水質(zhì)監(jiān)管船的無人駕駛技術(shù)研究

陳玲 孟巧 周陳炎 袁萍

摘要：為解決水域環(huán)境更加復(fù)雜的水質(zhì)監(jiān)管問題，抓住現(xiàn)有水質(zhì)監(jiān)測裝置智能程度不高，綜合性不強(qiáng)，效率與質(zhì)量無法并存等缺陷。考慮采用水質(zhì)監(jiān)管無人船代替人力進(jìn)行操作，完成了水質(zhì)監(jiān)管船的整體設(shè)計方案，重點圍繞水質(zhì)監(jiān)管船的無人駕駛技術(shù)展開研究，確定采用GPS定位系統(tǒng)與INS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)相結(jié)合的組合導(dǎo)航定位模式，同時采用RRT路徑規(guī)劃算法實現(xiàn)路徑規(guī)劃。只有落實無人駕駛技術(shù)的真正應(yīng)用，才能推進(jìn)水質(zhì)監(jiān)管船實現(xiàn)徹底解放人力的同時大幅提升水體檢測的效率與質(zhì)量，促進(jìn)水環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：無人駕駛;GPS;INS慣性導(dǎo)航;路徑規(guī)劃

一、引言

隨著國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，水環(huán)境問題日趨嚴(yán)重?！督K省水污染防治條例》已經(jīng)于2021年5月1日起正式施行，條例將水環(huán)境保護(hù)工作作為政府的重點工作內(nèi)容之一，明確保障水污染防治的財政投入，完善水污染防治制度，研究解決水污染防治重大事項?？梢娝h(huán)境保護(hù)越來越受到國家重視，水環(huán)境監(jiān)測作為水環(huán)境保護(hù)的重要環(huán)節(jié)，對于水域的科學(xué)管理發(fā)揮著重要作用。

進(jìn)入21世紀(jì)，世界各國均對水質(zhì)監(jiān)測領(lǐng)域開展深入研究，美國已經(jīng)建成了覆蓋全國水質(zhì)的自動化監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)了水質(zhì)的實時監(jiān)測和污染的預(yù)警功能。澳大利亞在其國內(nèi)建立了水質(zhì)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，基于系統(tǒng)實現(xiàn)了對水質(zhì)的實時監(jiān)測管理。日本已經(jīng)完成自動水質(zhì)監(jiān)測站點建設(shè)，站點共計一百六十多座。國內(nèi)水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)的研究工作也是蓬勃發(fā)展，目前已經(jīng)基本建立起水質(zhì)監(jiān)測網(wǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)對主要流域的水質(zhì)監(jiān)測管理。

同時國內(nèi)外加強(qiáng)研發(fā)針對水質(zhì)監(jiān)測的無人船系統(tǒng)，進(jìn)一步提升水質(zhì)監(jiān)測的時效性和科學(xué)性，多家單位也已完成應(yīng)用于水環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域的無人船的設(shè)計與建造。美國麻省理工學(xué)院研發(fā)出“ARTEMIS”無人船，基于設(shè)置的導(dǎo)航系統(tǒng)和控制系統(tǒng)，配備諸多傳感器，實現(xiàn)水體數(shù)據(jù)的檢測與反饋[1]。英國普利茅斯大學(xué)某研究單位設(shè)計研發(fā)的“Springer”號[2]，即使在GPS信號丟失的情況下仍然能夠完成導(dǎo)航任務(wù)，完成沿海水域的水體數(shù)據(jù)檢測與反饋。我國自然資源部研究開發(fā)的“USBV”號[3]，上海大學(xué)研發(fā)的無人船可以實現(xiàn)深水區(qū)域的作業(yè)檢測?？梢?，目前無人船已經(jīng)成為各國在水域作業(yè)方面研究的重點。

