基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光測距輔助靠離泊系統(tǒng)研究

孫肅徽

（山東省港口集團有限公司，山東 青島 266011）

0 引言

智慧港口的建設(shè)對船舶的靠泊安全性提出了越來越高的要求，其中影響船舶安全和港口工作效率的一個很重要因素就是船舶的靠離泊[1]。隨著港口碼頭的船舶噸位和密集程度不斷地增加，船舶噸位大、慣性大，在靠離泊時存在穩(wěn)定性差、操作性弱的缺點。近年來的海損事故也是頻頻發(fā)生，靠離泊問題導(dǎo)致的岸與船發(fā)生碰撞的事故嚴(yán)重影響了港口的工作效率[2]。而且，如果靠離泊時發(fā)生碰撞不僅會危及人員安全，而且還可能導(dǎo)致港口環(huán)境污染。因此，優(yōu)化靠離泊輔助系統(tǒng)，對解決靠離泊難的問題有重要的實際意義。

激光具有穩(wěn)定性高、抗干擾能力強以及定向性能好的特點[3]，特別適用于港口碼頭這種復(fù)雜多變的環(huán)境。智慧港口自動靠離泊技術(shù)能夠?qū)崟r精確檢測船舶相對港口碼頭的距離、速度等數(shù)據(jù)信息。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的推導(dǎo)和學(xué)習(xí)能力，能夠準(zhǔn)確、快速地處理激光測距儀收集到的不穩(wěn)定信息，然后及時、準(zhǔn)確地對靠離泊狀態(tài)進行判斷。該研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遞歸原理，提出將激光測距參數(shù)引入BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，進而提高船舶靠離泊的安全性、準(zhǔn)確性。

1 激光測距技術(shù)的原理

激光測距技術(shù)誕生于1960 年，主要目的是以激光作為載波，根據(jù)發(fā)出和接收激光脈沖的時間差來實現(xiàn)對目標(biāo)距離的測量。常用的激光測距法（例如相位法和超聲波）都具有距離較短、最大距離受限的缺點，不可擴展；而脈沖法是采用遠近紅外激光的模式，基于該技術(shù)的測距儀具有對相干性要求低、輸出功率高、頻率高、效率高、結(jié)構(gòu)簡單以及可掃描范圍廣的優(yōu)點。具體測距的原理如圖1 所示。

圖1 脈沖式激光測距原理圖

激光發(fā)射器發(fā)出脈沖激光，經(jīng)過一段距離到達目標(biāo)后被反射，激光接收系統(tǒng)中的光電探測器接收反射的回波信號，計時電路通過脈沖信號和回波信號到達的時間差得出目標(biāo)物體與發(fā)射出的距離。由于激光具有能量集中、穿透能力強且光源穩(wěn)定的特點，因此特別適合應(yīng)用于復(fù)雜環(huán)境條件下的距離測量。由于船型外傾，傳統(tǒng)低能光源檢測方法會失效，但是，激光在經(jīng)過光線的折射后，依然可以將大部分的能量返回接收器，因此該研究選用激光器做為輔助靠離泊的測距光源。

2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光測距靠離泊系統(tǒng)

2.1 系統(tǒng)整體設(shè)計

輔助靠離泊系統(tǒng)可以監(jiān)測船舶距碼頭的距離、靠離泊速度以及靠離泊角度等，并根據(jù)風(fēng)速、風(fēng)向、潮位、流速以及流向等數(shù)據(jù)對船舶靠離泊安全速度進行修正，為船舶靠泊、停泊和離泊提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。同時，船舶姿態(tài)數(shù)據(jù)經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法處理就可以得到船舶的最優(yōu)靠離泊路徑，系統(tǒng)主要組成如圖2 所示。

圖2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光測距靠離泊系統(tǒng)組成圖

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光測距靠離泊系統(tǒng)主要由激光雷達掃描系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型、顯示面板以及報警設(shè)備等部分組成，各部分主要負責(zé)的工作如下。

2.1.1 激光雷達掃描系統(tǒng)

可通過激光掃描的方式對船舶和港口碼頭之間的空域進行實時定向掃描，并形成船舶及碼頭的狀態(tài)參數(shù)。檢測的狀態(tài)參數(shù)信息可通過岸基網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至岸基數(shù)據(jù)分析中心。

