[发明专利]多拖轮协作的靠离泊智能辅助系统及方法

说明书

本发明涉及一种基于拖轮协作的靠离泊智能辅助系统及方法，系统包括：上层控制器，用于基于MPC算法将获取的船舶数据处理，得到期望船舶位置、期望船舶速度以及环境阻力信息并基于代价函数处理，得到拖轮的期望轨迹和动力，基于工作模式选择信息选择拖轮的工作模式并确定协调多艘拖轮的控制指令，下层控制器，与上层控制器通信连接，用于接收上层控制器发送的拖轮的期望轨迹、动力以及环境阻力信息并基于MPC算法处理得到工作模式选择信息并发送至上层控制器，以及接收上层控制器发送的控制指令并得到推进器数据信息，物理层硬件模块，与下层控制器通信连接，用于接收下层控制器发送的推进器数据信息并执行靠离泊操作。

技术领域

本发明涉及港口船只靠离泊以及港作拖轮技术领域，具体涉及一种基于多拖轮协作的靠离泊智能辅助系统及方法。

背景技术

拖轮又称为拖船，往往被用于拖曳船舶、协助大型船舶进出港口、靠离码头或救助海洋遇难船只。相较于其他船舶，拖船具有船身小、构造坚固、动力强劲以及操纵灵活等特点，作业区域相对固定、通讯环境稳定，对于大部分拖轮而言，其作业区域多固定在内河港口以及近海海域，使得拖轮智能化具备更好的条件。拖轮的智能化也有助于智慧港口建设，因此，智能拖船已成为目前智能船舶技术开发应用的热点研究方向。

港口船舶的靠离泊往往需要多艘拖轮的辅助，国内外对港作拖轮的工作方式进行了一定研究，致力于将一艘船的高需求控制问题转移为多艘智慧拖船的协同控制问题。近些年来，一些公司已经启动使用拖船开发商业自主船舶的专利。港作拖轮的工作可以分为“拖带”和“顶推”两种工作方式，对于“顶推式”的多智能体协同控制问题，仅有少数研究工作提出了这种操纵模式的优化，且对于该操纵方式的研究仅局限于静态、无海洋环境扰动的场景；对于“拖带式”的多智能体协同控制问题的研究中，人们着重于使船舶或者无动力设施按照预定路径行驶，选择拖轮的顶推或者拖曳的工作模式，以及基于所述拖轮的顶推或者拖曳的工作模式得到发送协调多艘拖轮的控制指令并发送等重点关注协作浮动的物体运输，设计一种基于特定协作结构的浮动物体协作运输模型的多层分布式控制结构，通过划分运输问题为轨迹跟踪、控制分配和编队跟踪等多个子问题，并将之设于不同层级的控制器中，利用MPC算法记性预测控制求解，以乘法器(ADMM)法达成层级间的协商协议，实现了ASV编队的智能协作运输，为拟议合作对象的运输系统提供了一种解决方案；Zhe Du等提出了一种在环境干扰下的多智能体控制算法，该算法应用于特定的拖带系统中，通过不同层级间的问题求解，得出该拖带系统中为抵抗环境阻力拖轮所需分配的推进器力和力矩，通过代价函数中自适应权重的设计，保证了该拖带系统在环境干扰下的稳定运行；ZheDu提出了一种适用于拥挤水上交通船舶拖带系统的多目标协同控制法，通过设计分布在两个控制层的多个控制代理，基于模型预测控制MPC策略，实现上层计算船舶拖带力和力矩，下层计算并输出拖轮推进力和力矩，并以乘法器(ADMM)法达成层级间的共识，实现了多智能体协同控制目标。

综合上述研究，在港作拖轮智能协作优化的问题上，多数研究仅构建了一种固定组合方式的拖轮协作模型，而在船舶种类数量多以及船舶进出频繁的港口，不同的船型需要配置不同型号、数量的拖轮以及服务组合方式，单一且固定的拖轮协作方式将无法满足港口的生产运作需求。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种基于多拖轮协作的靠离泊智能辅助系统及方法，用以解决鲁棒性差、安全性不高以及拖轮工作方式涵盖不全的技术问题。

为了实现上述目的，本发明提供了一种基于多拖轮协作的靠离泊智能辅助系统，包括：

上层控制器，用于基于MPC算法将获取的船舶数据进行处理，得到期望船舶位置、期望船舶速度以及环境阻力信息，并基于代价函数对所述期望船舶位置以及所述期望船舶速度进行处理，得到拖轮的期望轨迹和动力，基于工作模式选择信息选择拖轮的工作模式，并基于所述拖轮的工作模式确定协调多艘拖轮的控制指令；所述拖轮的工作模式包括顶推或者拖曳；所述船舶数据包括：期望船尾位置、航速、障碍物位置信息以及风阻力信息；所述动力包括：牵引力或者顶推力；