二、水質(zhì)監(jiān)管船的整體構(gòu)成

水質(zhì)監(jiān)管船主要由雙體船、航行控制系統(tǒng)、無人機(jī)系統(tǒng)、水體監(jiān)測系統(tǒng)、無線通信系統(tǒng)、地面站監(jiān)控裝置等組成。該水質(zhì)監(jiān)管船可實現(xiàn)自主航行，通過GPS定位導(dǎo)航技術(shù)，結(jié)合INS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行導(dǎo)航定位，采用RRT路徑規(guī)劃算法進(jìn)行路徑規(guī)劃，利用船上的圖像識別裝置可以實時采集水域環(huán)境的影像。水質(zhì)監(jiān)管船的動力裝置位于船體尾部，采用常規(guī)動力雙螺旋槳的推進(jìn)方式，以電力為動力，能源環(huán)保。水質(zhì)監(jiān)管船通過水體檢測系統(tǒng)實現(xiàn)對監(jiān)測水域的水體檢測，通過無人機(jī)配備實現(xiàn)對遠(yuǎn)程水域的航拍功能，通過船上搭載的多種傳感器及輔助設(shè)備實現(xiàn)對水質(zhì)的自動采樣和參數(shù)pH值、溶解氧、電導(dǎo)率及溫度數(shù)據(jù)測量?；跓o線通信系統(tǒng)可以完成無人船與地面站系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)傳輸，通過數(shù)據(jù)傳輸獲悉無人船的實時作業(yè)情況，水質(zhì)監(jiān)管船的主視圖如圖1所示。

水質(zhì)監(jiān)管船的船身主體采用小水線面雙體船，船身由兩個潛水體和一個水上箱體構(gòu)成，其典型特征就是水線面積小、穩(wěn)性好。由于遠(yuǎn)離水表面的下潛體占據(jù)小水線面雙體船排水量大部分，當(dāng)它在波浪中航行時，所受到的波浪擾動力比常規(guī)單體船和常規(guī)雙體船小很多。所以，小水線面雙體船的耐波性比同等排水量的單體船好，且橫搖周期長，經(jīng)實船驗證小水線面雙體船橫向運動小。無人船的螺旋槳安裝在水下潛體尾部，螺旋槳工作區(qū)域伴流均勻，使得船身效率較高。水質(zhì)監(jiān)測船的水下單體設(shè)計是從船首V型過渡到船尾U型。船首采用V型設(shè)計，考慮到提升船首的橫向斜升角，這樣可以減小無人船的波浪沖擊阻力，從而提高船舶的航向穩(wěn)定性，改善無人船的首部搖晃情況，提高無人船的適航性 [2]。船尾采用U型設(shè)計，考慮到U型設(shè)計有利于提高螺旋槳的推進(jìn)效率，減小空泡的不良效應(yīng)，提高無人船的航行速度，基于船身主體的設(shè)計方案完成的水質(zhì)監(jiān)管船的船體模型如下圖2所示。

三、無人駕駛技術(shù)研究

水質(zhì)監(jiān)管船的導(dǎo)航定位和路徑規(guī)劃作為無人駕駛的核心技術(shù)直接影響著船舶的安全航行。水質(zhì)監(jiān)管船的導(dǎo)航定位是其進(jìn)行路徑規(guī)劃的前提和基礎(chǔ)，不僅要為船舶的路徑規(guī)劃提供起點，并且要監(jiān)測水質(zhì)監(jiān)管船的實時運動狀態(tài)數(shù)據(jù)，當(dāng)水質(zhì)監(jiān)管船遇到障礙物發(fā)生路徑調(diào)整重新復(fù)航時要實時提供位置信息。路徑規(guī)劃技術(shù)就是規(guī)劃水質(zhì)監(jiān)管船從初始點到目標(biāo)點的一條安全航行路徑，該路徑可以有效規(guī)避水域環(huán)境中的障礙物，是一條安全、最優(yōu)的水域路徑。研究水質(zhì)監(jiān)管船的無人駕駛技術(shù)重點就是研究導(dǎo)航定位技術(shù)和路徑規(guī)劃技術(shù)。

（一）導(dǎo)航定位技術(shù)

