面向海事应急指挥的多角色人员在环测试系统

    公开(公告)号:CN103632580A

    公开(公告)日:2014-03-12

    申请号:CN201310597028.3

    申请日:2013-11-21

    IPC分类号: G09B9/00 G06T17/00

    摘要: 本发明提供一种面向海事应急指挥的多角色人员在环测试系统,它由三维渲染服务器、事故场景服务器、预案管理服务器、操艇终端和控制台通过千兆以太网连接而成,多名受试人员形成一个协作小组共同参与人员在环测试。通过建立的系统对协作小组人员在各个事故任务阶段中的行为进行测试,并将受试人员的应急处置行为进行记录并建立人员行为数据库,利用受试人员组的行为评价方法对单次受试人员的行为进行评价,将评价的结果与数据库相似案例进行比较,确定受试人员的熟练程度,为相同的受试人员选择新的在环测试案例。本发明可以保证在环测试的稳定性和延续性,同时避免用重复案例来进行对该组人员进行测试。

    一种内河突发事故的应急救助资源调配方法及系统

    公开(公告)号:CN114331204B

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202210009560.8

    申请日:2022-01-06

    摘要: 本发明公开一种内河突发事故的应急救助资源调配方法及系统,方法包括:对水域中的存放物资进行整合,获得水域的实际物资存放矩阵;基于事故状况需求建立物资需求列向量,基于物资需求列向量与实际物资存放矩阵建立物资调配矩阵,基于物资调配矩阵获得物资配给方案;建立时间预测模型;获取变量参数的实际数值,对时间预测模型进行求解,获得物资调度预测时间;基于物资配给方案与所述物资调度预测时间,生成应急救助资源调配方案。本申请在内河发生紧急事故时,对资源配给进行规划,并根据事故发生位置和应急资源存放点位置,对资源调配时间进行预测,给出调配方案以及调配所需时间,给实施应急救援提供参考。

    一种基于改进的JPS算法的极地船舶路径规划方法及系统

    公开(公告)号:CN116892943A

    公开(公告)日:2023-10-17

    申请号:CN202311004752.0

    申请日:2023-08-09

    IPC分类号: G01C21/20

    摘要: 本发明提供了一种基于改进的JPS算法的极地船舶路径规划方法及系统,先获取极地船舶所有航行区域的海冰厚度数据、海冰密度数据和空间数据,再根据海冰厚度数据划分出多个海冰类型,根据各个海冰类型和极地船舶的冰级获得风险指数值,再根据风险指数值和海冰密度数据计算出所有航行区域的船舶可通行值,根据某个航行区域的可通行值和所有航行区域中计算出的最大可通行值计算出该航行区域的航行风险值,然后根据该航行区域的空间数据建立二维栅格地图,基于二维栅格地图并结合航行风险值建立三维栅格地图,最后基于三维栅格地图,采用特定的判断方法并结合JPS算法得到极地船舶可通行路径,能够同时满足计算速度快、规划路径优的问题。

    一种无轴推进器及其控制方法

    公开(公告)号:CN114735176B

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202210394893.7

    申请日:2022-04-15

    IPC分类号: B63H1/14

    摘要: 本发明公开了一种无轴推进器及其控制方法,系统包括若干个桨片,若干个桨片安装在螺旋桨内座上;螺旋桨内座,螺旋桨内座上设有电机,螺旋桨内座通过电机带动桨片进行旋转;螺旋桨外座,螺旋桨外座与螺旋桨内座活动连接,螺旋桨外座上还设有螺旋桨外座上设有喷水孔,所述喷水孔通过出水量控制所述螺旋桨内座的位置;外壳,螺旋桨外座固定在所述外壳。该无轴推进器将桨片固定在螺旋桨内座上,解决了传统轴系推进系统的机、桨分离的状况,并节省了舱室空间;通过控制喷水孔的出水量能够保证螺旋桨内座和螺旋桨外座处于同轴位置上,保证了各种工作环境下工作状态的稳定,提高了推进效率。本发明可广泛应用于船舶推进器技术领域内。

    一种船舶对地速度的预测方法、系统、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN115481566A

    公开(公告)日:2022-12-16

    申请号:CN202210957020.2

    申请日:2022-08-10

    摘要: 本发明公开了一种船舶对地速度的预测方法、系统、装置及存储介质。该方法通过获取船舶水池实验数据、历史船舶航行数据及船舶航行环境数据;然后,根据所述船舶水池实验数据,构建船舶静水速度预测模型;并根据所述历史船舶航行数据及所述船舶航行环境数据,构建船舶对地速度预测模型;接着,采集船舶航行数据以及航行环境数据;再将所述船舶航行数据以及所述航行环境数据,输入至训练完成后的船舶对地速度预测模型中,得到预测船舶对地速度。该方法实现了在复杂的环境因素下对船舶对地速度的预测,为后续的导航、避碰等操作提供了数据支持,同时可以用于事后的实验分析。本发明可广泛应用于速度预测技术领域内。

