國(guó)內(nèi)智能船舶的發(fā)展與展望

李日霞

（江蘇科技大學(xué)，江蘇 鎮(zhèn)江 212000）

0 引言

隨著大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的逐漸成熟，以船員控制為主的傳統(tǒng)船舶將不再滿足航運(yùn)業(yè)的發(fā)展需求，傳統(tǒng)船舶的改造升級(jí)，智能船舶的廣泛運(yùn)用將會(huì)是未來(lái)發(fā)展的重要趨勢(shì)，筆者就國(guó)內(nèi)近些年智能船舶的發(fā)展作出了闡述與展望。

1 國(guó)內(nèi)智能船舶政策概況

為了給智能船舶提供良好的發(fā)展環(huán)境，近些年相關(guān)國(guó)家機(jī)關(guān)頒布一系列政策為智能船舶提供了相應(yīng)保障（如圖1），也對(duì)智能船舶的發(fā)展做出了相應(yīng)的規(guī)劃，同時(shí)表明了未來(lái)智能船舶在船舶行業(yè)的重要地位。

圖1 政策說(shuō)明

2 船岸一體化

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，IMO（International Maritime Organization）將ICT（Information and Communications Technology）技術(shù)融入航運(yùn)業(yè)，船舶和港口因此從兩個(gè)獨(dú)立的結(jié)構(gòu)變成數(shù)據(jù)交互的整體，即“船岸一體化”。

實(shí)現(xiàn)船岸一體化的三大難點(diǎn)是數(shù)據(jù)的集成，船岸的通信以及數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，針對(duì)通信問(wèn)題，薛明剛等[1]將雙向通信系統(tǒng)INMARSAT-C用于船-岸數(shù)據(jù)傳遞，該系統(tǒng)獨(dú)有的增量數(shù)據(jù)傳遞方式保證了船端與岸端數(shù)據(jù)的一致性與同步性，從而實(shí)現(xiàn)了船岸之間的數(shù)據(jù)同步以及資源的共享，便于岸端船員掌握船舶設(shè)備運(yùn)行情況。隨著北斗衛(wèi)星的發(fā)展應(yīng)用，李晶等[2]提出以北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)為基礎(chǔ)，建立與船舶相對(duì)應(yīng)的監(jiān)控中心，達(dá)到更好監(jiān)測(cè)船上設(shè)備信息的目的。龐林等[3]則利用海事衛(wèi)星進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，實(shí)現(xiàn)船岸監(jiān)控與管理。隨著網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)也從最初的單機(jī)階段到局域網(wǎng)（LAN）、廣域網(wǎng)（WLAN）、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)到現(xiàn)今的物聯(lián)網(wǎng)階段，鄭宇平等[4]基于Zigbee技術(shù)，設(shè)計(jì)了無(wú)線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，和基于IOS移動(dòng)端監(jiān)控軟件，使用Xcode進(jìn)行APP開(kāi)發(fā)，既可以滿足船舶遠(yuǎn)程監(jiān)控的需求，同時(shí)也提高了便攜性。由于傳統(tǒng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)處理的分散性，柳惠秋[5]提出基于物聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)程監(jiān)控的數(shù)據(jù)分類方法，利用動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)映射的特點(diǎn)對(duì)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，再轉(zhuǎn)化為權(quán)值向量對(duì)其進(jìn)行判斷運(yùn)算確定數(shù)據(jù)處理范圍，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建分類算法，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類計(jì)算，此方法提高了數(shù)據(jù)的處理速度，也增加監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的條理性。除了數(shù)據(jù)交互與船舶監(jiān)控，船舶電力供應(yīng)的快速與綠色化也尤為重要，丁鋒[6]指出我國(guó)港口目前采用的供電方式我國(guó)一般采用50Hz交流電，而國(guó)外一般采用60Hz交流電，為了滿足國(guó)際船只的需求，我國(guó)一部分港口已經(jīng)實(shí)現(xiàn)50Hz到60Hz的單頻轉(zhuǎn)換，而國(guó)內(nèi)外雙頻交流電的建立與發(fā)展還有待進(jìn)一步探究，Jingjing等[7]也提出采用SSE代替?zhèn)鹘y(tǒng)燃料為船提供能力，以此減少船用柴油機(jī)帶來(lái)的排放污染。

