基于作業(yè)任務(wù)的智能船舶性能測試場景規(guī)劃

張琳丹，倪 天，朱 忠，李 龍

(1. 中國船舶科學(xué)研究中心, 江蘇 無錫 214082；2. 深海技術(shù)科學(xué)太湖實驗室, 江蘇 無錫 214082；3. 上海交通大學(xué) 船舶海洋與建筑工程學(xué)院, 上海 200240)

0 引 言

傳統(tǒng)船舶性能測試主要包括虛擬仿真、模型實驗及實船試驗3 種類型，其中模型實驗又涉及水池驗證和外場驗證[1]。近年來隨著數(shù)字孿生技術(shù)的引入，虛擬仿真與模型實驗相結(jié)合的智能船舶性能測試模式具備經(jīng)濟、高效等優(yōu)勢[2-3]，越來越受到關(guān)注。

無論傳統(tǒng)測試模式還是虛實結(jié)合測試模式，智能船舶性能測試都離不開以作業(yè)任務(wù)為導(dǎo)向的典型工況和測試場景規(guī)劃[4]。

本文圍繞自主感知、自主避障等智能船舶的核心功能測試展開，并利用虛擬仿真實驗與水池模型實驗相結(jié)合的方式，針對典型作業(yè)任務(wù)需求進行智能船舶功能分解，提出一種基于作業(yè)任務(wù)的智能船舶性能測試場景規(guī)劃。

1 智能船舶應(yīng)用需求

1.1 海洋科學(xué)調(diào)查

海洋科考是傳統(tǒng)海洋裝備的重點應(yīng)用領(lǐng)域之一，傳統(tǒng)海洋科學(xué)調(diào)查船受限于人力、物力和時間的影響，難以取得連續(xù)的長周期大范圍海洋調(diào)查數(shù)據(jù)，而智能船舶在無人自動化執(zhí)行作業(yè)任務(wù)擁有著優(yōu)勢，未來海洋科考領(lǐng)域?qū)χ悄艽暗膽?yīng)用需求會愈發(fā)增多。

對智能船舶來講，在傳統(tǒng)海洋科考船適用的作業(yè)任務(wù)之中，除了必須有科學(xué)家隨船的原位觀測與實驗以外，海洋環(huán)境探測與儀器投放回收都能由智能船舶按照預(yù)先制定的任務(wù)流程進行自主作業(yè)。

1.2 海洋考古搜尋

海洋考古主要涉及調(diào)查、發(fā)掘和研究我國古代從事海洋活動的文化遺存，目前已有將智能船舶投入水下考古領(lǐng)域進行有人無人協(xié)同考古作業(yè)的實踐[5]。

從學(xué)科分類的角度來說，航海考古是海洋考古的核心領(lǐng)域，而船舶考古與海港考古構(gòu)成航海考古的2 個主要方面[6]。因此，海上考古任務(wù)主要指搜尋發(fā)現(xiàn)海中的古代沉船和淹沒于水下的古代港口、碼頭等泊船設(shè)施遺跡，不僅包括沉船船體本身的遺存，還需要搜尋、發(fā)掘埋藏于水下或海底沉積物下各類船舶實物及相關(guān)遺存。

從考古調(diào)查的作業(yè)流程來說，水下考古通常首先根據(jù)史料分析劃定文化遺存可能存在的區(qū)域，再派遣水下考古調(diào)查船前往該海域采用多種探測手段結(jié)合潛水探摸等對該區(qū)域進行精細化調(diào)查。

總體上看，在傳統(tǒng)海洋考古調(diào)查作業(yè)任務(wù)中，遺跡搜尋和目標(biāo)識別等任務(wù)都能由智能船舶按照事先規(guī)劃進行自主作業(yè)。發(fā)現(xiàn)目標(biāo)后，再由潛水員進行水下探摸，以降低海上作業(yè)成本并提高效率。

