区域列车无人驾驶研究开始进行测试

德国开始进行区域客运列车无人驾驶技术测试,同时确立未来使用无人驾驶的相关法规变化。该项目由阿尔斯通、DLR航空航天研究中心和柏林工业大学共同承担。研究基于ETCS系统来支持GoA3级的列车运营,即运行中出现任何问题时,车载人员可以进行干预,同时设想了利用GoA4级无人值守移动车辆段内的空车。     

无人帆船四自由度运动建模与试验分析

建立无人帆船的运动学模型是开展无人帆船操纵性和运动控制研究的基础。为简便快速地建模，在保证模型准确性的基础上，降低模型开发的难度，以“海鸥”号无人帆船为例，采用船舶操纵数学模型小组（MMG）分离建模方法建模，综合考虑风和浪环境扰动，根据经验公式和计算流体力学（CFD）方法进行参数计算。在此基础上，根据试验数据进行试验复现，以验证模型的准确性。结果表明，建立的无人帆船模型和提出的参数计算方法适用于“海鸥”号无人帆船，跟踪536 m长轨迹，航速误差为13.41%，横摇角误差在10%以内。建立的四自由度无人帆船模型能反映无人帆船实体的速度和位姿，可基本复现试验现象。     

基于物联网的无人水面艇航行状态监测系统设计

针对无人水面艇(Unmanned Surface Vessel, USV)航行状态监测及试航性能评估试验中的参数获取问题,设计一套USV航行状态监测系统。以物联网(Internet of Things, IoT)3层架构为基础,设计小尺寸、低功耗的监测方案。以多源传感器和STM32微控制器作为感知层,以远距离无线电(Long Range Radio, LoRa)网关及LoRa终端作为数据远程传输途径,以传输控制协议(TCP)作为数据远程传输协议,以云平台作为系统应用层,实现数据采集、传输和应用功能。基于监测系统要求,在应用层设置阈值实现航行状态预警功能。对系统功能及性能进行测试,结果表明,系统横、纵摇精度为±0.02°RMS,风速为(0.2±0.03) m/s,风向为±2.5°,所有监测参数技术指标均符合要求,且丢包率在通信距离小于1.4 km时为1.5%,较传统方法降低约22%。该系统可为进一步完善USV航行状态监测提供技术支持。     

基于无人机和无人船的河(江)道地形测绘技术应用

河(江)道地形测量是保证河(江)道通航、行洪与河(江)道整治、河(江)道工程施工等的前提。针对现有河(江)道地形测量技术中存有作业效率低、作业人员存有涉水风险等问题，以四川省广元市昭化区嘉陵江某段长约2.6 km的江道为研究区域，运用无人机和无人船相结合的江道测绘技术，得到了符合规范要求的试验区数字正射影像(DOM)、数字高程模型(DEM)和数字线划图(DLG)。结果表明：在GPS-RTK检验方式下，基于无人机和无人船相结合的测绘技术生产的1：2 000 DLG成果就岸上地形检查点而言中误差小于0.055 m占比99.4%,就水下地形检查点而言中误差小于0.25 m占比98.4%,均能满足JTS 131—2012《水运工程测量规范》成图精度要求。     

无人艇工程控制课程实践教学平台开发

针对在教学环节中存在的问题，利用计算机技术和工业软件开发无人艇工程控制课程实践教学平台。该平台可进行无人水面艇（Unmanned Surface Vessel，USV）建模及运动轨迹控制。针对USV物理参数的不确定性，根据运动学和动力学模型设计控制器，分析控制器参数对USV运动性能的影响规律。无人艇工程控制课程实践教学平台的建设应用可提升学生对USV的运动操控、故障判断及维护保养能力。     

混动履带式无人平台轨迹跟踪控制研究

为了提高履带式无人平台的轨迹跟踪性能，提出了一种考虑纵向速度规划的分层轨迹跟踪算法并进行了联合仿真验证和实车验证。在建立了包含履带的滑移滑转率和质心侧偏角的车辆运动微分方程的基础上，完成分层轨迹跟踪算法框架的构建。上层基于伪谱法的速度规划算法根据路面信息进行纵向速度规划，并将规划的速度作为目标车速下发给下层基于线性时变模型预测控制（LTV-MPC）的轨迹跟踪算法。基于LTV-MPC的算法通过建立预测模型和约束条件，二次规划求解出两侧电机的目标转速。通过Matlab/Simulink和RecurDyn的联合仿真以及实车验证了所提出的算法在不同地面条件下具有良好的轨迹效果。     

海上无人井口平台消防泵选型与智能化控制方案

以渤海海域某海上无人井口平台为例，统计渤海作业船的消防能力，对渤海某海上无人井口平台依托作业船消防系统进行可行性分析。根据平台公用系统配备情况对消防泵选型方案进行优选，并提出消防泵智能化控制方案，为海上无人井口平台消防泵选型与智能化控制提供新思路。     

磨料回收智能控制系统

针对磨料回收系统设备空转损耗、电能浪费等问题，开展磨料回收智能控制系统研究，通过特制传感器组件的感知及控制系统优化，实现了无人值机、高效回收、安全运行及节约能源，为造船企业减少劳动力、提高智能水平、节能减排提供了技术支持。     

无人值守全自动运行系统远程控制方案研究

针对无人值守全自动运行系统中列车定位丢失或车载信号设备发生故障的场景,对远程限制驾驶模式及远程重启功能进行研究。通过分析列车定位丢失原因、RRM模式运行流程、RRM模式运行区域属性影响,以及RRM模式信息交互等,提出远程限制驾驶模式的具体实现过程及实现方式,采用远程限制驾驶模式,定位丢失的列车可在信号系统保证安全的情况下继续运行,以重新建立定位;描述远程重启流程及信息交互,远程重启功能可使故障的车载信号设备恢复正常,降低对运营的影响,并为后续信号系统设计及运营指导提供参考。     

改进的YOLOv3水面障碍物检测方法

为了提高无人艇在自主航行过程中对水面常见障碍物检测的精度，解决模型参数量较大、模型复杂难以应用于嵌入式设备的问题，提出一种改进的YOLOv3水面常见障碍物检测方法。使用K-means++算法对自建数据集进行聚类得到新的锚框参数，通过添加雨雾噪声的数据增强方法优化模型在复杂天气状况下的障碍物检测能力。针对模型参数量较大问题，使用深度可分离卷积和注意力机制模块重构特征提取网络中的残差结构。为了优化预测框的回归效果，引入SIo U损失函数，将预测框与真实框的方向角度作为损失之一，加快训练速度，提高推理的准确性。通过试验验证了改进后模型参数量缩减了44%，检测精度提高了5.19%，漏检率也有所降低，能有效进行水面障碍物的检测。