導(dǎo)航定位技術(shù)是在水質(zhì)監(jiān)管船航行的過程中實時獲取無人船的數(shù)據(jù)信息，包括位置信息、速度信息、姿態(tài)信息等，精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)信息獲取直接影響到水質(zhì)監(jiān)管船的航行，一旦出現(xiàn)導(dǎo)航定位的誤差，那么水質(zhì)監(jiān)管船航行安全得不到保障。目前普遍使用的導(dǎo)航定位技術(shù)主要包括GPS定位導(dǎo)航技術(shù)、INS慣性導(dǎo)航技術(shù)等，然而GPS定位導(dǎo)航技術(shù)和INS慣性導(dǎo)航技術(shù)均有著各自的優(yōu)缺點。 GPS定位導(dǎo)航技術(shù)雖然定位精度高，但容易受到外界環(huán)境影響，一旦外界環(huán)境的網(wǎng)絡(luò)信號存在不穩(wěn)定的狀態(tài)會直接影響定位的時效性。區(qū)別于GPS定位系統(tǒng)，INS慣性定位系統(tǒng)不容易受到外界環(huán)境的影響，它是基于自帶的傳感器裝置獲取數(shù)據(jù)信息，然而由于傳感器本身的固有誤差，隨著時間推移會導(dǎo)致定位誤差的存在。

基于單一導(dǎo)航定位技術(shù)優(yōu)缺點的分析，同時考慮其在實際應(yīng)用中存在的問題，水質(zhì)監(jiān)管船的導(dǎo)航定位采用GPS定位系統(tǒng)與INS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)相結(jié)合的組合導(dǎo)航定位模式。GPS定位系統(tǒng)是通過衛(wèi)星為水質(zhì)監(jiān)管船提供實時的位置信息，主要包括：經(jīng)度、緯度、航速、航向等相關(guān)數(shù)據(jù)[4]。當(dāng)水質(zhì)監(jiān)管船處于信號不好的水域環(huán)境時，此時可以依賴INS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)保持航行。水質(zhì)監(jiān)管船接收到的GPS經(jīng)緯度數(shù)據(jù)（lat0，lng0）作為初始的位置數(shù)據(jù)，此時速度v0作為水質(zhì)監(jiān)管船的初始速度，航行時間后水質(zhì)監(jiān)管船速度為v（t），水質(zhì)監(jiān)管船的位置為（latT，lngT），具體公式如下（1）、（2）所示：

（1）

式中：為水質(zhì)監(jiān)管船在航行t時間后的加速度

（2）

式中：為水質(zhì)監(jiān)管船在航行t時間后的航向角

此時基于INS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)就可以獲得水質(zhì)監(jiān)管船的下一目標(biāo)位置，因此通過這種GPS定位系統(tǒng)與INS慣性導(dǎo)航系統(tǒng)相結(jié)合的定位模式可以彌補(bǔ)單一定位系統(tǒng)的不足，可以實際應(yīng)用到水質(zhì)監(jiān)管無人船上，實現(xiàn)水質(zhì)監(jiān)管無人船的高精度定位，實時高校獲取船的位置信息為路勁規(guī)矩奠定有效基礎(chǔ)。

（二）路徑規(guī)劃技術(shù)

路徑規(guī)劃技術(shù)是無人船技術(shù)研究的核心問題，路徑規(guī)劃是指水質(zhì)監(jiān)管船在水域環(huán)境中能夠按照一定的標(biāo)準(zhǔn)，搜索出能夠繞開航行過程中遇到的未知障礙物的最優(yōu)或次優(yōu)路徑[5]。路徑規(guī)劃的精準(zhǔn)度直接關(guān)系著水質(zhì)監(jiān)管船的安全航行，同時決定了水質(zhì)監(jiān)管船完成水體檢測作業(yè)任務(wù)的效率。目前的路徑規(guī)劃算法有人工勢場法[6]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[7]、遺傳算法[8]等，水質(zhì)監(jiān)管船采用快速搜索隨機(jī)樹算法（Rapidly-exploring Random Tree），簡稱RRT算法。RRT算法是典型的采樣規(guī)劃算法，無需對搜索空間進(jìn)行劃分，可以盡可能探知未知區(qū)域，首先以狀態(tài)空間中的初始點作為整個搜索樹的根節(jié)點，然后根據(jù)設(shè)置函數(shù)在搜索區(qū)域中生成一個隨機(jī)點，基于設(shè)定約束條件尋找搜索其在搜索樹上的父節(jié)點。接著基于設(shè)置的約束，系統(tǒng)在父節(jié)點與隨機(jī)點之間得到新的節(jié)點。最后確定產(chǎn)生的新節(jié)點是都能夠達(dá)到目標(biāo)位置，如果能那就形成一條規(guī)劃路徑，如果不能那么重復(fù)上述操作步驟，直到產(chǎn)生的新節(jié)點滿足要求為止。RRT算法擴(kuò)展樹的具體結(jié)構(gòu)如圖3所示。