    一种船舶的远程控制方法、系统、装置和存储介质

    公开(公告)号:CN114935930A

    公开(公告)日:2022-08-23

    申请号:CN202210401834.8

    申请日:2022-04-18

    IPC分类号: G05D1/02 G06F3/01

    摘要: 本发明公开了一种船舶的远程控制方法、系统、装置及存储介质。该方法通过外部感知设备获取外部环境参数;接着,根据外部环境参数,生成第一转向需求度和第一速度需求度;然后,通过内部感知设备获取用户操作指令;随后,根据所述用户操作指令生成第二转向需求度和第二速度需求度;并且,对第一转向需求度和第二转向需求度进行加权运算,生成所需转向需求度;以及,对第一速度需求度和第二速度需求度进行加权运算,生成所需速度需求度。通过该方法能够更加便捷精准地控制船舶运行,提高了在不同环境下人和机器的交互性和智能化,最大程度上保证了航行的安全性。本发明可广泛应用于人机交互技术领域内。

    一种综合评估自主船动力系统可靠性的方法

    公开(公告)号:CN112329145B

    公开(公告)日:2022-06-17

    申请号:CN202011220438.2

    申请日:2020-11-05

    摘要: 本发明公开了一种综合评估自主船动力系统可靠性的方法,该方法包括以下步骤:1)依据IDA模型将自主船动力系统的装置构建为感知模块I,决策模块D和执行模块A;2)将自主船动力系统的总体状态划分为4种状态;3)根据自主船动力系统在步骤1)中的状态划分,根据历史失效数据和可靠性数据采用马尔科夫状态转移方程,得到在t时刻下自主船动力系统各个模块处于各状态的概率;4)根据步骤3)中获得的各个模块处于各个状态下的概率,得出自主船动力系统处于正常运行,非正常运行,最低风险运行和失效运行的概率;5)确定自主船动力系统的可靠性。本发明方法可预测不同时刻自主船动力系统的可靠性,辅助自主船设计。

    混合航行场景下的多船避碰决策方法、存储介质及处理器

    公开(公告)号:CN113096446B

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN202110342662.7

    申请日:2021-03-30

    IPC分类号: G08G3/02 G06F17/11

    摘要: 本发明公开一种混合航行场景下的多船避碰决策方法、存储介质及处理器,所述方法针对混合场景下多船避碰问题,首先,基于避碰规则行动条款和人类思维模式定义常规船舶避碰决策模型;其次,通过分级考虑船舶避碰安全程度、规则符合度、船舶偏航角度和偏航距离等构建智能船舶避碰决策模型;同时,根据常规船舶善于理解规则、智能船舶精于快速计算等特点对会遇船舶进行分级,从而形成避碰意图告知机制,并应用序贯决策实现船舶避碰方案实时更新。通过场景模拟实现证实,本发明能够使避碰船舶均能平稳操纵并以平滑轨迹在安全距离上通过,满足避碰行动关于安全和避碰规则的要求,且模型的有效性和对局面适应能力得到了验证。

    船舶碰撞风险量化方法、系统和存储介质

    公开(公告)号:CN112037581B

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202010857432.X

    申请日:2020-08-24

    IPC分类号: G08G3/02

    摘要: 本发明公开了一种船舶碰撞风险量化方法、系统和存储介质,方法包括以下步骤:获取第一AIS数据,所述第一AIS数据包括第一船舶信息、第一航行信息、第一航道信息和所述第一AIS数据的第一获取时间;根据所述第一AIS数据确定第一船舶的船舶领域;获取第二AIS数据,所述第二AIS数据包括第二船舶信息、第二航行信息、第二航道信息和所述第二AIS数据的第二获取时间;根据所述船舶领域和所述第二AIS数据计算船舶的碰撞风险值。本发明能使驾驶人员通过查看显示的实时计算得到的碰撞风险值,即能及时掌握当前船舶的会遇局面。本发明可广泛应用于船舶碰撞风险评估技术领域。

    一种基于机器学习的渡船穿越航道行为预测方法和系统

    公开(公告)号:CN114118604A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111462360.X

    申请日:2021-12-02

    摘要: 本申请公开了一种基于机器学习的渡船穿越航道行为预测方法,包括如下步骤:获取预定渡口之间的AIS数据,对AIS数据进行预处理,进而计算得到DCPA和TCPA;通过设定DCPA和TCPA阈值α和β,筛选得到渡船与目标船舶的会遇场景;基于会遇场景的数据特征进行相关性分析,得到筛选特征;建立机器学习模型,并使用筛选特征进行训练;评价训练后的机器学习模型,得到渡船穿越行为预测模型,预测模型用于渡船穿越航道行为预测。本申请简化了渡船运动状态分析过程,选择一种较优的模型实现对渡船穿越行为的预测,保证了预测的准确性。