韩国自主水面船舶(KASS)项目解析之三: 船舶智能航行及其态势感知与事故响应技术研究

编者按:自主航行是智能船舶发展的终极目标,是机器或系统对驾驶人员的部分或全部功能替代,是实现船端少人的核心手段。如何研发感知、决策、控制的闭环系统、如何对自主航行船舶进行远程运营、如何提升自主航行系统可靠性并进行应急处置是当下亟需解决的关难点。

内容整理:杨帆、秦祥祥、陈然、滕其卯、李晨

页面编辑:陈然、徐诚祺、徐子茜

内容校核:刘佳仑、李诗杰

转载、合作、交流等欢迎联系:liuli_research@outlook.com

01

具备智能路径规划功能的自主航行系统研发

课题概要

项目

名称

具备智能路径规划功能的自主航行系统研发

项目

来源

海洋与渔业部(Project of MOF: Ministry of Oceans and Fisheries)

研究

期限

本年度:2020年4月至2020年12月;

总期限:2020年4月至2025年12月。

技术

概述

(1)精确的操纵模型以服务于自主航行算法研发;

(2)安全航行和经济航行的路径规划算法研发;

(3)高可靠性路径跟踪控制算法研发;

(4)自主/经济航行的公共服务平台研发[软硬件];

(5)自动靠泊算法研发;

算法验证环境研发与应用。

任务

分工

(1) 韩国海洋工程研究所(KRISO:Korea Research Institute of Ships and Ocean Engineering):模型精度(操纵模型,优化模型),靠泊和航行的监督控制法规和引水法规;

(2) 仁荷大学(Inha University):研发基于航行和数据学习的归纳算法;

(3) 韩国科学技术院(KAIST:Korea Advanced Institute of Science and Technology):基于刻意推理的运行管理法规制定;

(4) 朴庆国立大学(Pukyong National University):控制和靠泊算法研发;

(5) 昌原国立大学(Changwon National University):控制和靠泊算法验证;

(6)首尔国立大学(Seoul National University):制定经济航行路径构建的逻辑和软件解决方案;

(7)安格尔有限公司(UANGEL):集成平台系统研发(软硬件);

(8)韩国造船与海洋工程(KSOE:Korea Shipbuilding & Offshore engineering):商业化需求研究;

(9)三星重工(SAMSUNG HEAVY INDUSTRIES):商业化需求研究。

课题目标

● 自主航行系统组成与产品(原型)

(1) 安全运行的航线规划软件(所有航线中超过3艘船舶情况下的避碰);

(2)经济运行的路径规划软件(平均油耗降低5%以上,最佳运行预测错误率低于10%);

(3)高可靠性航线跟踪控制软件(15个中途停留点,至少遵循2个通过条件,舵/主机控制);

(4)自主/经济运行的公共高性能服务平台[软硬件]。

● 文件(规则,手册等)与技术

(1)用于开发自主航行算法的精确操纵模型研发(状态误差在标准值的10%以内);

(2)自动靠泊软件基本设计(控制误差位置精度小于1.0m,方位角精度小于0.5度)。

02

避免碰撞和事故的态势感知系统研发

课题概要

项目

名称

避免碰撞和事故的态势感知系统研发

项目

来源

贸易工业与能源部项目(Project of MTIE: Ministry of Trade Industry and Energy)

监督与参研

机构

KRISO, KAIST, STR, SEADRONIX

研究

期限

第一阶段:2020年4月至2022年12月;

第二阶段:2023年1月至2025年12月。

技术

概述

(1)一种用于实时识别和分析船舶周围海况的系统,以确保自主船舶的航行稳定性。

(2)态势感知系统的关键组成部分:

异构传感器数据的收集和输出系统的集成处理,以进行信息协调;

  用于人工智能学习的虚拟和真实环境数据集的验证支持系统;

基于异构传感器数据的漂浮物自动检测,识别和跟踪技术;

基于AI的漂浮物运动信息估算和碰撞风险评估技术。

课题

分工

(1)(KR)PSC,资产管理,视觉识别技术研发;

(2)PNU)图像识别算法开发;

(3)(GCSC)自主运行协助,事故响应服务;

(4)(KL Net)研发货物装卸和靠港/离港预测服务技术;

