武汉市召开交通科技与交通管理专题报告会

2006年11月21日,由武汉市科技局，武汉市公安交通管理局、武汉市交通委员会、武汉理工大学联合举办的武汉市交通科技与管理专题报告会在武汉理工大学召开.     

智能船舶船岸协同实验关键技术研究

为解决智能船舶实船实验困难、成本高和航行风险大等问题,选取封闭水域建立智能船舶船岸协同模拟系统.通过分析系统的功能需求,设计了系统整体架构及功能模型,研究了智能船舶船岸协同实验实现的关键技术,并在智能船舶运动建模中加入风力干扰,提升了船舶运动模型的精确度.利用船岸协同实验系统,在实验水域中进行了智能船舶操纵性实验、静态障碍物避碰实验以及路径跟踪实验.实验结果表明,运动模型仿真结果减少近50%误差,回转实验中在有风和无风2种条件下几乎无旋回速度和船速的改变,实际航行轨迹与参考轨迹的偏差也在0.2~1 m以内,满足智能船舶实验需求,为智能船舶的航行验证提供了基础实验平台.      

AIS基站短消息特性

研究了在内河与港口应用环境下,由船载自动识别系统(AIS)基站发送到船舶的短消息特征,分析了AIS报文在场强下降后的波形失真与误包原理。在半实物仿真平台下,分析了消息长度与误包率的关系,并给出相应的误包率预测模型。结合Hata-Okumura模型,提出了拥挤航道下AIS基站向船舶发送短消息的极限容量。最后以黄浦江上海航道为例,运用极限计算模型对其极限容量进行了预测,并与实测结果进行了对比。对比结果表明:短消息可靠性随长度增加与场强降低而逐步下降,基站能同时进行短消息管理的AIS船舶数量有限,对于本文设定的黄浦江上海航道,当AIS目标船舶数量达到625艘时,AIS基站能同时进行短消息通讯的AIS船舶容量的计算结果为26艘,实测为24艘,计算结果与实测结果基本一致。     

DV-HOP定位算法改进研究

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一．基于无线传感器网络中DV-HOP定位算法分析的基础上,提出了一种改进算法．该算法通过RSSI测距技术测量点到点的距离,并在多跳网络中对累加距离进行广播,最后在节点位置估计过程中引入了加权质心算法进行定位．实验结果表明,改进后算法复杂度低,定位精度有明显的提高．     

不利天气下路况识别现状研究与展望

不利天气导致交通条件及路面状况恶化是引发道路交通事故的重要原因。扩展浮动车技术能利用车载传感器实时采集全程路况信息,并通过车载无线通信网络,将采集到的路况信息传递给其他受到影响的附近车辆,同时通过信息中心将信息传达给更广泛的受众,对保障不利天气下道路行车安全具有重要作用。文中分析了利用扩展浮动车技术识别不利天气下路况的研究现状,构建了基于扩展浮动车技术的信息采集和路况识别系统,提出了实现不利天气下路况识别的扩展浮动车关键技术。     

多桥水域航道通过能力仿真研究

为了确定内河多桥水域的航道通过能力,提出多桥航道的交通流仿真模型.以长江武汉段的多桥航道为研究对象,收集大量的船舶交通流历史数据,用统计的方法分析这些数据获得交通流特征,提出基于蒙特卡罗方法的船舶生成模型、队列模型、航路模型和船舶运动模型等;开发仿真系统并对模型进行验证;通过仿真实验确定多桥水域的航道通过能力.仿真结果表明,所提出的内河多桥航道交通流仿真模型是可行和有效的;在目前的通航条件下,长江武汉段多桥水域的航道通过能力与实际的交通流量相比显得非常富余;在安全航速范围内,通过整体提高船舶的航行速度可以显著提高航道的通过能力;航道水深的变化对上行和下行航道通过能力的影响具有明显的差异.     

