无人船发展现状及其关键技术综述

-60-科学技术创新2019.02
无人船发展现状及其关键技术综述
陈映彬
(广东海洋大学海洋工程学院，广东湛江524088)
摘要:随着通信技术、传感器以及人工智能等的迅速发展，无人船已进入快速发展阶段〉本文阐述了无人船发展背景，介绍了当今国内外无人船发展现状以及无人船环境感知与目标识别、数据计算与航线规划、运动控制与集群智能等方面的关键技术.
关键词:无人船；现状；关键技术
中图分类号：U674文献标识码：A文章编号:2096-4390(2019)02-0060-02
近年来，无人汽车与无人飞机的发展逐渐使得无人船出现在人们的视野。

无人船在军用和民用等领域都发挥着巨大作用，在军用领域有较多应用的是无人艇(全称是无人水面艇Unmanned Surface Vessel,简称USV)注要用来执行排雷仮潜作战和反特种作战等危险任务。

民用方面，当下无人船主要应用于水下地形图的绘制、水产养殖的自动化喂养以及环境和水质的测量等。

USV可以通过搭载不同的任务载荷从而能够完成不同的任务，而体积较小、成本较低和机动性强等侍点使得无人船艇在众多领域中具有巨大的潜力。

1国内外无人船现状
无人船技术的应用最早是起源于二战时期，在冷战期间无人船得到快速发展，而时至今日，无人船也逐渐从军事走向了民用。

军事领域用的无人船我们更多称之为无人水面艇(Unmanned Surface Vessel,简称USV)O开展USV研制的国家和地区主要有美国、以色列、法国、英国、德国、日本、俄罗斯、新加坡等。

现有的USV绝大多数由美国及盟国研制，其中美国和以色列在USV军事方面领先全世界。

国外对无人艇的研制时间相对较早，且当下技术比较成熟。

美国对USV的正式研制是从上世纪90年代开始的，研制时间早加上投入力度大使得美国成为当下USV先进技术的掌握者,其早期研制的"遥控猎雷作战原型艇"(Remote Mine-hunting Operational Prototype,简称RMOP)便在1997年1月成功进行了海上猎雷行动演习。

而当下美国海军还计划在2020年拥有1000套无人水下航行器(UUV)服役且参与海战。

以色列作为发达国家.同时也是继美国之后的世界第二大USV研制技术的领先者,21世纪初已经批量生产了其自主研发制造的“保护者”型USV并装备在了部队，而2017年3月以色列海军还成功测试了“海上骑士”无人艇分队,以期代替掉现役主力无人艇“保护者”。

放眼整个世界，几乎所有国家都在研制开发USV,例如2005年意大利研发了双体USV“Charlie”号，这艘艇可以对海洋界面的大气数据进行收集，也可以对水面表层样本取样。

由于国外尤其是西方国家对USV研制的时间早且投入力度大，使得他们掌握了当下USV的先进技术。

而我国对USV的研制起步晚，所以更应加大投入力度,以期自主掌握核心技术拥有更多话语权。

尽管国内对USV的研究起步较晚，但现已从最初的概念设计逐步过渡到实际运用过程。

如青岛奥帆赛期间的气象保障等服务，就是由我国设计制造的“天象1号”U SV作为气象应急装备提供的。

近年来我国USV技术飞跃发展，珠海云洲智能有限公司作为我国无人船艇行业的龙头，其率先推出了世界第一艘环境测量无人船和国内第一艘隐身无人艇。

而就在2017年6月28日,我国无人船研发技术体系的正式成立加快了我国USV研制的进度。

2018年2月华中科技大学研究所对其研制的HUSTER-68全自动无人艇进行了测试，实现了多艘无人艇的协同编队，初步展示了无人艇蜂群战术的应用。

尽管当下依旧是美国和以色列掌握着USV的核心技术，但是近年来随着国内改革开放的继续深化和经济的继续发展，我国在USV的研制方面显示出了后来居上的趋势。

只要我国在USV研制开发领域继续加大投入，我国与世界先进水平的差距也会逐步减小。

2关键技术
2.1环境感知与目标识别
水面尤其海面是一个很复杂的区域，对于USV来说,要在这个极其复杂的区域进行相关活动的第一关键便是要拥有环境感知的能力。

其次要能够用该能力识别固定和移动目标，这些目标包括水面上还有水下的。

对于移动目标,不仅要识别检测还要对其轨迹进行追踪，并根据追踪结果,预测该物体下一步的轨迹。

环境感知方面，在船上安装电子海图系统进而对岛礁等进行位置判断与识别，进一步的可以利用导航雷达系统对几公里内的海上水面目标进行识别，利用安装在船体上的光电视觉系统对一公里内的目标进行感知、判断与识别，而对于近距离的精细目标和水下一百多米的物体则可以利用船体上的激光雷达和水下声呐系统进行探测。

除了这些感知设备要一应俱全之外，其必须还能够协同作业并将各自获取的数据递交给接下来的数据计算与航线规划系统。

2.2数据计算与航线规划
数据计算与航线规划技术便是基于环境感知与目标识别下的所给的数据下，利用安装在USV上的人工智能(Artificial Intelligence)系统，应用Dijkstra^contraction hierarchies以及highway hierarchies等算法进行融合计算，接着分析出静态以及动态目标,对动态目标进行路径预测，从而建立起模型。

