模型预测控制方法进行路径跟随控制；

预设正常航行条件，根据航道信息识别当航道条件超出正常航行条件时，根据每艘船舶航行中的状态信息，分别判断出操纵性安全指标最大的跟随船作为代表船舶，结合领航船和代表船舶的操纵性进行计算，对领航船的路径和/或船队队形进行调整；所述的操纵性安全指标结合航迹带宽度、船间效应及部分岸壁效应来定义。

按上述系统，所述的航道信息包括航道的宽度、走向、水深和障碍物信息；所述的航道信息采集单元包括GPS、AIS、雷达、电子海图及视觉感知设备；每艘船舶上均设有所述的航道信息采集单元。

按上述系统，所述的每艘船舶航行中的状态信息包括每艘船舶的航速、航向、位置以及在船舶编队中的相对位置；每艘船舶上均设有所述的船舶状态感知单元。

按上述系统，所述的领航船采用视线法进行路径规划时，采用纵荡、横荡和艏摇3自由度的运动模型来对船舶进行建模。

按上述系统，所述的领航船采用视线法进行路径规划时，路径点更新方式为使领航船的航向保持对准视线角方向。

按上述系统，所述的操纵性安全指标通过以下公式确定：

式中，A、B、C、D、E、F为影响因子；d

按上述系统，所述的集中控制单元的控制算法为模型预测控制算法，其集中控制的目标函数为：

式中，J

一种利用所述的考虑操纵性差异的船舶编队路径主动协调系统实现的主动协调方法，其特征在于：本方法包括：

预设正常航行条件，实时获取影响船舶路径规划的航道信息，并判断当前航行条件是否在正常航行条件范围内；

若当前航行条件属于正常航行条件范围内，控制船舶编队的领航船与跟随船分别按照预先规划的路径及规划方法航行；

若当前航行条件超出正常航行条件范围，则开始进行路径协调计算；

所述的路径协调计算具体为：收集各船舶航行中的状态信息；当船舶编队中船舶的数量超过一定阈值，则启用选择代表船舶的计算方法，将出操纵性安全指标最大的跟随船作为代表船舶，否则所有跟随船均为代表船舶；结合领航船和代表船舶的操纵性进行计算，对领航船的路径和/或船队队形进行调整；所述的操纵性安全指标结合航迹带宽度、船间效应及部分岸壁效应来定义。

按上述方法，当前航行条件超出正常航行条件范围，具体包括急弯和障碍物情况；当处于急弯情况下，选取航道内外侧危险性指标最大的船舶作为代表船舶；当处于障碍物情况下，选取前后船杀停能力差距最大的传播作为代表船舶。

按上述方法，路径协调计算时，船舶状态感知单元按照一定周期将更新的船舶状态信息发送至集中控制单元，实现循环协调路径控制。

本发明的有益效果为：本发明采用自主控制和集中控制相结合的方式，当遇到特殊通行条件时进行集中控制协调，同时综合考虑了船舶编队中每艘船舶的操纵性特点，通过整体分析，计算得出利于整体安全性的路径，从而更好的保持船舶编队系统的队形，对于船队航行安全具有独特优势。

附图说明

图1为本发明一实施例的方法流程图。

图2为急弯情景示意图。

图3为急停情景示意图。

图4为跟随船及编队系统模型演化流程图。

图5为领航船LOS算法流程图。

图6应用场景执行流程图。

具体实施方式

下面结合具体实例和附图对本发明做进一步说明。

本发明提供一种考虑操纵性差异的船舶编队路径主动协调方法及系统，该系统包括航道信息采集单元、船舶状态感知单元、集中控制单元和通讯单元，各单元之间的关系如图1所示。

航道信息采集单元，用于采集影响船舶路径规划的航道信息；所述的航道信息包括航道的宽度、走向、水深和障碍物信息；所述的航道信息采集单元包括GPS、AIS、雷达、电子海图及视觉感知设备；每艘船上均设有所述的航道信息采集单元。

船舶状态感知单元，用于采集每艘船舶航行中的状态信息；所述的每艘船舶航行中的状态信息包括每艘船舶的航速、航向、位置以及在船舶编队中的相对位置；每艘船舶上均设有所述的船舶状态感知单元。

通讯单元，用于将所述的航道信息和每艘船舶航行中的状态信息发送给集中控制单元，以及编队中各船舶之间实时的信息交互。

集中控制单元，用于根据所述的航道信息和每艘船舶航行中的状态，结合各船舶的操纵性差异，计算出船舶编队下一时刻的更优的路径选择。集中控制单元具体按以下方式控制：

领航船采用视线法(line of sight，LOS)进行路径规划，其具有收敛性好、参数整定容易、简单直观等优势。其流程如图5所示。首先，假设领航船速度为定值，根据路径规划的点库与领航船当前的位置状态量做差，可以得到状态量误差。将误差输入到LOS算法的设计当中，用于判断是否需要更新目标点，视线法将计算后的目标点发送给领航船系统，更新下一时刻的位置状态量。

船舶建模方式采用纵荡、横荡和艏摇3自由度的运动模型，其具体形式为：

式中，

J(η)为如式(2)所示的坐标变换矩阵，用于实现随体坐标系向惯性坐标系的转换。

当航道中没有障碍物和其它特殊航道条件时，领航船采用视线法中的超前控制进行路径跟踪描述如下：p

[x

则说明领航船需要将期望路径点更新为(x

式中：ψ

跟随船采用模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)方法进行路径跟随控制，MPC由于采用滚动优化机制，且具有显式处理约束能力，特别适用于船舶轨迹跟踪的非线性多约束控制当中。为了将船舶动力模型运用到MPC控制当中，我们需要先对其进行一些形式变换。如图4所示，首先，将式(1)所示的动力模型改写为如下的状态空间方程：

