存在饱和输入的欠驱动船舶航迹跟踪控制

针对控制输入存在饱和限制的欠驱动船舶的航迹跟踪问题,提出鲁棒饱和控制方法。以船舶纵向速度和艏向角速度为虚拟输入,设计饱和运动学控制器,并引入二阶滤波器形式对控制器进行简化;利用反步法并引入Nussbaum型函数,设计饱和动力学控制器,以实现对任意光滑航迹的跟踪控制,并保证跟踪误差收敛至零点附近的一个有界区域内。仿真算例验证了设计方法的有效性和鲁棒性。     

客货滚装码头车辆定位系统需求分析和技术实现

针对某客货滚装码头中车辆运输的智能化调度需求,进行车辆位置智能感知的研究,采用物联网感知和计算机视觉技术,得出一种基于视频监控的车辆定位系统方案。该系统能够实时监控码头内进出港车辆,跟踪和记录其路径,支持越界报警,为智能化调度和安全监控提供基础数据。     

营运船舶航行性能和海洋环境监测平台开发验证

EEDI是衡量船舶能效水平的重要指标。由于试验条件限制,目前主要还是依靠模型试验结果对交船测试进行修正换算得到。上海船舶运输科学研究所自主研发了航行性能和海洋环境监测平台,可对营运船舶开展长期跟踪监测,实时收集船舶营运阶段的航行环境和性能参数,通过自动识别航行状态,划分海区、海况和船舶载况等因素对于船舶功率与航速的影响,可获得营运船舶实际EEDI指标,提高EEDI实船验证结果的准确性。监测平台在某万箱级集装箱船进行相关验证,并已展开长期监测。     

营运船舶航行性能和海洋环境监测平台开发验证

EEDI是衡量船舶能效水平的重要指标.由于试验条件限制,目前主要还是依靠模型试验结果对交船测试进行修正换算得到.上海船舶运输科学研究所自主研发了航行性能和海洋环境监测平台,可对营运船舶开展长期跟踪监测,实时收集船舶营运阶段的航行环境和性能参数,通过自动识别航行状态,划分海区、海况和船舶载况等因素对于船舶功率与航速的影响,可获得营运船舶实际EEDI指标,提高EEDI实船验证结果的准确性.监测平台在某万箱级集装箱船进行相关验证,并已展开长期监测.     

基于GPS和GSM的清管器智能跟踪系统

为了在清管施工中实时跟踪清管器,设计一种基于GPS系统和GSM通信系统的智能清管器跟踪系统,系统包括发射机、中继器和监控系统。发射机搭载在清管器上持续发射电磁信号和静磁信号,中继器预先埋设在设定的跟踪点接收和转发通过信息;清管器通过跟踪点时,中继器接收发射机发出的信号,精确识别出清管器并将通过时间和跟踪点GPS位置信息通过GSM网络发送至监控系统;监控系统接收到信息后,在监控界面地图上实时显示通过位置和通过时间。清管器卡堵时,系统可及时在地图上指示卡堵区间和到达卡堵现场路径。现场应用表明:该系统实现了清管器智能跟踪,通过时间和通过位置记录精确,降低清管施工中安全风险,节约成本。     

企业风险管理的六大误区

一是过度依赖历史数据。风险管理模型都是从历史数据延伸出来的。但是最近20年,产品创新速度很快,仍然沿用历史数据和以此为基础的风险管理模型就不再具有指导意义。二是衡量尺度过窄。许多金融机构使用日数据跟踪风险,但这种每日评估的方法是建立在资产可以被快速出售的假设之上的,因此会低估企业所真正即将承受的风险。三是忽视已知的风险。辨识风险比较容易,但在决策时充分考虑所有的风险则比较难。通常容易被忽视的有四类风险：     

中国LRIT船载终端符合性测试介绍

介绍中国船舶远程识别和跟踪系统（LRIT）船载终端符合性测试的要求和内容,船东进行测试工作的流程,中国LRIT船载终端符合性测试系统的设计与实现,以及系统的运行情况和船东注意事项。     

基于均值漂移粒子滤波的目标跟踪算法研究

针对粒子滤波计算量大的问题,将视觉跟踪领域的均值漂移算法（Mean Shift）与粒子滤波（PF）算法相结合,该算法利用均值漂移算法在重采样之后将粒子收敛到靠近目标真实状态的区域内,改善了传统粒子滤波器的退化现象,减少了算法的运行时间,通过被动跟踪仿真实例,同时使用均值漂移粒子滤波与传统粒子滤波进行跟踪仿真,分析了轨迹跟踪性能,利用均方根误差比较了误差性能。仿真结果表明,Mean Shift PF具有更高的跟踪精度,并且运行时间显著减少。     

欠驱动船舶鲁棒路径跟踪控制器设计

针对欠驱动船舶直线路径跟踪控制系统中存在的外界干扰影响,提出一种鲁棒跟踪控制算法.该控制算法基于重定义输出、解析模型预测控制、高增益观测器等技术,使得欠驱动船舶能够渐近镇定于给定的直线参考路径.计算机仿真实验验证了算法的有效性.所提出的控制器具有良好的控制效果以及对外界干扰的鲁棒性.     

水下多目标跟踪的网络层次决策方法

水下多目标跟踪逻辑与决策是水下航行器多目标跟踪中需解决的技术难点．目前用于水下多目标跟踪决策的方法都假设各个决策因素相互独立,而实际上水下多目标跟踪决策的因素之间存在着相互影响．本文根据这一特点,建立了水下多目标跟踪决策的指标集和相应的ANP决策模型,提出了基于ANP的水下多目标跟踪逻辑与决策方法．该方法将水下多目标跟踪决策的指标集纳入网络层次结构模型,并通过模型解算得到优化的多目标跟踪决策,具有决策结果比现有方法更加合理、稳健的特点．仿真结果表明该方法是在多目标跟踪决策因素之间存在相互影响情况下解决水下多目标跟踪逻辑与决策问题的有效方法．