現(xiàn)目前我國(guó)船岸一體化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了大部分設(shè)備自動(dòng)控制，實(shí)時(shí)交互，代替了復(fù)雜的人工操作，減少了人力成本，已經(jīng)達(dá)到充分利用現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)、通信、數(shù)據(jù)融合和信息集成技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)人機(jī)界面和諧、探測(cè)感知準(zhǔn)確、指揮高效、信息傳輸實(shí)時(shí)、信息處理快速、遠(yuǎn)程協(xié)同及時(shí)的信息系統(tǒng)構(gòu)建，船岸一體化技術(shù)顯然已趨于成熟，但是于由船岸一體化系統(tǒng)的普及度不高，所以現(xiàn)目前的研究方向應(yīng)該具體到不同的船，因船制宜，在船岸通訊方面，可將利用5G實(shí)現(xiàn)快速通訊，在岸端供電方面，將單頻轉(zhuǎn)換技術(shù)應(yīng)用到各個(gè)港口的同時(shí)，加快研發(fā)雙頻供電技術(shù)，以此滿足國(guó)內(nèi)外船只不同電力需求。

3 智能航行

智能航行作為智能船舶六大模塊之一，要求能根據(jù)航行任務(wù)，結(jié)合船體、海上環(huán)境等情況做出相應(yīng)的航行優(yōu)化與避碰處理。

3.1 避碰技術(shù)

隨著海上運(yùn)輸業(yè)與人工智能技術(shù)的發(fā)展，研究船舶避碰對(duì)海上交通安全具有重要意義，與此同時(shí)，研究船舶的自動(dòng)避碰則是未來(lái)船舶發(fā)展的必然趨勢(shì)。目前船舶避碰的方式主要有自動(dòng)雷達(dá)標(biāo)繪儀（APRA），自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（AIS）和電子海圖（ECDIS）等。APRA可以自動(dòng)跟蹤船舶，計(jì)算相關(guān)數(shù)據(jù)，可以預(yù)測(cè)避讓結(jié)果的雷達(dá)系統(tǒng)，AIS主要由船臺(tái)設(shè)備、岸臺(tái)系統(tǒng)和轉(zhuǎn)發(fā)器組成，衛(wèi)星通過(guò)搭載AIS接收機(jī)，接收鄰近船舶發(fā)出去的AIS信號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)船舶的識(shí)別跟蹤處理，達(dá)到無(wú)盲區(qū)監(jiān)控的效果，豐富了船舶避碰的信息，減少了碰撞的概率。ECDIS是一種船舶導(dǎo)航系統(tǒng)和輔助決策系統(tǒng)，它不僅可以連續(xù)給出船舶具體位置，也能結(jié)合航海信息，有效防范海上碰撞事故。APRA主要靠獲取目標(biāo)信息得到預(yù)測(cè)結(jié)果，在天氣狀況不好時(shí)，APRA獲取信息的可靠性會(huì)降低，AIS信息的實(shí)時(shí)性無(wú)法保證，ECDIS只是作為輔助決策，實(shí)際作出應(yīng)變的還是船員，因此有許多學(xué)者將現(xiàn)有的船舶避碰技術(shù)與工智能技術(shù)相結(jié)合，大大提高了避碰決策的準(zhǔn)確性。哈爾濱工程大學(xué)學(xué)者結(jié)合專家系統(tǒng)，將AIS和APRA相融合，放入知識(shí)庫(kù)中，AIS補(bǔ)充了雷達(dá)受天氣狀況的局限性，豐富了專家數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容，提高了推理的準(zhǔn)確性。熊海生[8]則對(duì)基于ECDIS的避碰專家系統(tǒng)進(jìn)行了探討，如圖2：

圖2 基于ECDIS的專家系統(tǒng)概念圖

圖2 結(jié)合ECDIS數(shù)據(jù)給出船舶信息到推理機(jī)，推理機(jī)處理后給出避碰決策在ECDIS上顯示，由船長(zhǎng)船員根據(jù)顯示效果確定是否采納決策，如不采納，反饋回專家系統(tǒng)，做出其它避碰決策。

