一种基于多拖轮协同的船舶靠离泊控制系统和方法

本发明涉及船舶控制技术领域，尤其是一种基于多拖轮协同的船舶靠离泊控制系统和方法。

背景技术：

拖轮是指用来拖动驳船和轮船的船舶，拖轮的特点是结构牢固、稳定性好、船身小、主机功率大、牵引力大、操纵性能良好，它主要拖带载运物资的驳船和各种作业船，按照使用地区的不同，拖船可分为远洋拖船、内河拖船、沿海拖船、港内拖船、海洋救援拖船等种类。

目前在通过拖轮拖动船舶进行靠离泊时，一般需要多个拖轮配合实现对船舶进行拖动，需要多人进行指挥，由多个拖轮进行交互配合实现对船舶进行靠离泊，且目前在对拖轮拖动船舶进行靠离泊控制系统仅仅根据船舶的运动轨迹进行计算拖轮的牵引的数据信息，但是实际操作过程中，还会受到多种干扰因素的影响，例如转船力矩、动力、风、流等横向干扰力，因而导致目前拖轮拖动船舶进行靠离泊的控制方式难以使船舶达到期望靠泊路径和姿态。

技术实现要素：

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于多拖轮协同的船舶靠离泊控制系统和方法，能够更加准确的控制船舶靠离泊过程中的路径和姿态。

根据本发明的第一方面实施例的一种基于多拖轮协同的船舶靠离泊控制系统，包括：

运动轨迹规划模块，用于生成船舶靠离泊的运动参考轨迹；

船舶数据管理模块，用于采集船舶在被拖轮拖动过程的船舶运动数据；

数据交互综合处理模块，用于构建船舶靠离泊运动预测模型，采用所述船舶靠离泊运动预测模型根据所述运动参考轨迹预测多个拖轮的运动控制数据；比较所述船舶运动数据与所述运动参考轨迹的偏移大小，根据偏移大小的比较结果生成拖轮的运动调整数据；

拖轮数据管理模块，用于根据数据交互综合处理模块预测的运动控制数据控制多个拖轮运动状态，并根据数据交互综合处理模块生成的运动调整数据调整多个拖轮运动状态。

根据本发明实施例的一种基于多拖轮协同的船舶靠离泊控制系统，至少具有如下有益效果：本实施例通过船舶靠离泊运动预测模型根据运动参考轨迹预测拖轮的运动控制数据，并通过运动控制数据控制拖轮运动状态，同时比较船舶运动数据与运动参考轨迹的偏移大小，根据偏移大小的比较结果生成拖轮的运动调整数据，然后根据运动调整数据调整拖轮运动状态，通过反馈的方式，降低船力矩、动力、风和流等横向干扰力的作用，使船舶的实际运动轨迹接近运动参考轨迹，从而更加准确的控制船舶靠离泊过程中的路径和姿态。

