无人船的码头定位与自动泊港系统

无人船的码头定位与自动泊港系统
摘要：在第三次工业革命信息技术产业的大发展以及第四次工业革命智能化
产业的兴起的背景下，无人装备制造领域出现了快速发展的趋势。

随着信息技术、通信技术、传感器技术以及自主导航等关键技术的不断突破和成熟，无人船得到
了前所未有的发展机遇。

全球范围内的国家和地区对于海洋资源的勘探和环境保
护的需求日益增长，这也推动了无人船技术的发展。

各国纷纷致力于开展无人船
的研发和应用实践。

2020年央视春晚珠海分会场上首次展现了无人船多艇协作技术，81条无人船组合成海上的无人船群穿过港珠澳大桥，如此大规模的无人船协
同编队，在业内尚属首次。

种种迹象表明，无人船的发展前景不可估量。

关键词：无人船 RTK ArUco
由于信息技术产业的发展和智能化产业的兴起，以及对于海洋资源勘探和环
境保护的需求增长，各国纷纷致力于无人船的研发和应用实践。

与传统船舶相比，无人船的最大优势之一就是可以在危险环境中执行任务，避免了人员的潜在危险
和生命安全风险。

在交通运输业，特别是工作繁重乏味同时安全风险又大的航运业，人力成本是一笔巨大的开支。

由于不需要人来驾驶，无人船可以舍弃甲板室、居住舱、通风设备、暖气设备等与船员相关的一切设施，将更多的空间释放出来，提高船内空间利用率，并带来了船体形态等各方面的改变。

另一方面，无人船可
以突破传统舰船的极限，开发出更高的性能、发挥更大的潜在价值和从事更危险
的海上活动，无人船的特殊性也会让海盗失去了威胁人质这项条件，从而进一步
保证了无人船的安全。

一、基于RTK的码头定位与自动泊港系统
（一）传统RTK技术原理
RTK，即实时动态载波相位差分技术（Real-time kinematic GNSS），是对GNSS进行辅助定位的一种增强技术，意在提高GNSS的定位精度，并提高定位系
统对噪声的鲁棒性除了卫星之外，RTK系统包括两个重要组成部分——基准站和
流动站。

两部分都带有卫星接收机，可以观测和接收卫星数据。

其中，基准站是
提供参考基准的基站；而流动站，是可以不断移动的基站，往往安装在需要定位
的设备平台上，也就是用户终端。

一个典型的传统RTK定位系统的工作过程往往
包括以下四步：1.基站和测量装置设置；2.数据传输；3.数据处理；4.定位计算；
5.实时更新。

（二）网络RTK技术原理
网络RTK的优势非常明显。

首先，作为手机移动通信中最为常用的通信基站，可以集成网络RTK基准站的功能，这给网络RTK技术带来了非常优秀的基础设施
和硬件基础；其次，对于用户来说，由于不需要自建基准站，可以节约大量成本；第三，由于网络RTK基准站即是移动通信基站，有着良好的的普及率和普遍性，
这给网络RTK定位系统带来了更高的精确度和可靠性，使得整个系统在部分基准
站不能正常工作的情况下，依然可以提供较为准确的定位。