式中：x(t)表示状态变量，u(t)表示控制输入，f表示船舶的运动学变换，g表示船舶的动力学转换。

引入参考系统：

x

接着，为了使系统求解最优值过程简化，保证实时性，需要对状态空间方程进行线性化处理。对式(5)在任意点进行一阶泰勒展开，去掉高阶项后与参考系统方程做差，即得到如下新的方程：

式中，A、B分别表示f对f和u的偏导数在展开点的值。

式中，T表示离散化步长，A

对跟随船的目标函数设计为：

式中，J

预设正常航行条件，根据航道信息识别当航道条件超出正常航行条件时，根据每艘船舶航行中的状态信息，分别判断出操纵性安全指标最大的跟随船作为代表船舶，结合领航船和代表船舶的操纵性安全指标进行计算，对领航船的路径和/或船队队形进行调整；所述的操纵性安全指标结合航迹带宽度、船间效应及部分岸壁效应来定义。

当航道信息采集单元检测到存在航行条件受限的情况时，船舶状态感知单元通过通讯单元将各船舶在航道和船队中的相对位置信息及操纵性信息统一汇总到集中控制单元，集中控制单元将综合各船舶的位置条件及操纵性对航行的约束求解出一条新的编队航行路径，以保证船舶编队保持及船队航行的安全性。为了在实际控制操作当中能够对操纵性安全量化，本发明结合了航迹带宽度、船间效应及部分岸壁效应对操纵性安全进行了如下式定义：

式中，A、B、C、D、E、F为影响因子；d

本发明对于集中控制单元的控制算法设计为MPC，其集中控制的目标函数为：

式中，J

在实际操作过程中，常规航道中航道内的障碍物通常较少，此时系统主要考虑急弯和急变速过程中岸壁对船队结构的影响。而船队中包含船舶数量多，如果考虑所有船的操纵性可能导致系统计算量过大，控制实时性差。因此本发明提出选择代表船舶的计算方式，其操作方法为：

首先各跟随船根据与领航船的相对角度和距离计算在船队中的相对位置，增加比较环节，分别判断出航道内、外侧操纵性安全指标最大的代表船舶，仅结合领航船和代表船舶的操纵性进行计算，对领航船的路径进行调整。

本发明适用的航行场景具体包括图2所示的急弯情景及图3所示的急停情景。其中，急弯情景示意图中，A为领航船，B、C为跟随船，按照实线所示的队形经过图示急弯情景时，可以看出B、C过弯时分别据内外侧河岸过近，若其过弯的操纵性明显弱于领航船A，则极易无法完成过弯甚至发生危险。在急停情景示意图中，当船队航行至位置1时，检测到前方航道无法通过，此时领航船A若直接选择刹停操作即可在位置2所示的虚线框位置停下，但此时发现跟随船B由于其操纵性特点(最短刹停距离)明显弱于领航船A，需要进行避让操作，那么本发明提出对A、B的刹停操作做出统一协调，即让船A在保证安全的前提下适当增加其刹停距离，在位置3时刹停，即可在保持队形的前提下完成船队整体的刹停操作。场景中的操作流程如图6所示。

本发明提出的路径主动调整方法，预设正常航行条件，实时获取影响船舶路径规划的航道信息，并判断当前航行条件是否在正常航行条件范围内。

正常航行条件时，船舶编队中的领航船与跟随船分别按照系统规划的路径航行。

当航道信息采集单元感知到前方航道中有会影响到船队正常航行的通航条件时，例如航道过窄、急弯或礁石等情形，会通过通讯单元传递激励信号到集中控制单元，集中控制单元进入路径协调计算流程。

路径协调流程开始，集中控制单元向船队中的各船舶发送船舶状态信息需求信号，各船舶的状态感知单元开始工作，将收集到的船舶状态信息发送到集中控制单元。

集中控制单元整合各船舶的数据后开始协调路径计算，按照编队中船舶的数量判断是否需要启用选择代表船舶的计算方法。汇总各船舶的位置信息和操纵性信息后进行比较，在急弯情景中选取航道内外侧危险性指标最大的船舶，在急变速情景中选取前后船杀停能力差距最大的船舶，再结合领航船的操纵性特点，在保证安全的前提下，运用前文提到的目标函数对领航船的路径规划或船队队形进行整体调整。

集中控制单元将计算出的新的路径信息发送至船舶执行机构，船队航行路径发生改变。

船舶执行机构运行将引起船舶状态变化，船舶状态感知单元按照一定周期将更新的船舶状态信息发送至集中控制单元，实现循环协调路径控制。

本发明提供了一种在船舶编队航行中的主动安全协调方式，与传统的检测到障碍物后由船队中的各船舶分别自主避碰的方式不同，本发明提出的方式能够更好地保持编队系统的队形，同时综合考虑了编队中每艘船舶的操纵性特点，通过整体分析，计算得出利于整体船队安全性的路径，对于船队航行安全具有独特优势。

本发明将模型预测控制运用到跟随船的轨迹跟踪以及船队路径调整计算当中，模型预测控制本质上是求解一个开环最优控制问题，采用滚动优化机制，在线进行优化计算，在解决非线性多约束问题上具有独到优势。

以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。