[0001] 本发明涉及船只自动辅助靠泊技术领域，具体涉及一种基于激光测距的船只自动辅助靠泊方法及系统。

[0002] 随着船只自动化技术的发展，自动辅助靠泊系统在提高船只靠泊精度和减少人为操作风险方面得到了广泛应用。传统的船只靠泊操作依赖于船员的操作和判断，容易受到环境因素的影响，如波浪、风速、光线变化，导致靠泊过程中的安全隐患和操作难度增加。为了应对这些挑战，现代自动靠泊系统采用多传感器融合技术，结合激光测距、超声波传感器和视觉摄像头等设备，以实现船只与泊位之间的实时数据采集和路径规划。

[0003] 现有技术存在以下不足：现有的自动辅助靠泊系统通常未能充分考虑环境干扰、反射率变化因素对路径规划的影响，在复杂环境条件下，如多路径效应或船只周围的动态障碍物，会导致路径偏差和测距误差。现有技术中的路径规划多依赖于固定的模型或简单的修正算法，无法根据实时的环境变化和船只动态行为进行灵活的调整，从而影响了靠泊精度和操作安全性。为了解决这些问题，本发明引入了基于贝叶斯网络的修正系数计算方法，通过综合考虑船只的航向、速度和干扰系数，能够动态地调整路径规划，并对环境干扰进行实时修正，提高了自动靠泊系统的适应性、精确度和安全性。

[0017] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

[0018] 请参阅图1所示，本发明为一种基于激光测距的船只自动辅助靠泊方法，包括以下步骤：S1：使用激光测距设备、超声波传感器和视觉摄像头多种传感器同步采集船只与泊位之间的环境数据和位置信息；
其中，环境数据包括泊位边缘位置、码头障碍物位置及相对距离信息，位置信息包括船只的当前位置、航向角度和速度状态；
S2：根据采集的环境数据和船只当前位置，使用泊位模型和动力学模型生成靠泊路径，对生成的靠泊路径进行准确性评估，预测路径的潜在偏差范围；
S3：根据偏差的船只路径，分析路径偏差是否由于激光信号的反射率变化和多路径反射对测距数据的影响；
评估反射率和环境干扰对路径规划精确性的影响，计算干扰指数，评估干扰因素对路径准确性的干扰程度；
S4：根据评估结果，进行路径修正，更新路径规划模型，重新计算船只与泊位之间的最优路径，调整航向、速度和姿态，确保新的路径准确，且能避免环境干扰；
S5：根据修正后的路径及环境因素变化，实时调整船只的动态行为，优化船只与泊位之间的相对位置和姿态，通过不断更新路径，确保船只能够安全、精准地对接泊位。

[0019] 在S1中，使用激光测距设备、超声波传感器和视觉摄像头多种传感器同步采集船只与泊位之间的环境数据和位置信息，具体包括：激光测距设备用于精确获取船只与泊位之间的距离信息，包括：泊位边缘、码头障碍物的距离以及水面反射数据；
激光测距信号在反射回接收器时，设备通过计算返回时间与信号强度，获取泊位的精确位置和环境特征；
超声波传感器提供短距离障碍物检测，帮助实时监控船只周围的动态障碍物和不规则环境变化，如水面波动；
视觉摄像头通过拍摄环境影像，辅助识别泊位及周围障碍物的形态特征，确保数据采集的全面性和准确性；
船只的位置信息通过全球定位系统（GPS）和惯性测量单元（ IMU）实时获取；
GPS系统提供船只的精确地理位置，而IMU用于跟踪船只的航向角度和速度状态，通过组合这两类信息，系统能够动态监控船只的运动轨迹。在多传感器数据融合过程中，实时更新船只的速度、航向以及相对泊位的位置，确保在动态环境中准确反映船只与泊位之间的相对关系；
通过综合传感器数据，系统能够构建一个精准的环境模型，为后续路径规划和调整提供可靠基础。