根据本发明的一些实施例，所述构建船舶靠离泊运动预测模型，其具体为：

采用agent开发分布式交互仿真环境构建船舶靠离泊运动预测模型。

根据本发明的一些实施例，所述采用所述船舶靠离泊运动预测模型根据所述运动参考轨迹预测多个拖轮的运动控制数据，包括：

将所述运动参考轨迹导入所述船舶靠离泊运动预测模型；

采用所述船舶靠离泊运动预测模型预测出多个拖轮运动轨迹和多个拖轮运动数据。

根据本发明的一些实施例，所述比较所述船舶运动数据与所述运动参考轨迹的偏移大小，根据偏移大小的比较结果生成拖轮的运动调整数据，包括：

将所述船舶运动数据导入所述船舶靠离泊运动预测模型；

采用所述船舶靠离泊运动预测模型，计算所述船舶运动数据与所述运动参考轨迹的偏移大小；

根据偏移大小的比较结果生成多个拖轮的运动调整数据。

根据本发明的一些实施例，所述拖轮数据管理模块还用于采集拖轮驱动船舶运动过程的拖轮动力功率信息和拖轮作用于船舶的动力驱动位置信息。

根据本发明的第二方面实施例的一种基于多拖轮协同的船舶靠离泊控制方法，包括以下步骤：

获取船舶靠离泊的运动参考轨迹；

构建船舶靠离泊运动预测模型；

采用所述船舶靠离泊运动预测模型，根据所述运动参考轨迹预测多个拖轮的运动控制数据，所述运动控制数据用于控制多个拖轮运动状态；

获取船舶在被拖轮拖动过程的船舶运动数据；

比较所述船舶运动数据与所述运动参考轨迹的偏移大小，根据偏移大小的比较结果生成拖轮的运动调整数据，所述运动调整数据用于调整多个拖轮运动状态。

根据本发明的一些实施例，所述获取船舶靠离泊的运动参考轨迹，包括：

在船舶靠泊阶段，获取船舶从当前位置到目标靠泊点的直线航迹，并根据船舶到达离港航道的时长计算船舶运动的第一平均速度和第一转角数据；

在船舶离泊阶段，获取船舶从靠泊点到离港航道的直线距离，并根据船舶到达靠泊点的时长计算船舶运动的第二平均速度和第二转角数据。

根据本发明的一些实施例，所述构建船舶靠离泊运动预测模型，其具体为：

采用agent开发分布式交互仿真环境构建船舶靠离泊运动预测模型。

根据本发明的一些实施例，在完成船舶靠离泊运动预测模型的构建后，对所述船舶靠离泊运动预测模型进行训练，其中，模型训练步骤包括：

获取满足第一预设要求的样本数据；

将所述样本数据分成训练集和测试集；

采用训练集对所述船舶靠离泊运动预测模型进行训练；

采用测试集对训练后的船舶靠离泊运动预测模型进行测试；

当测试结果满足第二预设要求，确定船舶靠离泊运动预测模型完成训练。

根据本发明的第三方面实施例的一种基于多拖轮协同的船舶靠离泊控制系统，包括：

至少一个存储器，用于存储程序；

至少一个处理器，用于加载所述程序以执行如第二方面实施例的基于多拖轮协同的船舶靠离泊控制方法。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明做进一步的说明，其中：

图1为本发明实施例的一种基于多拖轮协同的船舶靠离泊控制系统的模块框图；

图2为本发明实施例的一种基于多拖轮协同的船舶靠离泊控制方法的流程图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，其中，通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，若干的含义是一个以上，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。

本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。

本发明的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

参照图1，本发明实施例提供了一种基于多拖轮协同的船舶靠离泊控制系统，包括运动轨迹规划模块、船舶数据管理模块、数据交互综合处理模块和拖轮数据管理模块，数据交互综合处理模块分别与运动轨迹规划模块、船舶数据管理模块和拖轮数据管理模块进行数据交互。

在实施过程中，运动轨迹规划模块用于生成船舶靠离泊的运动参考轨迹。具体地，在船舶靠泊阶段，规划船舶从当前位置到目标靠泊点的直线航迹，并根据船舶到达离港航道的时长计算船舶运动的第一平均速度和第一转角数据。在船舶离泊阶段，规划船舶从靠泊点到离港航道的直线航迹，并根据船舶到达靠泊点的时长计算船舶运动的第二平均速度和第二转角数据。

船舶数据管理模块用于实时采集船舶在被拖轮拖动过程的船舶运动数据。船舶运动数据包括船舶运动轨迹、移动速度和转角数据。

数据交互综合处理模块用于构建船舶靠离泊运动预测模型，并采用船舶靠离泊运动预测模型根据运动参考轨迹预测多个拖轮的运动控制数据，其中，多个拖轮的运动控制数据包括拖轮运动轨迹和拖轮运动数据；同时还用于比较船舶运动数据与运动参考轨迹的偏移大小，根据偏移大小的比较结果生成拖轮的运动调整数据，该运动调整数据是用于调整多个拖轮在通过运动控制数据控制运动的过程中的实时运动状态。

在数据交互综合处理模块中，采用agent开发分布式交互仿真环境构建船舶靠离泊运动预测模型。通过将运动参考轨迹导入船舶靠离泊运动预测模型，以通过船舶靠离泊运动预测模型预测出多个拖轮运动轨迹和多个拖轮运动数据，以实现多个拖轮的分别控制。同时采用船舶靠离泊运动预测模型，计算船舶运动数据与运动参考轨迹的偏移大小，并根据偏移大小的比较结果生成多个拖轮的运动调整数据，以实现多个拖轮的准确控制和调整。

拖轮数据管理模块用于根据数据交互综合处理模块预测的运动控制数据控制多个拖轮运动状态，并根据数据交互综合处理模块生成的运动调整数据调整多个拖轮运动状态。具体地，拖轮数据管理模块先根据运动控制数据控制拖轮运动，在拖轮运动过程中，通过运动调整数据调整运动状态。