基于图像处理的内河船舶目标提取与特征值计算

内河航行船舶进行目标提取及特征值计算,是船舶航行监控及船舶交通流参数测量的基础。文中主要介绍:1将背景差分法与大津法相结合,提出了1种新的船舶目标提取方法,对不同天气、不同角度下内河在航船舶目标进行提取;2提出了基于圆环划分的特征值算法,通过此算法计算所得目标船舶的特征值。验证结果表明,基于背景差分结合大津法可实现船舶目标提取,所得船舶轮廓较为清晰,并具有一定天气适应性;在特征值计算实验中,正拍图像的特征值1均大于0.95,而侧拍图像特征值1均小于0.5,可区别不同拍摄角度;各种船舶目标在进行旋转、平移及缩放后,特征值基本保持不变。因此,文中算法所得到的特征值具有旋转、平移及缩放的不变性,并可以适应在不同角度下摄像机所拍摄的要求。     

船舶智能化研究现状与展望

智能化是船舶发展的重要方向。船舶智能化是在综合传感、通信、信息、计算机等多种先进技术的基础上,结合船舶具体应用环境,构建基于大数据、信息物理系统和物联网等特征的智能系统,使船舶航行、管理与服务更高效、更低秏、更安全和更环保。从大数据、信息物理系统、物联网三个方面介绍了船舶智能化的主要特征。从船舶智能航行和船舶智能管理与服务两个方面分析了船舶领域智能化现状和展望。船舶智能航行方面,探讨了综合船桥系统和无人驾驶的发展方向;船舶智能管理与服务方面,分析了水路ITS、交通流理论和数据分析方法的最新发展,并提出了基于可视分析解决船舶管理大数据处理的流程。     

船舶编队控制综述

研究了船舶编队控制的特点,从船舶编队控制结构、编队路径规划、编队运动建模和编队运动控制4个方面分别对现状和方法进行分析;介绍了船舶编队控制原理,描述了船舶编队领导-跟随结构、虚拟结构、图论结构、基于行为结构的数学表示方法及应用场景;针对船舶编队路径规划,总结了编队环境建模、全局路径规划和局部避碰规划等最新方法及其特点,展示了基于粒子群优化算法的船舶编队局部避碰效果;针对船舶编队控制运动建模,构建了考虑干扰、控制时延和约束的船舶编队水动力模型,并将该模型在船舶编队过闸控制场景中进行了验证;针对船舶编队运动控制,归纳了典型集中式、分散式和分布式编队控制器特点,指出分布式编队控制器具有更好的鲁棒性和可扩展性,设计了基于分布式模型预测控制的编队航行控制器。研究结果表明:目前船舶编队控制技术瓶颈主要体现在有人/无人编队共融、岸端驾控为主的内河船舶编队控制、不确定干扰下的船舶编队控制、通信受限下船舶编队鲁棒控制、特殊水域船舶编队控制和船舶编队控制一致性等方面;在未来船舶编队发展中,应重点解决船舶编队分布式协同控制、船舶编队任务多元化控制、基于生物群体机制的船舶编队控制、特殊水域船舶编队控制、人工智能技术在船舶编队控制中的应用等问题。      

基于船舶–流场耦合作用的内河航段船舶航行虚拟辅助驾引

[目的]为进一步提高船舶航行的安全性,对船舶辅助驾驶决策相关内容开展研究。[方法]针对选取的两段内河典型航段,基于实时数字航道流场信息,考虑航行规则约束,模拟船舶–流场耦合作用下的复杂流场航段虚拟辅助驾引。模拟南京和东流航段的虚拟辅助驾引,给出相应的安全驾驶方案,在航行过程中对船舶速度、位置和航向等信息进行实时追踪。[结果]仿真结果表明,基于Fluent二次开发的船舶–流场耦合作用的算法可有效解决船舶多自由度运动耦合和船舶–流场多物理场耦合的解耦问题;遇见弯道或分汊时,操小舵角长距离航行可以在避免降速和较大横移的同时实现船舶的安全航行。[结论]该算法可以有效对接数字航道流场信息,开展复杂流场环境下内河航段船舶航行的过程模拟,结果可为内河航段船舶智能航行决策提供数据支撑。