(5)(SEADRONIX)开发靠泊辅助服务;

(6)(Marineworks)开发主机监控服务;

(7)(KMOU)建立用于服务验证的岸端基础设施;

(8)(RIMS)验证6种服务类型的有效性;

(9)(KNDE)构建无损检测和命名的数据库;

(10)(AD!A LAB)支持图像识别算法开发。

课题系统与技术总体研究目标

系统和技术研发的最终目标

发展目标

1.异构传感器集成/处理/管理系统

MASS演示系统研发

TRL 7

1)异构传感器数据获取

获取测试场/模型船/示范船的数据(>100例)

100例

2)海洋物体检测和识别性能

相对距离≤100m/橡皮船(2m)

99%

相对距离≤1km/渔船(10m)

99%

相对距离≤5km/小型船(20m)

90%

相对距离≤10km/商船(150m)

85%

船型分类(五种或以上类型的主要在航船舶)

90%

特征显示分类(两种或以上)

85%

2.态势感知信息匹配与输出系统

MASS演示系统研发

TRL 7

1)状态信息的更新间隔

AR(增强现实)/实现3D功能可视化

1Hz

2)运动信息的估计误差

估计信息的标准差准则

≤±1σ

(标准差)

3)碰撞风险评估模型

概率模型(现有代表性模型的比较)

100%

3.模拟器系统以辅助生成基于AI的学习信息和验证

用于验证开发算法的仿真器系统研发

TRL 7

1)生成基于模拟器的学习数据

五个以上变量(对象类型,时区,天气,风,藻类,相对速度等)

100%

2)实现模拟器DB辅助验证

设计对象2D/3D模型并构建特定传感器的模型DB

100%

4.定量研究成果

论文的发表,申请,登记

——

SCI论文,国内期刊,专利(申请/注册)

——

5例/8例/申请:4例,注册:4例

课题待研发技术目标

监督与参研

机构

KR, DMSE, HMM OCEAN SERVICE, POSSM, Lab021, KL-Net, KIMM, KRISO, INHA University, MNMU, AJOU University, INNOSIMULATION, CCLSOFT

研究

期限

第一阶段:2020年4月至2022年12月;

第二阶段:2023年1月至2025年12月。

技术

概述

待研发的技术概念

一种实时监测自主船舶推进和供电关键机械系统运行状态并进行故障诊断与基于测量数据的预测技术(CBM),并在发生故障时通过远程支持系统执行系统的、专业的维护(故障安全)。

【目标技术Ⅰ】基于状态的故障诊断/预测技术(CBM)

一种通过对船舶主机系统的实时状态进行监测,诊断和故障预测,为提前预防/应对事故提供决策支持的技术,目的是最小化船舶的故障时间。

【目标技术Ⅱ】基于增强现实的智能船舶远程维护保障系统(故障安全)

一种针对船舶发动机系统维修中的设备和故障需求,提供最佳的维修措施的系统,利用MWP(维护工作包)实现基于增强现实技术的工程信息可视化,以获取岸基驾控中心的专家远程支持。

待研发技术Ⅰ:基于状态的故障诊断/预测集成系统(CBM)

技术

目标

研发基于状态的综合故障诊断/预测系统,该系统具备硬件状态信号监视和软件故障诊断/预测能力,能够诊断/预测关键机械系统(主机和发电机等)五种以上的关键故障。

关键

技术

(1)[故障诊断/预测算法]研发一种基于故障模拟场景数据,使用各种统计分析、M/L技术预测数据变化和趋势的算法。

(2)[软硬件系统]由船舶核心机械系统的硬件(传感器、电缆、DAQs、服务器等)组成,用于在硬件和软件(图形用户界面)运行期间获取数据,通过数据的预处理/分析/学习得出诊断/预测结果。

技术

架构

待开发技术Ⅱ:基于增强现实的远程维护智能保障系统(故障-安全)

技术

目标

基于AR的远程维护保障系统研发,该系统可与自主船舶监控系统、数字船桥、岸基控制系统进行交互。

关键

技术

(1)[构建维护工作包(MWP)]例如与目标设备有关的3D模型,图纸,维护手册和维护历史记录等信息包,以帮助恢复和维护船舶故障;