2.1.2 BP 數(shù)據(jù)模型

BP 數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)處理中心的核心模塊。將激光雷達采集到的信息作為輸入，經(jīng)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型計算得到船舶速度、航行方向、離岸距離以及靠離泊動態(tài)情況等輸出值，并通過顯示面板等直觀地顯示信息，便于岸邊靠離泊人員和船舶駕駛員及時調(diào)整船舶狀態(tài)，保障船舶安全地靠離泊。

2.1.3 報警設(shè)備

通過智能預(yù)測系統(tǒng)對船舶當(dāng)前的運行狀態(tài)進行動態(tài)預(yù)測。經(jīng)過數(shù)據(jù)模型分析，如果判斷當(dāng)前狀態(tài)下船舶靠離泊會發(fā)生碰撞事故時，那么報警裝置就會發(fā)出警報，并顯示優(yōu)化靠離泊參數(shù)，同時提醒工作人員及時地進行調(diào)整。

2.1.4 顯示面板

顯示面板按照功能主要分為輔助靠離泊作業(yè)模塊、作業(yè)任務(wù)模塊以及港口態(tài)勢模塊。其中，輔助靠離泊作業(yè)模塊可顯示船舶相對岸邊的狀態(tài)參數(shù)信息，主要包括船型、船速、距離、航向、風(fēng)速以及風(fēng)向等，它是指導(dǎo)現(xiàn)場拖輪作業(yè)的核心手段；作業(yè)任務(wù)模塊與港口核心任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)進行對接，實現(xiàn)對港口作業(yè)任務(wù)的下發(fā)及領(lǐng)??；港口態(tài)勢模塊與港口信息管控系統(tǒng)進行對接，實現(xiàn)對港口態(tài)勢的感知及全域監(jiān)控。融合電子地圖技術(shù)可以以動畫的形式顯示船舶的實時動態(tài)信息。

2.1.5 參數(shù)設(shè)置

可手動輸入并設(shè)置船舶的類型、作業(yè)編號、任務(wù)委派以及任務(wù)檢索等。當(dāng)需要流程作業(yè)之外的動作時，可通過手動參數(shù)設(shè)置，實現(xiàn)對輔助靠離泊作業(yè)的指導(dǎo)。

2.2 系統(tǒng)通信設(shè)計

該系統(tǒng)主要包括2 臺工控機、2 臺激光測距儀、1 個5G 模塊、2 個無線模塊及1 臺4G 手持終端（4G 手持終端和大屏顯示為2 種設(shè)計方案，在具體應(yīng)用過程中可根據(jù)港口現(xiàn)場實際情況進行選配；另外，也可以同時選配2 種顯示方式。2 種顯示方案采用相同的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議，可直接快速選配替換）。2 臺激光測距儀測量計算船舶距岸基的距離，通過RS-422 串口通信傳送到工控機端；工控機對接收到的數(shù)據(jù)進行處理分析后，通過網(wǎng)口通信與5G模塊進行數(shù)據(jù)對接。其中，從站的工控機與主站的工控機基于Lora的無線模塊進行數(shù)據(jù)通信，然后將數(shù)據(jù)傳遞到5G 模塊端，進而將數(shù)據(jù)傳遞到遠控中心。航站中心將獲取的風(fēng)速、風(fēng)向等環(huán)境參數(shù)傳遞到遠控中心端，遠控中心控制器通過有線網(wǎng)絡(luò)接入公網(wǎng)，且分配1 個固定IP，進而與基于4G 手持終端處進行數(shù)據(jù)通信，有效地提高了船舶靠岸的效率。系統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)如圖3 所示。

圖3 系統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)

2.3 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)遞歸方法

感知機是一種計算模塊，同時也可以作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最小組成單元，即神經(jīng)元。DNN 是一種常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要特點是在普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上引入了多層隱藏層，具有集成度高、學(xué)習(xí)力強的優(yōu)點；能夠輕松地描述船舶靠離泊情況。DNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲圖如圖4 所示。

圖4 DNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲圖

DNN 包括多層由眾多神經(jīng)元組成的層，其中第一層是輸入層，中間的都是隱藏層，最后一層是輸出層，層與層之間通過節(jié)點函數(shù)和參數(shù)值進行遞歸傳遞，假設(shè)在第l-1層一共有m個神經(jīng)元，那么對l層第j個神經(jīng)元的輸出。如公式（1）所示。