1.3 作業(yè)任務(wù)分解

智能船舶的各項性能技術(shù)指標(biāo)可分為定量指標(biāo)和定性指標(biāo)[7]，其中定量指標(biāo)指含有具體數(shù)據(jù)的指標(biāo)，如智能巡航時智能船舶可達到的最大航速等；定性指標(biāo)則通常具有一定的模糊特征，無法直接進行定量描述，如智能船舶執(zhí)行智能探測任務(wù)時的抗干擾、避障、識別能力等。

為了更全面、客觀地對執(zhí)行特定作業(yè)任務(wù)時智能船舶的綜合性能進行評價，首先采用解析法從海洋科學(xué)調(diào)查與海洋考古搜尋的應(yīng)用需求出發(fā)對典型作業(yè)任務(wù)進行分解。如圖1 所示，從中提取出涉及具體任務(wù)的智能船舶5 大核心功能：機動避障、高速巡航、目標(biāo)搜尋、目標(biāo)識別和目標(biāo)定位。其中，機動避障與高速巡航主要涉及智能船舶的航行性能，目標(biāo)搜尋、目標(biāo)識別和目標(biāo)定位，可以概括為智能船舶的探測性能。

圖1 常見作業(yè)任務(wù)分解Fig. 1 Scheme of common tasks

2 典型作業(yè)任務(wù)測試場景規(guī)劃

在智能船舶應(yīng)用需求分析的基礎(chǔ)上，圍繞航行與探測兩類典型作業(yè)任務(wù)對智能船舶的性能測試場景進行規(guī)劃。

2.1 智能航行測試

2.1.1 航行任務(wù)分解

智能航行是智能船舶核心功能的體現(xiàn)，是智能船舶性能測試驗證首先要面向的對象[4]。對于海洋科學(xué)調(diào)查智能船來說，實際可能需要面對如遷徙魚群、海底暗礁、海洋浮標(biāo)等多種海洋地形地貌環(huán)境，其機動避障能力不可或缺。而海洋考古智能船相對來說可能需要在更廣闊的海域?qū)σ伤坪５走z存進行搜尋作業(yè)，考慮到電池能源動力等因素，在自主避障的基礎(chǔ)上還需關(guān)注智能船舶的高速巡航性能[8]。

2.1.2 機動避障測試

在涉及機動避障的作業(yè)任務(wù)測試場景規(guī)劃中，遷徙魚群、海草海藻、海底暗礁、海洋浮標(biāo)等障礙干擾物可模型簡化為動態(tài)干擾物、懸浮干擾物和固定障礙物。

要求參試無人船縮比模型在一定時間內(nèi)駛過設(shè)有若干模擬水下典型障礙物的水池測試區(qū)域，參試無人船模型在完成任務(wù)時不得觸碰障礙物，檢驗參試無人船模型對常見海洋干擾環(huán)境的避障機動能力。

障礙物示例如圖2 所示。

圖2 機動避障測試場景設(shè)計Fig. 2 Scenario planning for mobility test

在測試中，參試無人船模型須穿過位于水池底部一定高度與寬度的彩色門框，門框前一定距離處分別設(shè)有模擬水草、纜繩等物體的若干彩色懸浮障礙物。無人船模型在完成穿過門框任務(wù)時，不得觸碰障礙物。該項試驗?zāi)康脑谟跈z驗無人船模型在特定海流條件下的航行機動性能。此外， 與傳統(tǒng)的固定障礙物避障測試相比，在設(shè)置的若干彩色懸浮障礙物中，底部固定的若干長度飄帶狀障礙物受水池中模擬水流環(huán)境影響存在一定范圍的前后飄動，可通過模擬真實海洋環(huán)境中存在的可能對無人船模型產(chǎn)生纏繞的水草、懸浮繩索等障礙物，檢驗無人船模型抗干擾機動性能。參試無人船模型穿過門框的狀態(tài)記為Si，與 動態(tài)或懸浮干擾物的接觸狀態(tài)記為Pi，與 固定障礙物的接觸狀態(tài)記為Qi，得 到機動避障測試結(jié)果矩陣如下：