[0020] 在S2中，根据采集的环境数据和船只当前位置，使用泊位模型和动力学模型生成靠泊路径，对生成的靠泊路径进行准确性评估，预测路径的潜在偏差范围，具体包括：将采集到的环境数据与船只的当前位置、航向角度和速度状态进行融合，结合泊位模型包括泊位边缘和泊位空间形状和船只的动力学模型，计算船只从当前位置到泊位的最佳路径；
基于泊位模型和动力学模型，结合船只当前的航行状态包括：速度和方向，生成初步的靠泊路径，路径包括船只行进的每个位置点、航向、速度信息；
通过对生成的路径与船只实际运动轨迹的对比，计算路径偏差系数；
所述路径偏差系数通过分析路径上每个点与实际船只位置之间的距离误差，计算路径偏差，评估船只在靠泊过程中的精准度；
通过计算的路径偏差系数，评估船只靠泊路径的偏差；
所述路径偏差系数的获取过程为：
获取船只的航向角度、船只的速度和二维坐标，并构建状态向量 ；
其中， ；
式中， 和 表示船只在当前位置的二维坐标， 表示船只的航向角度， 表示船只的速度，表示数据采集的每个时间点；
根据船只的动力学模型，建立状态转移方程，用于描述船只的运动状态，计算表达式为：
；
式中， 表示状态转移矩阵， 表示控制输入矩阵， 表示控制输入， 表示过程噪声；
基于环境传感器数据，建立测量模型，计算表达式为：
；
式中， 表示船只的实际位置， 表示测量矩阵， 表示观测噪声；
进行卡尔曼滤波预测和更新，得到船只的估计状态 ；
所述预测的步骤为：
；
；
所述更新的步骤为：
；
；
；
其中， 表示卡尔曼增益， 表示观测噪声协方差矩阵， 表示过程噪声协方差矩阵， 表示估计误差协方差矩阵， 表示预测误差协方差矩阵；
在每个时间步，卡尔曼滤波会给出船只的当前位置坐标的预测值，获取实际观测值的船只位置坐标，将预测位置与实际位置计算偏差值，计算表达式为：
；
式中， 表示第 个时间点的偏差值， 和 表示当前位置坐标的预测值， 和表示实际观测值的船只位置坐标；
通过对每个时间点的偏差值进行累积计算得到整个靠泊路径的偏差度量，记为路径偏差系数，计算表达式为：
；
式中， 表示路径偏差系数，表示时间点的总数；
将每个船只的路径偏差系数与预设阈值进行比较；
若路径偏差系数大于等于预设阈值，则说明对应的船只停靠偏差程度高；
若路径偏差系数小于预设阈值，则说明对应的船只停靠偏差程度低。

[0021] 需要说明的是：路径偏差系数反映了船只停靠过程中的船只偏差程度，且当路径偏差系数的值越大时对应的船只偏差程度越高。

[0022] 在S3中，根据偏差的船只路径，分析路径偏差是否由于激光信号的反射率变化和多路径反射对测距数据的影响；评估反射率和环境干扰对路径规划精确性的影响，计算干扰指数，评估干扰因素对路径准确性的干扰程度，具体包括：
S3：根据偏差的船只路径，分析路径偏差是否由于激光信号的反射率变化和多路径反射对测距数据的影响；
评估反射率和环境干扰对路径规划精确性的影响，计算干扰指数，评估干扰因素对路径准确性的干扰程度，具体包括：
通过实时监测激光测距设备获取的反射信号的强度变化，分析激光信号反射时的变化情况；
当激光信号经过多个表面反射后返回测距设备时，会产生多个反射路径，这些路径的长度不同，导致接收到的信号包含多个反射源；
对多路径反射进行分析，比较多路径反射与直接路径反射的时间延迟差异，识别由于多路径效应而导致的测距误差；
基于反射率变化和多路径反射的分析结果，计算干扰指数，根据计算的干扰指数，评估反射率和环境干扰对路径规划精确性的具体影响程度；
所述干扰指数的获取过程为：
通过粒子滤波计算干扰指数，具体包括：
初始化粒子群，所述粒子群由 个粒子组成，每个粒子表示一个干扰状态,粒子集，其中每个粒子 的状态向量包括：
第 个粒子的反射率，表示激光信号的反射强度；
：第 个粒子的时间延迟，表示多路径反射引起的信号传播延迟；
：第个粒子的状态向量，包含船只位置、速度信息；
其中，表示粒子群中的粒子， 表示粒子的总数；
在每个时间步，基于粒子的状态转移模型进行粒子预测，计算每个粒子的预测状态，计算表达式为：
；
其中， 表示粒子状态的转移函数，基于上一时刻的状态预测当前时刻
的状态；
表示过程噪声
根据实时获取的反射信号数据，进行粒子权重更新，计算每个粒子 的权重，计算表达式为；
；
其中， 为粒子 在时刻下的测量概率， 表示粒子 在时刻 的
权重；
对粒子群进行重新采样，重新生成粒子集 ；
其中，表示每个采集的时刻；
基于更新后的粒子集，计算干扰指数，计算表达式为：
；
式中， 表示干扰指数， 表示第个粒子反射率和时间延迟与实际值之间
的偏差，计算表达式为；
；
式中， 表示实际测量的反射率， 表示实际测量的时间延迟；
根据计算的干扰指数，评估反射率和环境干扰对路径规划精确性的影响程度；
判断干扰指数是否大于等于预设阈值，若是，则说明对应反射率和环境干扰对路径规划精确性的影响程度高，若否，则说明对应反射率和环境干扰对路径规划精确性的影响程度低。

