研究人员开发了一种自动船舶路径跟踪性能的新方法

自动驾驶车辆的日益普及激发了海事行业的巨大研究兴趣，特别是开发海上自主水面船舶(MASS)。MASS的一个基本要求是能够遵循预先确定的海上路径，同时考虑障碍物、水深和船舶机动性。

由于恶劣天气条件而偏离该路径的任何行为都会带来严重的风险，例如碰撞、接触或搁浅事件。因此，自主船舶需要有一种有效防止偏差的机制。

然而，当前评估自主船舶路径跟踪性能的方法依赖于简化的数学船舶模型。不幸的是，这些模型无法捕捉船体、螺旋桨、舵和船舶外部负载之间的复杂相互作用，导致路径跟踪性能的估计不准确。

此外，为了响应国际海事组织减少温室气体排放的能源效率设计指数，海洋环境保护委员会提供了指导方针，以确定在恶劣天气条件下保持船舶机动性所需的最小推进功率。

鉴于这些准则和评估路径跟踪性能的需要，由国立韩国海事海洋大学导航融合研究部助理教授DaejeongKim领导的一个跨国研究小组最近研究了路径跟踪使用自由运行的计算流体动力学(CFD)模型与视线(LOS)制导系统相结合，在恶劣天气条件下低速运行MASS的性能。

“我们采用了基于完全非线性非稳态雷诺平均纳维斯托克斯求解器的CFD模型，该模型可以结合粘性和湍流效应以及对路径跟踪问题至关重要的自由表面分辨率，从而能够更好地预测路径跟踪性能，”金博士。

他们的研究结果发表在《海洋工程》上。

该团队对带有自主LOS引导系统的流行KRISO集装箱船模型进行了基于CFD的分析。不利的天气条件被建模为来自船头、横梁和四分之一海浪的干扰，并在三种不同的速度下研究这三种情况，以确定前进速度对路径跟踪性能的影响。

模拟显示该船在所有三种情况下都经历了振荡偏差。在弓波和束波的情况下，这些偏差随着推进功率的增加而减小。有趣的是，在四分之一波的情况下，推进功率对偏差的影响可以忽略不计。

此外，船舶的升沉和纵摇响应很大程度上受到入射波方向的影响。此外，在所有三种情况下，滚动幅度始终低于1.5度。然而，该团队无法确定提高速度对改善路径跟踪性能的有效性。

Kim博士在详细阐述这些发现的意义时表示：“所提出的基于CFD的模型可以为增强自主海上导航的安全性做出宝贵贡献。此外，它还可以为模型规模自由导航提供低成本替代方案。”进行实验或全面的海上试验。”

总之，这项研究为分析MASS在恶劣天气条件下低速路径跟踪性能奠定了基础，有助于确保更安全的自主海上导航。

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