（三）船载网络RTK设备及使用
采用深圳北天FR11-D-Receiver与Nano-D等模组组成的定位系统。

该设备
可将船舶的实时坐标发送至VCU进行运算。

由于码头一般不会移动，码头坐标可
通过打点的方式获得，即当无人船停泊与码头时，记录RTK设备的定位坐标，作
为码头坐标。

正是由于网络RTK使用了移动通信基站作为其基准站，这给网络
RTK定位提供了很多优势，但同时也带来一个缺点，即网络的稳定性对定位精度
影响极大。

在网络RTK数据流受影响的情况下，仅仅依赖该定位模式将对船舶的
自主对接和泊港产生不稳定的因素。

二、基于ArUco的码头定位与自动泊港系统
通过降低成本和提高安全性，自主船舶可能会彻底改变航运、公共交通和远
程监控等行业。

然而，在自主无人船舶进入市场之前，仍面临着一些挑战。

特别
是自主无人船舶必须为安全关键操作提供高度稳健的导航解决方案，才能被市场
行业、船级社和公众广泛接受。

船舶的自主泊岸被认为是最关键的船舶无人化技
术之一。

这是因为船只在泊岸时需要对码头和本身进行定位，才能计算出合适的
泊船路线来控制泊岸时的姿态。

全球导航卫星系统 (GNSS) 时当今大多数船舶上
的主要定位系统。

该技术相对成熟，有着非常好的普适性。

然而，基于卫星的导
航系统在估计位置时会有米级误差（Aqel 等人，2016 年）。

对于需要厘米级精
度的关键应用，例如自主对接、自主泊岸等，这些误差就过于显著了。

实时动态RTK GNSS 可将定位误差控制在厘米级。

然而，RTK GNSS 是一种相对昂贵的解决
方案，并且数据流较不稳定，伴随着大量的数据丢失（Gryte 等人，2017 年）。

因此，用其他传感器来辅助传统的导航方式是非常有意义的。

如果此类传感器能
够提高定位精度和冗余度，自主无人船舶就可以在关键的对接和泊岸操作中更为
可靠的运行。

视觉人工标志物ArUco对码头进行辅助定位的基本过程是，将数个ArUco标志物用A2纸打印出来，贴示于无人船的泊港点。

利用船载前置摄像头识
别这些标志物，并进一步估算出无人船位姿与ArUco标志物的坐标系位置，然后
推算出泊港点在相机坐标系中的坐标，完成对码头的定位。

下文将从三个方面描
述该系统，分别是ArUco视觉人工标志物的工作原理、基于ArUco的码头定位方式、硬件设备及测试数据。

（一）ArUco视觉人工标志物的工作原理
一个ArUco标记外围都有一组黑色边框，同时内部有着确定该标记ID的二
维矩阵组合而成。

黑色的边框能加速标记在图像中的检测速度，内部的二维编码
能唯一识别该标记，同时进行错误检测和错误修复。

标记的大小确定了内部矩阵
的大小，例如4x4大小的标记有16个bit。

同时，ArUco还拥有一个开源的AR
虚拟现实增强库，并集成在OpenCV3.0以上的版本。

当获取到标志物的识别结果之后，就可以进行相机姿态的估计了。

为了确定
相机姿态，首先需要对相机的内参和畸变参数进行标定。

之后再通过detectMarker函数来检测标志物，以及计算标志物在相机坐标系中的位姿。

该函
数可以只检测一个ArUco标志物，也可以同时检测一组ArUco标志物，并分别计
算这些标志物的位姿。

这个位姿由一个旋转矩阵和一个平移向量来描述，其中的
旋转矩阵也可以用四元数来表示。

（二）基于ArUco的码头定位方式
结合上述ArUco视觉标志物原理，基于ArUco的码头定位方式可以总结为以下步骤：
1.摄像头标定：包括船载前置摄像头的内参、外参及畸变参数。

其中内参和畸变参数为摄像头的固有属性，外参与摄像头在船体上的安装位置有关。

本报告使用了ArUco增强库中的摄像头标定模块来完成这一步骤。

2.ArUco视觉标志物的制作与放置置：利用增强库中的drawMarker函数生成数个ArUco标志物，并打印在A2纸张上，放置于码头泊岸点附近。

3.码头泊岸点定位与船体的位姿计算：利用标定好的摄像头和ArUco的增强库，可以计算出每个ArUco标志物在相机坐标系中的三维坐标，和每个标志物自身坐标系相对ArUco坐标系的位姿变换矩阵。

因此通过嵌入式计算机的计算，可以得到码头泊岸点在相机坐标系中的三维坐标，以及船体的位姿。

再利用CAN总线将计算结果发送给整船控制器VCU，做进一步的控制运算。

（三）硬件设备及测试数据
基于视觉人工标志物ArUco的码头定位与自动泊港系统涉及到的硬件设备有前置摄像头及嵌入式开发平台。

前置摄像头选用晟悦鱼眼摄像头SY012HD，该摄像头拥有150°的广视野，适合用于大范围的ArUco标志物辨识。

将该摄像头安装在船体中轴线靠船头位置，之后使用棋盘格对该摄像头进行标定，ArUco标志物的识别算法写在嵌入式平台Nvidia Jetson Nano当中。

无人船融合了船舶、通信、自动化、远程监控、网络化系统等多方面的复杂技术，完全实现智能无人化虽然还有一定的技术难度和实际操作挑战，随着人工智能等诸多新技术的日趋成熟，无人船将更高效地发挥自身技术特点和优势，逐步走出现有的‘船+任务载荷’传统作业模式，以新型载荷、新型作业方法、高密度集群协同等前所未有的方式，改变世界的众多领域。

课题来源：2021年济宁市重点研发计划基于无人机与载具船的水上服务与救援系统。