除專家系統(tǒng)以外，也有學(xué)者借助模糊邏輯算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等研究避碰系統(tǒng)，甄榮[9]等人利用AIS信息的特點(diǎn)，構(gòu)造船舶航行行為特征表達(dá)式，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)船舶航行行為預(yù)測(cè)。倪生科[10]等人利用混合遺傳算法建立避碰路徑規(guī)劃模型，該模型能夠?qū)Υ昂叫杏诓煌h(huán)境時(shí)進(jìn)行避碰路徑規(guī)劃，不斷迭代尋求最優(yōu)解，周雙林等人結(jié)合《COLREGS》，在充分理解的基礎(chǔ)上進(jìn)行量化分析，綜合考慮航向跟隨，船舶避碰等因素，建立船舶智能避碰DQN算法獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，保證在滿足避碰規(guī)則的基礎(chǔ)上，避碰決策有效。

隨著人工智能的發(fā)展，許多算法在船舶避碰上的應(yīng)用以及日益成熟，但大多方案存在適用環(huán)境的單一性、局限性和主觀性，并沒(méi)有完全的考慮到海上多變的態(tài)勢(shì)和不同種類、智能等級(jí)和數(shù)量的船會(huì)遇的不同態(tài)勢(shì)，而船舶避碰規(guī)則無(wú)法實(shí)時(shí)更新的局限性，造成缺少納入決策考量的因素，導(dǎo)致決策的準(zhǔn)確性降低，并且目前的避碰決策還是以船長(zhǎng)船員為主，智能決策為輔助，在未來(lái)研究方向上，對(duì)船舶避碰的不同態(tài)勢(shì)進(jìn)行更細(xì)致的考量，同時(shí)結(jié)合不同態(tài)勢(shì)下船長(zhǎng)船員的決策，對(duì)態(tài)勢(shì)與決策進(jìn)行量化分析，從而對(duì)船長(zhǎng)船員的心理決策進(jìn)行智能學(xué)習(xí)，提高了船舶決策的自主性，大大降低了人員決策的誤判性。

3.2 航線規(guī)劃

海上運(yùn)輸是當(dāng)今智能物流的重要一環(huán),如何縮短航運(yùn)距離,降低航運(yùn)成本,提高航運(yùn)效率是研究的關(guān)鍵。張立華等[11]借助電子海圖得出可航行區(qū)域，根據(jù)海上障礙群及時(shí)調(diào)整，得出最優(yōu)航線，陳超等[12]提出一種基于可視圖的A*算法，使用啟發(fā)式搜索算法，它具有快速收斂性的特點(diǎn)，從而減少了規(guī)劃時(shí)間。莊佳園等[13]把電子海圖應(yīng)用于Dijkstra算法，優(yōu)化了動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型，大大減少路徑規(guī)劃時(shí)間，提高規(guī)劃精度。范云生[14]將一種改進(jìn)的遺傳算法，應(yīng)用于USV全局路徑規(guī)劃中，加快路徑規(guī)劃的速度，然后在電子海圖中進(jìn)行驗(yàn)證，從而提高路徑規(guī)劃效率。由于內(nèi)河水網(wǎng)復(fù)雜，周春輝[15]等對(duì)其復(fù)雜的情況建立了航行路徑選擇的多目標(biāo)規(guī)劃模型，將總路程最小化、擁擠程度最小化、運(yùn)行費(fèi)用最小化，尋求最優(yōu)路線規(guī)劃。謝懿[16]運(yùn)用云計(jì)算遺傳特征計(jì)算算法與大數(shù)據(jù)蟻群擇優(yōu)算法計(jì)算出船舶航行路徑最優(yōu)解。還有很多專家學(xué)者采用蟻群算法，據(jù)螞蟻選擇的路徑散發(fā)出的不同數(shù)量信息素，隨著時(shí)間的增長(zhǎng)，路徑含有的信息素?cái)?shù)量與路徑螞蟻數(shù)量成正比，從而在正反饋?zhàn)饔孟逻_(dá)到路徑優(yōu)化的效果。

目前專家學(xué)者對(duì)航海路徑的規(guī)劃已經(jīng)有了較成熟的研究，但海上航行仍處在一個(gè)船員決策為主，智能規(guī)劃算法為輔助決策，現(xiàn)研究方向可著力于結(jié)合可視化監(jiān)控與海事衛(wèi)星，對(duì)船體周遭環(huán)境進(jìn)行提前評(píng)估預(yù)測(cè)，不斷更新規(guī)劃算法，從而得到最行之有效的路徑。