式中：s，p，q分別為穿過門框、避開動態(tài)懸浮物、避開固定障礙物3 類機動避障任務(wù)的權(quán)重系數(shù)。

2.1.3 高速巡航測試

記錄在不同海況條件下，參試無人船模型加速到一定航速所用時間，要求參試無人船模型在保持最大航速的情況下行駛1 min，繞固定目標(biāo)物進行j次連續(xù)轉(zhuǎn)彎，記錄轉(zhuǎn)彎半徑r、轉(zhuǎn)彎橫傾角θ及用時t等變量，得到高速巡航測試結(jié)果Bj，檢驗參試無人船模型快速機動性能。

2.2 智能探測測試

2.2.1 探測任務(wù)分解

無論是海洋環(huán)境調(diào)查，還是海底遺跡調(diào)查，海洋科考和海洋考古作業(yè)任務(wù)的核心都在于“調(diào)查”，從功能的角度來講即“探測”。智能船舶的探測能力按任務(wù)內(nèi)容可分解為：識別特定目標(biāo)物能力、搜尋動態(tài)目標(biāo)物能力和定位固定（通常為沉底的）目標(biāo)物能力。

2.2.2 目標(biāo)搜尋測試

參試智能船模型須在不同海況條件下，從設(shè)于水池中不同高度的若干相似物體中，搜尋并鎖定指定目標(biāo)物。檢驗參試智能船模型在特定能見度條件下，對潛標(biāo)浮標(biāo)類懸浮目標(biāo)物的機動搜尋及識別能力。

目標(biāo)示例如圖3 所示。

圖3 目標(biāo)搜尋測試場景規(guī)劃示意圖Fig. 3 Scenario planning for target searching test

參試智能船對懸浮目標(biāo)第k次探測結(jié)果Ck按狀態(tài)分別記為成功發(fā)現(xiàn)f、錯認(rèn)目標(biāo)w、未發(fā)現(xiàn)目標(biāo)m，從而得到目標(biāo)搜尋測試結(jié)果矩陣C。

2.2.3 目標(biāo)識別測試

考慮到目標(biāo)樣本庫數(shù)據(jù)類型多樣、數(shù)據(jù)量較大，模型或?qū)嵈瑴y試的可行性較差，故該項測試?yán)锰摂M仿真試驗平臺進行。

要求參試智能船的數(shù)字孿生仿真模型從測試主辦方準(zhǔn)備的真實目標(biāo)樣本圖片庫中識別出若干指定目標(biāo)（不同狀態(tài)下的沉船、接駁盒、浮標(biāo)、潛標(biāo)等常見水下儀器設(shè)備）并檢測出其位置，主辦方提供訓(xùn)練庫，測試時采用從訓(xùn)練庫中隨機抽取100 個目標(biāo)構(gòu)成測試庫，檢驗參試智能船模型對各類常見目標(biāo)物的靜態(tài)識別能力。目標(biāo)識別成功每個計1 分，不成功不計分。最終得分記為D。

2.2.4 目標(biāo)定位測試

參試智能船模型在執(zhí)行高速巡航測試的同時，須從水池底部裝有不同形狀物體的容器（用于模擬掩埋或局部泥沙環(huán)境，如試驗水池可以滿足將目標(biāo)物固定或掩埋在池底的保障條件，則無需容器）中，識別出特定形狀的目標(biāo)物。檢驗參試智能船模型高速航行狀態(tài)下，對海底掩埋目標(biāo)物的探測識別及定位能力。