[0023] 需要说明的是：干扰指数反映了船只受到反射率和环境干扰对路径规划精确性的影响程度，且当干扰指数的值越大时，对应的干扰程度越高。

[0024] 在S4中，根据评估结果，进行路径修正，更新路径规划模型，重新计算船只与泊位之间的最优路径，调整航向、速度和姿态，确保新的路径准确，且能避免环境干扰，具体包括：根据反射率和环境干扰对路径规划精确性的具体影响程度，结合干扰系数和船只的航向和速度，综合计算修正系数，用于路径修正和更新；
所述修正系数的获取过程为：
使用贝叶斯网络计算修正系数，具体包括：
输入变量包括：航速、航向和干扰系数；
目标变量：修正系数；
将输入变量与目标变量之间的依赖关系设定为条件概率；
构建条件概率表，包括：定义先验概率修正系数的先验分布，表示在没有任何观测数据的情况下修正系数的分布；
定义条件概率，给定航速和航向信息，预测反射率和环境干扰对修正系数的影响；
使用贝叶斯定理计算修正系数的后验概率分布，计算表达式为：
；
其中， 表示修正系数的先验概率， 表示给定修正系数下船速的条件概
率， 表示给定修正系数下航向角度的条件概率， 表示给定修正系数下干扰系数的条件概率；
通过贝叶斯推断算法计算修正系数的后验概率，根据修正系数的后验概率，计算修正系数，计算表达式为：
；
其中， 表示计算得到的修正系数， 表示船只当前的航速， 表示船只当前的航向， 表示船只当前的干扰系数。

[0025] 在S5中，根据修正后的路径及环境因素变化，实时调整船只的动态行为，优化船只与泊位之间的相对位置和姿态，通过不断更新路径，确保船只能够安全、精准地对接泊位，具体包括：将计算出的修正系数应用于路径修正，修正后的路径计算表达式为：
；
式中， 表示修正后的路径， 表示原始路径， 表示路径修正的增量；
对所有存在偏差的船只进行修正。

[0026] 需要说明的是：在路径修正和更新过程中，首先通过实时监测环境因素的变化，如波浪幅度、光照变化和障碍物动态，系统根据这些变化动态调整船只的航向、速度和姿态；利用修正后的路径模型，船只的运动状态会被调整到最优水平，以确保在靠泊过程中避开潜在的干扰因素或障碍物；特别是在动态环境下，路径会不断被优化，系统通过预测分析未来环境变化，对路径进行前瞻性调整，避免因不可预见的因素影响靠泊精度；
航向角度和速度会根据船只与泊位之间的相对位置关系进行精细化调整，保证船只能够平稳、精准地驶向泊位。通过持续的路径更新和修正，船只的姿态会得到优化，确保船只在靠近泊位时，能够维持精确的对接角度与位置，从而确保船只能够安全、精确地完成靠泊任务。

[0027] 请参阅图2所示，一种基于激光测距的船只自动辅助靠泊系统，包括：数据采集模块，所述数据采集模块使用激光测距设备、超声波传感器和视觉摄像头多种传感器同步采集船只与泊位之间的环境数据和位置信息；
路径偏差评估模块，所述路径偏差评估模块根据采集的环境数据和船只当前位置，使用泊位模型和动力学模型生成靠泊路径，对生成的靠泊路径进行准确性评估，预测路径的潜在偏差范围；
干扰评估模块，所述干扰评估模块根据偏差的船只路径，分析路径偏差是否由于激光信号的反射率变化和多路径反射对测距数据的影响，评估反射率和环境干扰对路径规划精确性的影响程度；
路径修正和船只调整模块，所述路径修正和船只调整模块根据评估结果，进行路径修正，更新路径规划模型，重新计算船只与泊位之间的最优路径，调整船只的航向和速度，确保新的路径准确，且能避免环境干扰；
路径更新模块，所述路径更新模块根据修正后的路径及环境因素变化，实时调整船只的动态行为，优化船只与泊位之间的相对位置和姿态，通过更新路径，确保船只能够安全、准确地对接泊位。

[0028] 本发明的工作原理：通过多传感器数据融合、路径规划、修正与实时调整，确保船只安全、精准地对接泊位。本发明首先通过激光测距设备、超声波传感器和视觉摄像头同步采集船只与泊位之间的环境数据和位置信息，包括泊位边缘、码头障碍物的距离信息及船只的当前位置、航向角度和速度状态。接着，结合泊位模型和动力学模型，生成初步靠泊路径，并通过路径偏差系数与卡尔曼滤波预测对路径精度进行评估。随后，基于激光反射率和多路径反射的分析，计算干扰指数，评估环境干扰对路径规划精度的影响。根据评估结果，调整路径，修正航向、速度及姿态，并通过贝叶斯网络进一步计算修正系数，以更新路径模型，确保船只能够准确地避开干扰因素，安全、精确地靠泊。本发明通过实时路径修正和动态行为调整，优化船只与泊位之间的相对位置，最终实现船只的精准对接。

[0029] 上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。

[0030] 上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。

[0031] 应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，其中A,B可以是单数或者复数。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系，但也可能表示的是一种“和/或”的关系，具体可参考前后文进行理解。

[0032] 应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

[0033] 以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。