4 智能貨物管理

貨物的裝載和配送是商船運(yùn)營(yíng)不可或缺的步驟，確保貨物安全的同時(shí)，降低人力資源成本是保證企業(yè)收入的重要因素。

傳統(tǒng)的貨艙及貨物管理通過(guò)是安排人員來(lái)進(jìn)行的，而大型的船只大部分擁有巨大的船艙以裝載大量的貨物，所以需要安排大量的人員來(lái)進(jìn)行貨艙及貨物的監(jiān)控與管理，因此對(duì)于通訊技術(shù)的研發(fā)尤為重要，表1即是貨物監(jiān)管與通訊技術(shù)的結(jié)合發(fā)展。

表1 通訊技術(shù)的應(yīng)用

與此同時(shí)，貨物裝載時(shí)如何將空間利用率達(dá)到最大化也是貨物管理技術(shù)之一，張鈞等[17]提出了以集裝箱體積利用率最大化為目標(biāo)，體積、重量、重心和方向這四大方面作為約束條件，建立三維裝載模型，然后使用三空間分割啟發(fā)式算法計(jì)算出良好的初步裝載方案，再同時(shí)使用兩段式編碼方式、混合遺傳和模擬退火算法來(lái)解決三位裝箱問(wèn)題，對(duì)裝載方案進(jìn)行尋優(yōu)，從而得出三維裝載圖與目標(biāo)函數(shù)值，大大提高了空間的利用率。李偉等[18]就多規(guī)格貨物裝載效率低下的問(wèn)題，提出一種融合啟發(fā)式搜索的改進(jìn)極快決策樹(shù)智能裝箱算法,再保證較高集裝箱利用率的情況下提高了裝箱的速度。

貨物裝載空間利用率除了考慮貨物規(guī)格大小，還要考慮貨物的種類及危害程度，最終利用算法，進(jìn)行智能裝箱，而貨物種類規(guī)格大小的識(shí)別可利用RFID射頻識(shí)別技術(shù)，從而減輕船員分辨貨物的工作量，貨物裝載效率與空間利用率的最大化仍然會(huì)是未來(lái)研究發(fā)展重點(diǎn)。

5 智能船舶平臺(tái)測(cè)試

隨著智能船舶技術(shù)的快速發(fā)展，國(guó)外率先投入無(wú)人船技術(shù)的研發(fā)，2016年，挪威建成了全球首個(gè)無(wú)人船試驗(yàn)場(chǎng)Trondheims fjorden，試驗(yàn)場(chǎng)將通過(guò)建設(shè)導(dǎo)航及技術(shù)支持、布置雷達(dá)等相關(guān)裝置最后形成一個(gè)綜合海上試驗(yàn)場(chǎng)，2017年，芬蘭建成Jaakonmeri試驗(yàn)場(chǎng)，憑借著埃烏拉約基市海域的復(fù)雜多變，可以模擬海上很多復(fù)雜場(chǎng)景。2018年，相關(guān)政策明確指出要加強(qiáng)智能船舶的測(cè)試測(cè)量能力。同年，在珠海萬(wàn)山建立了無(wú)人船海上測(cè)試場(chǎng)，該測(cè)試場(chǎng)可針對(duì)不同會(huì)遇態(tài)勢(shì)下在不同的場(chǎng)景區(qū)域進(jìn)行測(cè)試，岸端配備了測(cè)試中心，并且配備的測(cè)試碼頭服務(wù)范圍面向整個(gè)測(cè)試場(chǎng)。日照無(wú)人艇測(cè)試場(chǎng)同樣配備海上試驗(yàn)區(qū)和岸基指揮站，該測(cè)試場(chǎng)主要解決無(wú)人艇的自主控制，圖像識(shí)別等問(wèn)題。