目標(biāo)示例如圖4 所示。

圖4 沉底目標(biāo)示意圖Fig. 4 Examples of sunken targets

參試智能船對沉底目標(biāo)第n次探測結(jié)果En按狀態(tài)分別記為成功發(fā)現(xiàn)f、錯認(rèn)目標(biāo)w、未發(fā)現(xiàn)目標(biāo)m，整理得到目標(biāo)搜尋測試結(jié)果矩陣E。

3 智能船舶綜合性能評價

參考現(xiàn)行的傳統(tǒng)船舶性能評價標(biāo)準(zhǔn)，基于智能航行與智能探測性能測試場景規(guī)劃，將層次分析與模糊綜合評判方法相結(jié)合，對參試智能船舶的航行與探測性能進行綜合評價。

3.1 綜合測試場景設(shè)計

綜合測試場地設(shè)置如圖5 所示。參試智能船模型示例運動路線在圖中以箭頭表示。試驗水池區(qū)域劃分為起始區(qū)、1 號機動避障測試區(qū)域、2 號懸浮目標(biāo)搜尋測試區(qū)域、3 號沉底目標(biāo)定位測試區(qū)域和終點區(qū)，預(yù)設(shè)一定的海況條件。記錄參試智能船模型的n次測試結(jié)果Xn。

圖5 測試場地示意圖Fig. 5 Diagram of test field

綜合測試流程規(guī)劃如下：

步驟1測試前，參試智能船模型在起始區(qū)應(yīng)完成所有調(diào)試準(zhǔn)備工作，從起始點出發(fā)開始比賽后不得遙控操作，不得進行人工干預(yù)。測試前可進行練習(xí)。

步驟2發(fā)出起止信號后，參試智能船模型最前端離開起始線、進入1 號區(qū)域開始計時，參試智能船模型最前端離開3 號區(qū)域、接觸終點線為止。

3.2 航行探測性能綜合評價

現(xiàn)有智能船舶綜合性能評價方法以系統(tǒng)分層解析和專家打分為主[9]。系統(tǒng)分層解析法從設(shè)備出發(fā)，但在針對實際任務(wù)的評價上不夠全面；專家打分法結(jié)合設(shè)計及應(yīng)用等領(lǐng)域內(nèi)專家的意見，但評價較為主觀。基于作業(yè)任務(wù)的智能船舶性能評價通過將實際任務(wù)測試場景自動化記錄的客觀結(jié)果與專家的主觀測評結(jié)合，再依據(jù)不同智能船舶用戶對各項任務(wù)的需求，利用統(tǒng)計學(xué)方法加以數(shù)據(jù)分析。最終確定該智能船舶面向任務(wù)的航行探測性能綜合得分，“影像記錄+數(shù)據(jù)分析+專家打分”的綜合評價：

式中：α、β、σ、δ和ε依次為用戶對各項測試任務(wù)重要性進行打分后，整理得到的單項測試權(quán)重系數(shù)。

4 結(jié) 語

本文針對帶有模糊特征的智能船舶航行與探測性能指標(biāo)，基于常見海洋科考和海洋考古作業(yè)任務(wù)，提出一種較為客觀量化的性能測試場景規(guī)劃及性能評估方法。通過對智能船舶在各項試驗任務(wù)中的得分進行計算，得到該智能船舶在抗干擾機動性、靜態(tài)避障率、動態(tài)避障率、水下懸浮物識別率、沉底目標(biāo)物識別率、半掩埋目標(biāo)物識別率和掩埋目標(biāo)物識別率等智能航行與智能探測等性能的量化評價。在服務(wù)于海洋科考與海洋考古等作業(yè)任務(wù)的智能船舶設(shè)計與研制階段，實施圍繞作業(yè)任務(wù)的智能航行和智能探測等能力的綜合量化評價，能夠預(yù)測和評價智能船舶系統(tǒng)的實際作業(yè)能力，也可為今后智能船舶裝備技術(shù)的改進升級和作業(yè)方案優(yōu)化提供基礎(chǔ)。