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##无人艇关键技术的现状与发展趋势( 二 )


局部路径规划：视线法（Line of sight）在导弹制导中得到成功应用 ， 对无人艇也同样有效 ， 其原理是船的航向始终瞄着目标点 ， 以此修正风流海流引起的偏差 。势能法（Potential fields）计算量小 ， 在实时计算上效果较好 ， 它类似于磁铁 ， 船舶和要到达的目标之间相互吸引 ， 对于障碍物相互排斥 ， 由此来形成局部最短路径 。为确保无人艇航行路线的安全和效率 ， 采用了全局和局部路径规划相结合的方法 。部分算法采用复杂架构 ， 比如先用迪杰斯特拉算法计算全局路径 ， 在此基础上 ， 局部采用A?算法计算临近水域航行路线 。
路径实时调整：统计显示 ， 海上事故伤亡60%是因为碰撞 。目前避碰研究主要集中在海面目标 ， 比如船舶、岛礁等 。对水下障碍物 ， 如暗礁、浅滩等的自主避碰问题研究才刚刚起步 ， 已经有研究院所采用主动声呐开展测试和算法分析 。海上碰撞事故中56%是因为违反国际海上避碰规则（International Regulations for Preventing Collisions at Sea） 。无人艇要走向远海 ， 必须要深入研究避碰规则 ， 包括船舶超越、相向航行、航路交叉的规则要求 ， 在算法上尽可能多考虑各种多样场景 。
关键技术·导航系统
导航系统包括惯性导航、GPS、水声、导航雷达、测深仪、光学设备等 。这些设备在无人艇导航定位上都各有优劣 。通常都是联合使用 ， 以提高精度 ， 降低误差 。采用多传感器数据融合的方法有助于导航 ， 是提高效率的最佳方式 ， 因为要快速提升单项传感器技术比较难 ， 这和现有舰船的组合导航原理是一样的 。
##无人艇关键技术的现状与发展趋势
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主要传感器优缺点如下 。
导航雷达:是传统船舶30海里内远距离探测的主要工具 ， 能够提供全天候、全域的图像 ， 具有高分辨率和精确度 。缺陷是对快速回转目标准确度受一定影响 ， 对小型动态目标探测能力有限 。对于无人艇而言 ， 由于雷达高度低 ， 一般距水面2米 ， 对7米小型无人艇的发现距离一般在3海里左右 。如两艘无人艇以30节的速度相向而行 ， 从发现到目标相遇的时间只有3分钟 。如果海况恶劣 ， 浪高大 ， 海杂波影响显著 ， 探测距离将进一步降低 。
激光雷达：激光雷达广泛应用在无人驾驶汽车测试研究 ， 它在近距离目标探测上比较有效 ， 探测深度和精度高 。我们在工信部智能船舶2.0项目《船舶航行态势智能感知系统研制》中 ， 采用了包括远程激光扫描成像雷达（探测距离200米到2海里）、详查激光雷达（多源光电跟踪系统 ， 与变焦可见光、红外成像集成 ， 实现对500米以内微小、暗弱目标观察）、多普勒测速激光雷达（在靠泊提供高精度的接近速度）的组合方案 。激光海上应用的主要问题是受海上环境、以及艇体运动影响大 ， 特别是海上起雾或雨雪的时候 。此外 ， 激光雷达价格较高 ， 车用激光雷达单价2万美元 。
视觉传感器：视觉传感器是目前无人汽车最主要的感知手段 ， 也在智能船、无人艇项目中广泛应用 。采用热成像和可见光全景成像融合技术 ， 生成无人艇前方和周边障碍物的纵深视图 ， 将为未来无人艇在各种气象、海况下的视觉感知 ， 提供解决方案 。无人艇由于运动幅值大 ， 海上使用需要重点解决图像稳定、去雾问题 。比如 ， 采用稳定云台和图像稳定算法 ， 采用图像去雾处理算法等 。在此基础上 ， 采用人工智能图像识别技术 ， 识别和跟踪目标 。
##无人艇关键技术的现状与发展趋势
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声呐：声呐是唯一的无人艇水下目标探测手段 ， 对水下目标有高的分辨率和精确性 ， 存在问题是每次扫描探测范围有限 ， 且易受水面噪声影响 。声呐图像的实时解析处理 ， 也是一个难题 。在复杂水底地貌环境中 ， 依据声呐图像 ， 自动准确地识别出水下目标或是障碍物 ， 并考虑潮汐影响 ， 不但需要复杂的算法 ， 还需要大量的机器学习图像数据 。离技术成熟还有很长的路要走 。


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