(2)[智能优化维护保障系统]一种基于AR的工程信息可视化系统分析故障现象,支持机组(操作员)决策的系统,以提供最佳维护措施和信息。

技术

架构

03

自主航行系统远程管理与安全运行技术研究

课题概要

项目

名称

自主航行系统远程管理与安全运行技术研究

项目

来源

海洋与渔业部(Project of MOF: Ministry of Oceans and Fisheries)

研究

期限

本年度:2020年4月至2020年12月;

总期限:2020年4月至2024年12月。

技术

概述

(1)研发船队管理技术和基于AI的船体损坏诊断技术,以实现自主船舶稳定高效运行;

(2)开发六种岸基支持服务以确保狭窄水道航行的稳定运行。

任务

分工

(1)(KR)PSC,资产管理,视觉识别技术研发;

(2)(PNU)图像识别算法开发;

(3)(GCSC)自主运行协助,事故响应服务;

(4)(KL Net)研发货物装卸和靠港/离港预测服务技术;

(5)(SEADRONIX)开发靠泊辅助服务;

(6)(Marineworks)开发主机监控服务;

(7)(KMOU)建立用于服务验证的岸端基础设施;

(8)(RIMS)验证6种服务类型的有效性;

(9)(KNDE)构建无损检测和命名的数据库;

(10)(AD!A LAB)支撑图像识别算法开发。

课题目标

● 自主航行系统产品(原型)

(1) 自主航行的保障服务(三艘或三艘以上船舶避碰,服务满意度达到80%或以上);

(2)靠泊和系泊保障服务(事故率降低10%或以上);

(3)协助货物装卸和靠港/离港服务(错误率小于10%);

(4) PSC检测保障服务(提供PSC故障清单);

(5)主机状态监控保障服务(将维护成本降低5%或以上);

(6) 基于图像识别的状态监测软件(损坏识别率达90%或以上);

(7)船队资产管理平台(一个软件案例)。

●  文件(规则,手册等)与技术

(1) 建立与船舶损坏和资产有关的数据库;

(2) 建立岸基示范运行的基础设施;

(3) 制定船舶管理和检测指南。

04

自主船舶事故响应系统与可靠性评估

课题概要

项目

名称

自主船舶事故响应系统与可靠性评估

项目

来源

海洋与渔业部(Project of MOF: Ministry of Oceans and Fisheries)

研究

期限

2021年1月至2025年12月(5年)

技术

概述

(1)研发具备优化事故响应算法的事故响应系统,通过在MASS航行过程中发生事故时进行快速检测,对事故情况的即时预测;

(2)研究符合MASS特点的安全评估、风险和可靠性评估技术。

任务

分工

(1)(Scanjet)研发事故响应系统控制台和原型;

(2)(KRISO)开发事故响应算法和运行技术;

(3)(KR)研发MASS风险评估系统;

(4)(LEEYOUNG SND)开发信号处理接口技术;

(5)(Marine Tech IN)事故响应系统UI原型研发;

(6)(PNU)事故响应算法开发;

(7)(MMU)碰撞事故场景和定量概率评估技术开发;

(8)(KIMFT)基于实船操控的事故响应系统用户需求分析;

(9)(USN)实时风险分析技术开发。

课题目标

● 事故响应系统产品(原型)

(1)自主航行事故响应系统控制台(岸基控制中心5种或以上的信息共享);

(2)事故检测系统的信号互通(超过5种类型的传感器联动装置和8种类型的控制联锁装置);

(3)事故响应系统场景(至少2种场景,至少1艘目标船);

(4)MASS风险模型;

(5)适用于MASS的FSA(基础设计FSA);

(6) 碰撞场景定制模拟器(1个软件);

(7) MASS实时风险分析软件(1个软件)。

●  文件(规则,手册等)与技术

(1) 自主船载事故响应系统规格;

(2)事故响应系统船舶模型运行信息数据库建立;

(3)自主船舶事故响应系统KS标准;

(4)自主船舶事故响应系统ISO标准(提案);

(5)自主船舶风险和评估可靠性指南(评估指南1份);

(6) MASS的FSA基础设计(1例FSA报告);

(7)事故响应系统和风险评估技术相关知识产权(7例申请和1例注册)。

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