日本国交省制定自主船舶安全设计指南

http://www.eworldship.com/html/2020/ship_inside_and_outside_1209/165966.html

12月7日,日本国土交通省宣布制定自主航行船舶的安全设计指南,该指南着眼于自主航行船舶的实际应用。

自主船舶的实用化有望提高海上安全、改善船上工作环境、提高产业竞争力。为此,日本国土交通省在2018年制定了自主船舶实用化总体框架,对自主船舶技术开发和标准、制度审查绘制了大致的发展蓝图,目标是到2025年开发出“第二阶段自主航行船舶”并实现实际应用。

与此同时,日本还就改善自主船舶的安全设计、制造和运营环境开展了示范项目,并编制指南,明确项目各阶段应考虑的事项。为了确保自主船舶航行安全,本次国土交通省制定了“自主航行船舶安全设计指南”,总结了自主船舶在设计上应考虑的事项。

这份指南涉及十项内容,作为设计阶段需要在安全上留意的项目,包括航行设计区域的设定、人机界面(HMI)设定、自动化系统故障等情况下平稳过渡至船员操纵船舶的措施、安装记录设备、确保网络安全、确保实行避航和离靠泊功能的作业环境、确保远程控制功能的作业环境、实施风险评估、创建自动化系统说明书和遵守法律法规。

三星重工完成韩国首次远程自主航行实船海试

http://www.eworldship.com/html/2020/Shipyards_1020/164437.html

三星重工完成韩国首次远程自主航行实船海试

三星重工近日完成了韩国造船业界首次远程自主航行实船海上测试。

三星重工10月19日表示,该公司在其巨济造船厂附近海域对一艘长38米的300吨级实船“SAMSUNG T-8”号成功进行了远程自主航行测试。这也是韩国造船业界首次进行远程自主航行实船海上测试。

据悉,三星重工将自主研发的远程自主航行系统SAS(Samsung Autonomous Ship)搭载在实际运行中的“SAMSUNG T-8”号拖船上,并成功进行了实证。

SAS可以实时分析安装在船舶上的雷达、全球定位系统(GPS)、船舶自动识别系统(AIS, Automatic Identification System) 等航海通信设备的信号,并识别周边船舶及障碍物。该系统可根据船舶航行特点,对船舶碰撞危险度(CRI,Collision Risk Index) 进行评估,找出最佳避碰路径,并通过推进及转向装置自动控制,使船舶可以独自安全航行至目的地。

此外,通过应用全球首次适用于实船的船用360度全景式监控影像系统(Around View)和LTE/5G移动通信技术等,可以在远处的陆上控制中心直接俯瞰船舶的影像,对船舶实施远程控制。

据韩国媒体报道,“SAMSUNG T-8”号拖船在试运行的过程中,在没有船员介入的情况下,航行至约10公里外的目的地后安全返航,同时还展示了在航行中自行躲避1公里半径内出现的其他船舶及障碍物的避碰技术。

在该船自主航行的同时,位于大田的三星重工船舶海洋研究中心内的陆上远程控制中心,通过在船上安装的高性能摄像头将影像传回大屏幕,采用增强现实(AR)技术影像实时监控船舶的运行状态,对造船厂周边海域环境及障碍物进行了确认。

三星重工造船海洋研究所所长沈龙来表示:“SAS是一种通过探索船舶自主优化的航线来航行,从而减轻船员负担的安全航行解决方案。我们计划今后进一步结合人工智能(AI)技术以及超高速移动通信技术,开发出更加先进的航行辅助系统,并在2022年实现商用化。”

除了三星重工,DNV GL的相关人士也参加了试演,确认了SAS的功能。参观此次远程自主航行实船海上测试的DNV GL(韩国)营业本部长申明燮评价道:“这是一次结合船舶避碰、自主航行、远程控制技术的成功演示。通过此次实船海上测试,三星重工证明了自身在远程自主航行船舶技术领域的引领力。”

据悉,去年12月,三星重工联合韩国最大的移动通信运营商SK电信,在其巨济造船厂附近海域成功进行了可以实施5G远程控制的模型船舶“Easy Go”号的试航,利用5G通信技术,提供了船舶自主远程航行技术商用化所需的研究环境。通过该船的试航,双方成功验证了在远距离输入目的地信息后,模型船舶即可识别周边障碍物,并在需要避开障碍物到达目的地的自主航行技术和直接控制的情况下,通过5G网络实时远程运营船舶的技术。利用基于5G的自主远程航行测试平台,不仅可提高船舶在通航时经过狭窄水路或需要广阔视角的靠岸时的航行安全性,而且可将船舶的所有数据与IOT(物联网)平台联系起来,实时传送至云计算,以综合监测船舶情况。(王楚)

