海洋智能无人系统技术在海洋自主系统中的应用

海洋领域的自主系统包括系泊浮标、漂流器、AUV、USV、UAV和常规载人载具，以及更持久的基础设施，如太空卫星、海底应答器、沿海和陆上通信资产。图22.6给出了一个例子。许多系统利用其中的一些资产开展活动，从军事行动、海洋研究，到与工业和航运公司的海上作业。所有载具类型的共同之处是，它们可以手动操作（重新尘埃控制），根据预先编程的路径或轨迹自动操作，或通过机载规划和重新规划自动操作。

图22.6　支持自主海洋系统和作业的通信网络中可能存在的典型节点（移动节点和固定节点）类型示例

本节提供了一个关于自动驾驶载具和文献中出现的操作类型的一般观点。海洋测绘、监测、监视和观测具有不同的目的，这些目的在很大程度上影响着所研究的地区。例如，观察一个渔场可能需要不超过几千米的监测。然而，获取大型动物的迁徙数据，如鲸鱼，需要全球范围的观察。考虑到这种多样性，这项工作考虑了四种操作尺度。

小规模：在几千米内协调独立的遥感系统的行动。

中等规模：可覆盖数十千米的传感任务。

大规模：可能包括不同小组的合作和长达数百千米的基础设施建设。

全球规模：没有固定边界的操作，通常涉及多个参与者。对任务规模的感知可能来自单个用户或研究小组的观点，其中可以预见属于该行动的载具之间的互操作性。尽管如此，使用标准协议和接口可以使研究人员即使使用有限数量的载具也能执行全球任务。例如，仅通过部署漂移节点，研究人员就可以通过世界各地运行的其他载具远程访问传感器数据，这些载具能够转发数据。(www.xing528.com)

在许多情况下，由于船的可用性、环境现象周期（例如每年的风暴）或预算，作业需要提前很长时间计划。机器人操作可以涉及各种性能和能力不同的载具。任务目标是根据这些载具的能力量身定制的。虽然主要目标很明确，但任务计划通常需要适应现场情况。

多个载体和基础设施之间的全球合作可能源于不同各方（例如多个研究团队）之间的协议，类似于互联网的创建。可以通过使用标准协议和接口来启用这个全局透视图，同时增加了转发节点的成本。对于某些载具，这种成本可能太高，因此它们不会充当转发节点，但对于其他载具，这种成本可能微不足道。例如，现有的基础设施和大型船舶通常都有足够的资源，可以充当数据骡子来承载研究数据（即中继或转发数据）。

由于兼容的通信和控制架构，涉及不同类型无人驾驶载具的操作计划和执行成为可能。这种体系结构的关键组件之一是C2（命令和控制）软件或其变体，它为用户提供态势感知，以及控制载具任务的工具。通常情况下，自动驾驶载具执行由人工操作人员定义的行程。然而，当资产在公共C2系统下工作时，可以应用新的任务规划机制，并且可以自动化任务计划定义。在许多情况下，只有在对收集到的数据进行后处理之后，才能验证任务计划是否成功。载具上的高度自治，使它们能够调整自己的轨迹和任务，以最大限度地实现在线任务结果。

利用无人驾驶船舶在世界各地运输货物，是一种更安全、更经济可行的运输新模式。与较小的无人驾驶载具相比，这些无人驾驶船舶的自主性显著提高，但仍然需要环境扫描，以避免障碍物和碎片等威胁。除了使用舰载传感器外，这种环境扫描还可以通过诸如UAV等手段实现，UAV可以使用多种不同的传感器在更大的船只前进行侦察调查。采用紧凑、垂直起飞、无人驾驶飞机的载具监视船舶结构，实际上是劳斯莱斯愿景中提出的特征之一。

使用无人驾驶载具可以作为监测设备，需要从较大的船舶基础设施操作。因此，垂直起降（vertical take-off and landing，VTOL）无人机可能是有利的，允许更平稳的操作。这些无人机可能配备几个成像传感器，或者仅仅从系泊系统收集或中继信息，如前所述，可能仍然不可用。其他较小规模的载具，如AUV，可以用来执行附加环境感知，如水下船体检查，甚至在大型船舶接近它们之前探测水下障碍物。这不仅提高了船只的自主导航能力，而且还降低了维护成本和安全威胁，而这是现有卫星监控解决方案等其他系统无法提供的。

具有类似特性的系泊或准静态系统通常会收集大量数据，这些数据适合在卫星网络上传输一段时间。在某些情况下，由于仪器的复杂性，可能在短时间内产生大量的数据，或者由于设计的限制，卫星通信不能应用。在这种情况下，数据需要手工收集，通常是每年几次。这种操作需要大量的船员参与，通常包括昂贵的船只时间和潜水者。手动拾取节点／数据的伸缩性并不好，因为有许多不鼓励或不允许人类存在的严酷场景。更糟的是，在一些情况下，没有对节点数据和状态的近实时访问，因此研究人员无法洞察情况，也无法对更改或失败做出反应。考虑到这一点，接近实时的数据访问不仅可以让研究人员更快地访问相关的环境信息，还可以降低操作成本和数据丢失的风险。这些互动可能是由于使用额外的无人驾驶载具，如UAV、USV或AUV。