【摘 要】
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智能船舶是航运业未来的发展方向,目前船舶在靠泊过程中,船员需要实时、准确地掌握船舶的靠泊状态以避免发生碰撞,将来海上水面自主船舶（Maritime Autonomous Surface Ship,MASS）在自动靠泊过程中也需要实时、准确地感知靠泊距离、靠泊速度、靠泊角和转艏角速度等参数,从而做出合理决策并控制船舶安全靠泊。3D激光雷达可以准确地测量物体的方位、距离和强度,并且距离的测量精度可以达
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智能船舶是航运业未来的发展方向,目前船舶在靠泊过程中,船员需要实时、准确地掌握船舶的靠泊状态以避免发生碰撞,将来海上水面自主船舶（Maritime Autonomous Surface Ship,MASS）在自动靠泊过程中也需要实时、准确地感知靠泊距离、靠泊速度、靠泊角和转艏角速度等参数,从而做出合理决策并控制船舶安全靠泊。3D激光雷达可以准确地测量物体的方位、距离和强度,并且距离的测量精度可以达到厘米级,但是其工作距离较短。基于上述靠泊感知问题,同时考虑激光雷达传感器自身的特点,本文提出了一种基于3D激光雷达的靠泊状态感知方法。论文将围绕以下两个部分展开。（1）基于点云匹配的船舶自身运动状态估计。首先对相邻两帧间的激光点云进行配准,从而获得当前帧点云与前一帧点云的位姿差;然后利用位姿差将激光雷达从前一帧的位姿变换到当前帧的位姿,从而实现激光雷达的定位;接着利用相邻两帧点云的时间间隔推算出激光雷达运动的速度和三轴角速度;最后使用基于机器人操作系统（Robot Operation System,ROS）的无人艇实验平台进行对比试验,与组合导航GNSS/IMU进行比较验证激光雷达所计算速度和角速度的准确性。多次试验结果表明激光雷达可以稳定、准确地估计船舶的前进速度、横移速度和三轴角速度。（2）基于ROS的船舶靠泊信息感知框架。首先获取港口所有轮廓点的GPS坐标并将其转换到当地水平坐标系;其次以船舶初始位置为坐标原点建立激光雷达构建地图坐标系;然后根据船舶的航向将当地水平坐标系旋转到激光雷达构建地图坐标系;接着根据激光雷达推算的船位计算靠泊距离、靠泊速度、靠泊角和转艏角速度;最后使用无人艇实验平台进行多次靠泊感知试验。试验结果表明靠泊感知框架的计算结果与实际测量值的平均相对误差为2.85%,且计算结果输出频率达到10Hz,满足船舶靠泊的精度和实时性要求。本文提出的靠泊感知框架不仅可以与组合导航形成冗余的感知系统,也能够为控制单元提供精确、实时的靠泊状态信息。此外该框架还具有移植性高,拓展性强的特点,即可以被移植到装有Ubuntu系统的计算机内,也可以通过扩展融合激光雷达、相机、IMU和GPS等传感器来提高靠泊信息感知框架的鲁棒性。
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