由于海上形勢(shì)錯(cuò)綜復(fù)雜，需要搭建不同的船舶場(chǎng)景，高昂的成本以及現(xiàn)有的測(cè)試平臺(tái)無(wú)法滿足這一測(cè)試條件，專家就提出了用虛擬仿真平臺(tái)代替下水實(shí)測(cè)，2011年，楊素軍[19]首次提出將模擬器技術(shù)與虛擬測(cè)試技術(shù)應(yīng)用于船舶測(cè)試，2013年，張國(guó)慶[20]開(kāi)發(fā)了一套船舶自動(dòng)舵控制算法仿真測(cè)試平臺(tái)。該平臺(tái)為研發(fā)人員對(duì)船舶運(yùn)動(dòng)控制的研究帶來(lái)了便利，2015年，武漢理工大學(xué)開(kāi)展了智能船舶功能測(cè)試的研究，研發(fā)出了一種虛實(shí)融合的船舶智能控制系統(tǒng)測(cè)試平臺(tái)，涵蓋了真實(shí)航行數(shù)據(jù)庫(kù)、實(shí)時(shí)仿真、視景仿真、智能控制和船舶模擬這五大系統(tǒng)，該集成平臺(tái)的測(cè)試環(huán)境來(lái)自于真實(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)的采集，實(shí)驗(yàn)過(guò)程基于數(shù)值模擬，大大降低了試驗(yàn)的風(fēng)險(xiǎn)與成本。2020年祝添權(quán)[21]提出一種基于虛擬現(xiàn)實(shí)交互的智能船舶測(cè)試系統(tǒng)，該系統(tǒng)分為四個(gè)模塊，對(duì)應(yīng)采集真實(shí)環(huán)境的數(shù)據(jù)與虛擬環(huán)境的數(shù)據(jù)，應(yīng)用到虛擬環(huán)境測(cè)試、仿真中，并且結(jié)合虛擬環(huán)境測(cè)試的數(shù)據(jù)與真實(shí)環(huán)境的數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，得到智能船舶的智能水平、環(huán)境認(rèn)知能力等相關(guān)參數(shù)，使其在專家的指導(dǎo)下進(jìn)行自動(dòng)自我升級(jí)的認(rèn)知機(jī)制。

智能船舶測(cè)試平臺(tái)的發(fā)展在國(guó)外已日漸成熟，而我國(guó)無(wú)論是真實(shí)試驗(yàn)場(chǎng)還是虛擬試驗(yàn)場(chǎng)都處在初級(jí)發(fā)展階段，對(duì)于真實(shí)的試驗(yàn)場(chǎng)，相比于國(guó)外試驗(yàn)場(chǎng)，國(guó)內(nèi)試驗(yàn)場(chǎng)規(guī)模相對(duì)較小，地域分散，功能單一，應(yīng)該結(jié)合國(guó)家海洋規(guī)劃，建設(shè)一個(gè)符合測(cè)試需求的綜合性海上試驗(yàn)場(chǎng)，與此同時(shí)，隨著海、陸、空參數(shù)的改變，試驗(yàn)場(chǎng)是否能做到協(xié)同通信至關(guān)重要。針對(duì)虛擬實(shí)驗(yàn)場(chǎng)，智能船舶性能測(cè)試的好壞與虛擬環(huán)境的還原度密切相關(guān)，因此，對(duì)于復(fù)雜海上環(huán)境的數(shù)據(jù)測(cè)量，應(yīng)該提高其精度，最大還原現(xiàn)實(shí)環(huán)境，以此提高智能船舶的測(cè)試性能。

6 智能船舶的展望

智能船舶實(shí)際上是一個(gè)智能的海上運(yùn)輸工具，從人工航行到半自主航行，許多專家學(xué)者在智能船舶不同的模塊中也作出了自己的貢獻(xiàn)，而我國(guó)的無(wú)人船發(fā)展還處在初級(jí)階段。根據(jù)現(xiàn)有的研究，可以看出，船舶的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的預(yù)知和評(píng)測(cè)，以及對(duì)傳感器所收集數(shù)據(jù)的處理集成，對(duì)多變環(huán)境的人工智能學(xué)習(xí)還有待進(jìn)一步的攻克。

7 結(jié)語(yǔ)

總而言之，我國(guó)對(duì)智能船舶的研究還處在初級(jí)階段。但是由于智能船舶相關(guān)技術(shù)發(fā)展速度之快，同時(shí)大數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用也日益成熟，在未來(lái)，智能船舶必定成為決定船舶行業(yè)的發(fā)展的重要因子。除了已經(jīng)付諸應(yīng)用的智能通訊、航線規(guī)劃、智能貨物管理等關(guān)鍵技術(shù)，無(wú)人駕駛，自主維修等功能同樣會(huì)在智能船舶技術(shù)的不斷發(fā)展中得到實(shí)現(xiàn)，最終實(shí)現(xiàn)高效航行、綠色安全、自主思考的智能船舶。