Cambridge Pixel supplies integrated solution to Spatial Integrated Systems for use with autonomous surface vessels (ASVs) in U.S. Navy trials

https://cambridgepixel.com/about/case-studies/unmanned-surface-vessels/spatial-integrated-systems/

Working together, Spatial Integrated Systems, Inc (www.sisinc.org) and Cambridge Pixel
(cambridgepixel.com) have successfully integrated a suite of complementary and interdependent systems, including the SIS Multi-Agent Robotic Teams (SMART™) Autonomy System and Cambridge Pixel’s SPx Tracker and SPx Fusion software and radar interfacing hardware. 

The technologies were installed onboard a large surface vessel and several patrol boat-sized vessels. These demonstrations included multiple 300+ nautical mile autonomous transits – many in areas of heavy surface traffic, three 1000+ nautical mile fully autonomous transits, and the demonstration of multiple sub-task operational missions. These trials demonstrated the SIS-Cambridge Pixel teams commanding lead in this growing technological field and underscored the vast potential of maritime autonomous systems for the U.S. Navy.

The enduring spirit of trans Atlanticism and technical collaboration between the two teams across different time zones made the completion of daunting engineering tasks look easy. “From our long history working with Cambridge Pixel, we knew we would be successful in integrating and fusing multiple radars and sensors on different ships and boats with varying missions. We remain impressed by the Cambridge Pixel team’s responsiveness and speed in overcoming some tough technical challenges,” said Bob Cepek, the SIS Program Manager for two of the efforts.

Ardent cooperation and innovation between the US and UK based teams were key to the success of this integration and the subsequent demonstrations. In just a few short months, the American and British teams integrated and fine-tuned the fusion of several sensors, including S and X band radars from different manufacturers, to improve the SMART™ Autonomy System’s perception capabilities. “Our most recent successes pave the way for additional collaboration in development and testing,” said Bob Cepek.

The market for ASVs is growing rapidly, driven by demand from navies and commercial enterprises worldwide for more effective maritime security – to combat terrorism, piracy and smuggling, to protect shallow waters and ports, and for environmental monitoring.

Richard Warren, Director of Software at Cambridge Pixel, said: “We are very excited to be working on these transatlantic autonomous vessel projects with the robotics engineers from Spatial Integrated Systems to integrate our radar tracking and fusion software with the SMART Autonomy System to enhance situational awareness on these crewless vessels.

“Our radar-agnostic tracking and fusion software works seamlessly with many different maritime and specialist radar sensors,” said Richard Warren. “Our goal on the recent trials for the U.S. Navy was to configure our multi-hypothesis, multi-model SPx radar tracker and SPx fusion server to enhance the perception capabilities of SIS’s control system in this very demanding environment. We look forward to further collaborations with SIS in this fast developing new and innovative market.”

感知系统-传感器

在有人船上,人+AIS+雷达构成了99%的感知系统。到了无人船上,为了把“人”的因素替代掉,从“感”的角度来说,试图增加了很多类型的传感器,包括但不限于激光雷达,毫米波雷达,可见光视觉,红外视觉。可以看出在智能无人化的过程中,不光要替代人,还要提高“感”的精度和场景。

AIS从原理上来说是一种被动感知系统,在完美部署的情况下,所有目标船舶(水面物体)应以有效方式发布自身状态信息。虽然有各种各样的规范和制度去约束这个流程,但是也有诸如未开机、设置错误、信道拥挤等等因素会导致信息无效,因此,AIS的最佳状态,也就是感知系统的补充信息源,对于识别大型国际船只、浮标等监管较严或有官方背景的水面物体,作用较大。

雷达作为主要信息源是比较理想的,它以主动探测方式提供水面物体的距离和速度。但是作为长期为人决策提供参考的信息源,它对目标信息的处理并不足够严谨,需要进一步的处理才能提供给自动控制系统使用。而且目标追踪和信息提取的精度和效率都容易产生诸如虚警、速度信息不良等问题;同时,基于回波的处理方式难以获得准确的大小信息。K波段的航海雷达开始出现在市场上,1NM的有效距离和亚米级的测量精度,有可能在一定程度上改善这些问题。