添加到搜索樹中的新節(jié)點在時間范圍不斷迭代，如果不在終點允許范圍內(nèi)會繼續(xù)添加新節(jié)點;如果新節(jié)點在終點允許的范圍內(nèi)，那么返回隨機(jī)樹以及路徑，規(guī)劃成功，具體如圖4所示。

四、結(jié)束語

水域環(huán)境的科學(xué)管理，水資源的可持續(xù)利用是社會、經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要基石。目前國家越來越重視水環(huán)境問題，積極發(fā)布相關(guān)政策推定水域的科學(xué)管理，水質(zhì)監(jiān)測作為水環(huán)境管理的重要任務(wù)，是一項長期艱巨的項目工程。隨著科技的跨越式發(fā)展，水質(zhì)監(jiān)測行業(yè)已經(jīng)融入了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等最新的技術(shù)。水質(zhì)監(jiān)管無人船的開發(fā)與設(shè)計具有無限的發(fā)展前景，圍繞其開展無人駕駛技術(shù)的研究至關(guān)重要。水質(zhì)監(jiān)管船搭載GPS/INS組合導(dǎo)航定位模塊實現(xiàn)無人船的精準(zhǔn)定位，基于RRT算法實現(xiàn)無人船的路徑規(guī)劃，通過導(dǎo)航定位技術(shù)和路徑規(guī)劃技術(shù)實現(xiàn)水質(zhì)監(jiān)管的無人駕駛技術(shù)。只有實現(xiàn)無人駕駛技術(shù)的真正應(yīng)用，才能推進(jìn)水質(zhì)監(jiān)管船實現(xiàn)徹底解放人力的同時大幅提升水體檢測的效率與質(zhì)量。

作者單位：陳玲? ? 孟巧? ? 周陳炎? ? 袁萍? ?南通理工學(xué)院 電氣與能源工程學(xué)院

參? 考? 文? 獻(xiàn)

[1] Manley J E. Unmanned surface vehicles， 15 years of development ：OCEANS 2008，2008[C].IEEE.

[2]NAEEM W，XU T，SUTTON R， et al. The design of a navigation， guidance， and control system for an unmanned surface vehicle for environmental monitoring[J].Journal of Engineering for the Maritime Environment，2008，222（ 2） ： 67-79.

[3]金久才，張杰，邵峰，崔廷偉.一種海洋環(huán)境監(jiān)測無人船系統(tǒng)及其海洋應(yīng)用[J].海岸工程， 2015，34（03）：87-92.

[4]Yang? Liu.， Yong? Cheng. Vehicle? Control? Unit? Integrated? with? GPRS/GPS? Development for Electric Vehicle[J]. Advanced Materials Research， 2013， 2385（10）： 2680-2684.

[5]王稷堯，袁鋒偉.一種改進(jìn)的RRT路徑規(guī)劃算法[J].機(jī)電工程技術(shù)，2022，51（03）：161-164+298.

[6]王迪，李彩虹，郭娜，等.基于人工勢場法的移動機(jī)器人局部路徑規(guī)劃[J].山東理工大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2021，35（1）：21-26.

[7]鄭以君.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)粒子群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃研究[D].南寧：廣西大學(xué)，2019.

[8]王懷江，劉曉平，王剛，等.基于改進(jìn)遺傳算法的移動機(jī)械臂揀選路徑優(yōu)化[J].北京郵電大學(xué)學(xué)報，2020，43（5）：34-40.