Как беспилотные надводные аппараты (БНА) с искусственным интеллектом планируют обход препятствий и прокладку безопасных маршрутов в режиме реального времени? 

Принципы предотвращения столкновений в реальном времени и планирования безопасной траектории для беспилотных надводных аппаратов (БНА) с искусственным интеллектом

Система предотвращения столкновений в реальном времени и планирования безопасной траектории для беспилотных надводных аппаратов (БНА) с искусственным интеллектом представляет собой замкнутую интеллектуальную систему, включающую восприятие, моделирование, принятие решений, планирование и управление. Ее ядро ​​состоит из двух основных уровней: глобального предварительного планирования траектории и локального динамического предотвращения столкновений в реальном времени. Адаптируемая к сложным и динамичным водным средам, таким как море и внутренние реки, она обеспечивает эффективную навигацию, избегая статических препятствий и внезапных динамических рисков в реальном времени, достигая полностью автономного принятия решений беспилотниками на протяжении всего процесса.

I. Многоисточниковое восприятие и моделирование окружающей среды в реальном времени

Все действия по планированию траектории и предотвращению столкновений БНА основаны на высокоточной, обновляемой в реальном времени модели окружающей среды. Многосенсорное слияние обеспечивает всестороннее восприятие окружающей среды, решая проблемы сложных водных сред и высокой случайности препятствий.

На аппаратном уровне система оснащена лидаром, камерами высокого разрешения, миллиметровым радаром и ультразвуковыми датчиками, а также спутниковой системой позиционирования GNSS, инерциальным измерительным блоком IMU и датчиком глубины, образуя всепогодную систему обнаружения. Система использует лидар для точного определения контуров, расстояний и размеров препятствий; визуальные датчики для идентификации категорий целей, таких как суда, плавающие объекты и береговая линия; и миллиметровый радар для адаптации к неблагоприятным погодным условиям, таким как дождь, туман и ночное время, обеспечивая стабильность обнаружения в условиях низкой освещенности.

На программном уровне технология картографирования в реальном времени SLAM интегрирует данные датчиков в реальном времени с предварительно загруженными высокоточными электронными и морскими навигационными картами, обновляя карту окружающей среды в реальном времени. Это позволяет отмечать статические препятствия, такие как отмели, рифы, опоры мостов и стационарные навигационные знаки, а также динамически фиксировать динамические препятствия, такие как проходящие суда, плавающий мусор и строительные суда. Он также обозначает судоходные воды, зоны ограниченного доступа и зоны с ограниченной глубиной, точно определяя свое положение в реальном времени и навигационную ориентацию, обеспечивая точную поддержку данных об окружающей среде для планирования траектории.

II. Двухуровневое планирование траектории

Беспилотное надводное судно (БНС) использует двухуровневую архитектуру планирования «глобальное планирование + локальная коррекция в реальном времени», балансируя эффективность навигации и динамическую безопасность, адаптируясь как к фиксированным целям миссии, так и к внезапным изменениям окружающей среды.

1. Глобальное статическое планирование траектории: предварительно заданный оптимальный навигационный маршрут

На этапе инициализации миссии, на основе начальной точки, конечной точки и требований навигационной миссии, а также в сочетании со статическими данными об окружающей среде с электронной морской карты, система планирует глобальную базовую траекторию, оптимальную по расстоянию и соответствующую правилам и требованиям безопасности, используя классические алгоритмы поиска пути, такие как алгоритм A* и алгоритм Дейкстры. Этот маршрут заблаговременно обходит все известные фиксированные риски, такие как отмели, рифы, запрещенные каналы и районы аквакультуры, при этом соблюдая правила навигации и определяя общий курс и базовую скорость. Он служит основным навигационным маршрутом для беспилотного надводного судна, обеспечивая эффективное выполнение миссии.

2. Локальное динамическое планирование маршрута: адаптация к изменениям окружающей среды в реальном времени

Во время навигации водная среда постоянно меняется. Глобально фиксированный маршрут не может адаптироваться к внезапным рискам; поэтому локальное планирование маршрута в реальном времени является ключевым компонентом предотвращения столкновений с препятствиями. Используя глобальный маршрут в качестве базового, система итеративно оптимизирует локальный маршрут на уровне миллисекунд на основе динамических данных об окружающей среде, получаемых в реальном времени датчиками, используя такие методы, как методы виртуального потенциального поля, методы динамического окна и алгоритмы обучения с подкреплением.