再根据船体本身所面临的环境情况，人工智能(Artificial Intelligence)系统自主推理和规划并做出适当的决策，实时进行人工智能控制与修正，从而选择并行走最优、最佳的航线。

学者们普遍认为数据计算与航线规划是USV研制中一项极为关键的技术，而且其难度要远大于无人汽车的路线导航。

2.3运动控制与集群智能
运动控制与集群智能是继数据计算与航线规划后的又一大难点。

例如USV在航行过程中的航姿智能调整,这个是需要将计算机系统和微惯性航姿系统(AHRS)结合起来,用其来测量游艇三个方向的加速度、绝对角速度以及磁场强度。

接着用姿态
(转下页)
2019.02科学技术创新-61-中国人群膳食镁变化轨迹和糖尿病风险关系研究
王茜蒋泽慧(并列一作)孙长颖(通讯作者)
(哈尔滨医科大学，黑龙江哈尔滨150000)
摘要：结合实际，重点探讨了中国人群膳食镁变化轨迹和糖尿病风险关系。

关键词：膳食镁变化;糖尿病；风险关系
中图分类号:R151.4+5,R587.1文献标识码：A文章编号:2096-4390(2019)02-0061-02
目前关于膳食镁与糖尿病关系的研究结果不尽一致。

一项包含13个前瞻性队列研究(536318名参与者,24516病例)的Meta分析表明，随着膳食镁摄入水平的增高,2型糖尿病的患病风险逐渐降低【RR=0.78[95%CI0.73-0.84]]□然而另一项包含25879名日本男性和33919名日本女性的研究表明，膳食镁摄入量与2型糖尿病之间并无关系【男性OR(95%CI)=0.86 (0.63-1.16)；女性OR(95%CI)=0.92(0.66-1.28)】。

生活时代的变迁，生活环境的变化也会影响人们膳食中所供给镁的含量。

在过去的几十年中，我国居民的膳食模式逐渐由东方膳食模式转变为高脂肪、低碳水化合物、低微量元素饮食。

因此单独以一个时间点的膳食镁摄入量或者几个时间点膳食镁摄入量的平均值并不能代表研究对象一生膳食镁的摄入量，基于以上方法研究膳食镁与2型糖尿病相关性的结论并没有考虑到膳食镁摄入量的变化趋势对疾病的影响。

因此建立一个长期膳食镁摄入轨迹将会帮助我们更加深入地了解膳食镁摄入量与2型糖尿病的关系。

本研究将利用1997年-2011年CHNS数据,旨在描述不同人群膳食镁摄入量的变化轨迹以及其与2型糖尿病发生发展的相关性。

1资料与方法
1.1数据来源
本研究利用CHNS1997年-2011年中六次调查的相关数据(1997、2000、2004、2006、2009、2011)。

该纵向追踪调查在中国九个省份进行。

1.2研究对象
在1997年-2011年六次调查中至少有1次随访记录的个案，共12091例，其中男性5775人，女性6316人。

1.3评价指标
1.3.1糖尿病诊断标准1997年、2000年,2004年,2006年、及2011年五次随访中糖尿病以自报情况为准；2009年为满足以下条件之一:(1)空腹血糖＞7.0mmol/L或餐后血糖＞ll.lmmol/L或糖化血红蛋白＞6.5%;(2)空腹血糖＜=7. Ommol/L且餐后血糖＜=11.1mmol/L且糖化血红蛋白＜=6.5%但自报有糖尿病(转下页)
计算方法以及卡尔曼滤波信息融合从而得到载体的四元数和姿态数据等，最后依靠计算机进行航姿调整。

再比如无人艇集群协同控制技术，无人艇编队协同是集群智能中一个相对复杂的过程，需要涉及到时间与空间上的多平台信息的相互配合。

在形成特定编队形式或保持队形时需要使用蚁群算法(Ant Colony System,简称ACS)或微粒群优化算法(Particle Swann Optimization,简称PSO)等算法，再利用邻近原则(Proximity Principle)、稳定性原则(Stability Principle)以及多样性反应原则(Principleof Diverse Response)等原则进行集群协同智能控制。

其过程难度不亚于数据计算与航线规划。

3结论
本文对主要无人船的基本概念、当下国内外现状以及关键技术三个方面进行了叙述。

鉴于USV展现出的巨大优势，且随着通信技术、传感器以及人工智能等的迅速发展,无人船已进入快速发展阶段，航运业新一轮革命极有可能由无人船掀起。

无人船给航运所带来的影响,正如智能手机(Smart Phone)给通讯业带来的颠覆性改变一样，无人船也将给海事界带来巨大变革，其或将大大改变船舶设计与运营的格局，也可能很大程度上助力新兴船舶业务的崛起。

参考文献
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资助项目:广东海洋大学创新团队(CCTD201812),广东海洋大学大学生创新创业训练项目(CXXL2018165)O
作者简介:陈映彬(1998-),男，汉，广东潮州人，本科，广东海洋大学，研究方向:船舶与海洋工程。