[发明专利]一种基于自适应多传感器管理的海上态势感知方法

说明书

技术领域

本发明涉及态势感知领域，尤其是涉及了一种基于自适应多传感器管理的海上态势感知方法。

背景技术

关于自主海运船舶(AMV)的相关工业和学术研究正在全面展开，包括海上决策支持、路径规划、海事图像处理和计算机视觉、控制和规章等。由于海上可见度差，如有雾霾的情况下，将对繁忙的港口和海上交通管理产生较大的影响。如今相关的传感器发展快速，然而在当前先进的海事系统中仍然依赖于人类经验，因此海上天气情况称为了在海上作业的巨大挑战。

本发明提出了一种基于自适应多传感器管理的海上态势感知方法，先将船载传感器信息和从其他船舶、船舶交通管理系统(VTS)的传感器信息、自动识别系统(AIS)数据和天气数据导入自适应多传感器管理中，再利用可见光光电(EO)传感器和红外范围光电传感器组合EO解释块本地存储特征知识和训练的分类器，使用智能计算和数据分析来分析组合数据，进行势态感知并显示出来。本发明提出的模糊条件下自适应多传感器管理，集成现有传感器的系统，能对组合数据进行智能分析，尽可能产生丰富的势态感知，从而确定合适的行动计划；对模糊条件反应灵敏，迅速，具有较高的实用性。

发明内容

针对在模糊条件下反应不够灵敏等问题，本发明的目的在于提供一种基于自适应多传感器管理的海上态势感知方法，先将船载传感器信息和从其他船舶、船舶交通管理系统(VTS)的传感器信息、自动识别系统(AIS)数据和天气数据导入自适应多传感器管理中，再利用可见光光电(EO)传感器和红外范围光电传感器组合EO解释块本地存储特征知识和训练的分类器，使用智能计算和数据分析来分析组合数据，进行势态感知并显示出来。

为解决上述问题，本发明提供一种基于自适应多传感器管理的海上态势感知方法，其主要内容包括：

(一)导入来自传感器的信息；

(二)自适应多传感器管理；

(三)光电(EO)传感器处理和组合EO的解释；

(四)智能计算；

(五)态势感知和显示。

其中，所述的多传感器结构，多传感器结构具有自适应多传感器管理系统，适用于在模糊和可见度不佳的条件下自主控制和导航船舶；它利用来自其他船舶上的传感器、岸上船舶交通监测系统的自动识别系统(AIS)数据和天气数据增强来自船载成像传感器和天气传感器的数据；使用智能计算和数据分析来分析组合数据，确定合适的行程，同时利用已学习的信息和根据当前情况进行实况学习。

其中，所述的系统控制传感器，系统控制传感器使用基于数据分析的智能计算，根据天气条件适当地、自适应地组合传感器的数据解释；自适应多传感器管理块控制传感器，并向计算块提供相关信息；它需要来自各种本地和远程传感器决策和计划模块的输入；红外线块选择性地使用和定位，补充视觉范围EO传感器；组合EO解释不仅提供来自两个EO传感器的组合图形信息，还能确定在给定天气条件和端口要求的情况下从两个传感器导出的多少以及是否可靠；智能计算块执行从传感器生成的活动数据的智能组合，感知当前情境，并且数据分析块建立系统长期智能学习，用于鲁棒操作。

其中，所述的导入来自传感器的信息，包括船载传感器信息和从其他船舶和船舶交通管理系统(VTS)的传感器信息；通常在任何中型或大尺寸海运船上至少有一个雷达；大多数商业船舶也配备了声纳；每一个传感器提供它覆盖的自主海运船舶场景的部分图像；

AIS能通知其他船舶和陆上设施的存在和当前路径；它包括船舶的标识符、地理位置和当前导航路径、速度等；信息可以由其他船舶通过甚高频(VHF)无线电波或通过卫星通信接收；为了在自主海运船舶中使用，AIS数据可以用在其他船舶位置处的天气传感器的数据获得天气条件的粗略空间图；此外，如果自主海运船舶与陆上船舶交通监视系统通信，则可以接收关于导航交通和条件的更多信息。

进一步地，所述的船舶健康传感器，它生成关于船舶的功能和待机模块的诊断信息，例如舵速度、发动机温度等；虽然这些传感器在情境意识(外部)中不起关键作用，但是否偏离其规范值是导航规划中考虑的重要因素。