在一些实施例中，拖轮数据管理模块还用于采集拖轮驱动船舶运动过程的拖轮动力功率信息和拖轮作用于船舶的动力驱动位置信息，以使数据交互综合处理模块在分析船舶运动数据与运动参考轨迹的偏移大小时，增加拖轮动力功率信息和拖轮作用于船舶的动力驱动位置信息等影响因素，从而使生成的运动调整数据能够更加准确的调整拖轮运动状态，以间接准确控制船舶靠离泊过程的实时运动轨迹。

综上可知，通过反馈的方式，降低船力矩、动力、风和流等横向干扰力的作用，使船舶的实际运动轨迹接近运动参考轨迹，从而更加准确的控制船舶靠离泊过程中的路径和姿态。

参照图2，本发明实施例提供了一种基于多拖轮协同的船舶靠离泊控制方法，本实施例可应用于图1所示系统的数据交互综合处理模块，也可以其他类型服务平台的后台控制器。

在实施过程中，本实施例包括以下步骤：

s21、获取船舶靠离泊的运动参考轨迹。在实施过程中，船舶运动包括船舶靠泊阶段和船舶离泊阶段。具体地，在船舶靠泊阶段，获取船舶从当前位置到目标靠泊点的直线航迹，并根据船舶到达离港航道的时长计算船舶运动的第一平均速度和第一转角数据；在船舶离泊阶段，获取船舶从靠泊点到离港航道的直线距离，并根据船舶到达靠泊点的时长计算船舶运动的第二平均速度和第二转角数据。本步骤通过对靠泊阶段和离泊阶段分别处理，以使生成的运动参考轨迹更加符合实际情况。

s22、构建船舶靠离泊运动预测模型。本步骤可采用agent开发分布式交互仿真环境构建船舶靠离泊运动预测模型，以使船舶靠离泊运动预测模型的预测结果更加准确。

在一些实施例中，在完成船舶靠离泊运动预测模型的构建后，对船舶靠离泊运动预测模型进行训练，其中，模型训练步骤包括：

获取满足第一预设要求的样本数据。第一预设要求是指样本数据符合当前离靠泊过程的实际环境情况。样本数据可以是从船舶控制平台上直接调用。

将样本数据分成训练集和测试集，并采用训练集对船舶靠离泊运动预测模型进行训练；采用测试集对训练后的船舶靠离泊运动预测模型进行测试。

当测试结果满足第二预设要求，确定船舶靠离泊运动预测模型完成训练。第二预设要求是指船舶靠离泊运动预测模型的收敛性满足要求。

在确定船舶靠离泊运动预测模型完成训练后，执行步骤s23。

s23、采用船舶靠离泊运动预测模型，根据运动参考轨迹预测拖轮的运动控制数据，其中，运动控制数据用于控制多个拖轮运动状态。在本步骤中，当拖轮存在多个时，则根据运动参考轨迹分别预测多个拖轮的运动控制数据。其中，拖轮的运动控制数据包括拖轮运动轨迹和拖轮运动数据。

s24、获取船舶在被拖轮拖动过程的船舶运动数据。

s25、比较船舶运动数据与运动参考轨迹的偏移大小，根据偏移大小的比较结果生成拖轮的运动调整数据，其中，运动调整数据用于调整在通过运动控制数据控制拖轮运动的过程中的实时运动状态。

在一些实施例中，在控制拖轮运动过程时，还会采集拖轮驱动船舶运动过程的拖轮动力功率信息和拖轮作用于船舶的动力驱动位置信息，以在比较船舶运动数据与运动参考轨迹的偏移大小时，增加拖轮动力功率信息和拖轮作用于船舶的动力驱动位置信息等影响因素，从而使生成的运动调整数据能够更加准确的调整拖轮运动状态，以间接准确控制船舶靠离泊过程的实时运动轨迹。

此外，本发明实施例还提供了一种基于多拖轮协同的船舶靠离泊控制系统，包括：

至少一个存储器，用于存储程序；

至少一个处理器，用于加载所述程序以执行如图2所示的基于多拖轮协同的船舶靠离泊控制方法。

本发明方法实施例的内容均适用于本系统实施例，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法达到的有益效果也相同。

上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施例，在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。此外，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。