При обнаружении динамического препятствия впереди система не отклоняется непосредственно от общего курса. Вместо этого система генерирует в реальном времени несколько альтернативных безопасных путей в пределах небольшой области, всесторонне оценивая такие показатели, как расстояние до препятствия, энергопотребление при навигации, плавность курса и риск столкновения, чтобы выбрать оптимальную траекторию обхода препятствий. Одновременно она учитывает динамические ограничения собственной мощности, рулевого управления и скорости беспилотного надводного судна, чтобы избежать незаконных и опасных маневров, таких как резкие повороты и быстрое ускорение, обеспечивая навигационную устойчивость.

III. Интеллектуальное динамическое принятие решений по обходу препятствий

В отличие от традиционных пассивных систем обхода препятствий, беспилотное надводное судно с искусственным интеллектом обладает возможностями прогнозирования рисков и интеллектуальной теоретико-игровой механикой, что позволяет осуществлять упреждающий обход препятствий и значительно повышает его адаптивность к сложным акваториям.

Для динамических препятствий система использует модели LSTM и глубокого обучения для извлечения характеристик движения препятствия в реальном времени, точно рассчитывая его скорость, курс и траекторию, прогнозируя изменения положения в ближайшие секунды и заранее предвидя риски столкновения. Одновременно соблюдая правила предотвращения морских столкновений, система принимает дифференцированные решения для различных сценариев навигации: заблаговременно уступает дорогу правому борту при встрече с приближающимися судами, отдает приоритет судам, пересекающим водный путь, применяет стратегии облегчения, такие как объезд и замедление для обгона плавучих объектов на низкой скорости, и заблаговременно меняет полосу движения на большом расстоянии, чтобы избежать маневрирующих судов на высокой скорости.

В сложных сценариях, таких как плотное скопление препятствий, узкие каналы и внезапные ветровые и волновые помехи, беспилотное надводное судно (БНС) на основе глубокого обучения с подкреплением может автономно обучаться и оптимизировать свою логику принятия решений, адаптивно корректируя стратегии избегания препятствий, чтобы избежать колебаний траектории и повторных объездов, тем самым повышая надежность навигации в сложных акваториях. После избегания препятствий система автоматически калибрует свою траекторию, быстро возвращаясь к глобально оптимальному маршруту, чтобы обеспечить выполнение навигационной задачи.

IV. Управление движением в реальном времени и отслеживание траектории

После планирования безопасного пути беспилотный надводный аппарат (БНА) обеспечивает точное выполнение маршрута с помощью своей базовой системы управления, завершая посадку. Система в реальном времени сравнивает отклонение между текущей траекторией и запланированным путем, динамически корректируя угол руля, скорость и мощность движителя для коррекции навигационного положения. Одновременно алгоритмы управления с обратной связью подавляют отклонения траектории, вызванные ветром, волнами и течениями, обеспечивая точное следование беспилотного надводного аппарата (БНА) запланированной безопасной траектории, избегая отклонений от пути и рисков вторичных столкновений из-за воздействия окружающей среды.

V. Многоуровневые резервные механизмы безопасности

Для обеспечения безопасности в экстремальных сценариях БНА оснащен многоуровневой логикой защиты: во-первых, она устанавливает пороговое значение безопасного расстояния, поддерживая резервные безопасные расстояния как для статических, так и для динамических препятствий, чтобы предотвратить экстремальное избегание препятствий; Во-вторых, он оснащен функциями экстренного торможения, зависания и поворота на месте, что позволяет немедленно прекратить навигацию во избежание опасности в случае внезапных экстремальных рисков; в-третьих, он имеет функцию самодиагностики неисправностей в режиме реального времени, автоматически запускающую резервные стратегии, такие как возврат на базу и постановка на якорь, при неисправности датчиков или сбое планирования маршрута, что обеспечивает максимальную безопасность навигации.