激光雷达、毫米波雷达,视觉系统这些陆基常用的传感器,到了海上首先要解决环境问题,其次是船舶运动和姿态带来的稳定性问题。而且激光雷达和毫米波雷达的有效距离一般都小于0.5NM,对航行中的船舶感知和避碰起到的帮助并不大。视觉系统理论上能在一定程度上解决大小问题,具体效果待实践检测了。

无人,远程、自主

智能航运领域最热门的就是这几个关键词了,但是这些特性相辅相成的关系也有些复杂。

船舶的无人航行状态是智能航行技术追求的终极目标之一,远程和自主都是为了实现这个目标的技术手段。完善的远程和自主技术各自本身,其实都可以实现船载无人,遗憾的是,目前的技术发展离完善还很遥远,以现有的水平,概括的说,远程+自主=有限“无人”。

对于远程控制,从原理上来说,把所有的信息和控制都延伸到岸上,就可以解放船上所有人力。但是这样的延伸对数据传输的带宽、延迟和可靠性都有非常高的要求。在不同的链路质量下,远程控制能力差别很大。从控制层面上来说,远程控制对接船上的DPAP控制系统,对带宽要求很小,但对人员配备的要求和船上几乎一样;感知层面来说,如果岸基人员要参与控制,除了环境条件,还需要满足一定视角的实时场景观测信息,这类信息的传输对带宽和延迟的要求实现起来代价很大。

为了解决这个问题,将大量的感知裸数据放在在船上处理,提取出对决策有价值的元数据,那么就是自主框架下的感知系统了。这些元数据可以发回岸基,完善远程监控和驾驶功能,也可以提供给船载的避碰决策系统,实现自主避碰航行,一定程度上解放岸基的驾驶人员。

航线规划、气象导航和自主避碰

航线规划、气象导航和自主避碰,在船舶航行的不同阶段,对航迹和速度做出不同尺度范围的决策或变更。

航线规划(voyage planning)是最大尺度上的决策,从A港到B港,途中经过哪些路点,各条路径以多少速度航行。这个级别的规划,多半以历史航线为基础的,主要考虑海图和历史天气提供的数据。这个阶段可以针对ETA、经济航速等因素对航线进行一定的“优化”。

气象导航(weather routing)是在已有航线的基础上,结合路线上的天气预报信息,对航线和航速进行调整,达到规避恶劣天气和节油的优化目标。

完成了以上两步,可以认为船舶在50NM尺度的距离区间上有了目标路点和速度指令。这些目标路点和速度由智能航行系统在每个航迹段去执行。在这个过程中,对探测到的障碍物进行自主避碰。自主避碰对航线航速的变更,每次发生都是一系列的指令,更符合“动作规划(action planning)”的范畴,有着相对独立的规则和目的。

疫情影响,世界第一艘“无人货船”暂停建造

https://www.xindemarinenews.com/m/view.php?aid=20608

受2019冠状病毒(Covid-19)大流行的影响和对全球航运前景预期的变化,雅拉国际(Yara International)暂停了其备受期待的全电动自主船 Yara Birkeland的进一步建造工作。

Yara Birkeland的船体于2020年2月在罗马尼亚下水,预计将于5月抵达挪威造船厂,并将在那里将安装各种控制和导航系统。

建造完成后,这艘能够装载120 teu集装箱货船将成为世界上第一艘全电动集装箱货船,之后也将成为世界上第一艘全自主货船。Yara Birkeland船厂约为80米,14.8米宽,由两个azimuth pods和两个隧道推进器的电动机驱动。该轮将使用电池为电动机提供动力的方式运行,设计速度为6节,最高船速为10节。

原本Yara International 希望在2020年正式将该轮投入商业运营,初步阶段,该轮将配备一定数量的船员和可拆卸的驾驶台,以及用于操纵和导航的设备。当实验成功该船舶准备好自主航行时,该(驾驶台)模块将被撤走。船舶将配备自动系泊系统,并使用电动起重机和设备进行装卸作业。

Yara Birkeland将在挪威一人口密集区域每年减少多达40,000次卡车运输,从而降低排放,提升道路安全。该集装箱船将化肥从Yara的Porsgrunn工厂通过内陆水路运送至位于Larvik和Brevik的深水港口,全程31海里。