式中：zl為第l層輸入函數(shù)；k為數(shù)據(jù)個數(shù)；為第l層參數(shù)矩陣；為第l層數(shù)據(jù)；為第l層數(shù)據(jù)偏移值。

用矩陣表示整個l層的輸出，如公式（2）所示。

式中：al為第l層輸出；al-1為第l層數(shù)據(jù)向量；W l和bl為層與層之間連接的參數(shù)矩陣和偏移向量。

該系統(tǒng)采用基于DNN 模型的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即反向傳播技術(shù)（back-propagation，BP）來對參數(shù)進行更新和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。該系統(tǒng)選擇的BP 算法是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)梯度方法，根據(jù)微積分中的鏈?zhǔn)椒▌t，可從輸出層逐層返回到達輸入層。依次計算并更新各層變量以及參數(shù)的梯度。反向傳播更新過程如下。

根據(jù)第l層的輸出al和第l層的數(shù)據(jù)輸入t l計算總誤差，如公式（3）所示。

使用梯度下降法更新輸出該al的隱藏層的權(quán)重，如公式（4）所示。

式中：wi為第i層數(shù)據(jù)權(quán)重。

根據(jù)梯度下降法更新同一層的偏移量，如公式（5）所示。

式中：bi為第i層偏移基準(zhǔn)值。

為了避免使用固定學(xué)習(xí)率η可能會帶來梯度消失、過擬合以及梯度爆炸等問題，引入自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的方式，根據(jù)計算過程中的數(shù)值不斷更新學(xué)習(xí)率，實現(xiàn)對算法的優(yōu)化。在BP模型中以激光雷達采集到的數(shù)據(jù)為輸入，通過該算法逐層向下遞歸計算，并最終通過輸出層得到船舶的動態(tài)預(yù)測信息，進而實現(xiàn)對船舶靠離泊的動態(tài)預(yù)測。

2.4 數(shù)據(jù)顯示

輔助靠離泊系統(tǒng)數(shù)據(jù)顯示有現(xiàn)場大屏顯示和移動終端顯示2 種方式。

2.4.1 大屏顯示

大屏顯示要求如下：1）大屏滿足戶外使用，防水防塵。2）滿足港口碼頭潮濕、腐蝕的惡劣環(huán)境。3）數(shù)據(jù)顯示清晰，可顯示3 種顏色。

選用3 200 mm×1 600 mm 的戶外P10 LED 全彩大屏，通過膨脹螺栓安裝在碼頭岸邊，面向船舶方向，引航員可以在400 m 外通過肉眼清晰識別。

顯示屏顯示船舶靠離泊距離、速度以及安全預(yù)警等，預(yù)警方式：綠色-安全；黃色-警告；紅色-報警。顯示功能如下：1）船頭、船尾距靠泊碼頭平臺的距離。各顯示三位整數(shù)，另加二位小數(shù)，單位：m。2）船頭、船尾速度。各顯示二位整數(shù)和1 個符號位，單位：cm/s。3）預(yù)警顯示。

2.4.2 移動終端

移動終端采用便攜式無線數(shù)傳顯示終端，通過4G 無線通信與遠控中心對船岸距離、速度、角度、風(fēng)速和風(fēng)向等數(shù)據(jù)進行對接，并模擬顯示船舶靠離泊過程情況，讓引航員更直接、更方便地了解船舶和碼頭的各項動態(tài)數(shù)據(jù)。

2.5 靠離泊激光測距系統(tǒng)運行流程

該研究設(shè)計的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光測距輔助靠離泊系統(tǒng)工作流程如圖5 所示。

圖5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光測距輔助靠離泊系統(tǒng)工作流程圖

以測量船舶靠岸為例，岸邊和船上的激光雷達不斷掃描環(huán)境數(shù)據(jù)，并通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給數(shù)據(jù)分析中心，數(shù)據(jù)中心首先會對數(shù)據(jù)的合理性進行判斷，只有非異常數(shù)據(jù)能夠進入下一步分析。將實時檢測到的合法數(shù)據(jù)輸入BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過計算得到危險距離和危險情況的邊界，如果達到靠岸臨界距離，那么會通過警報和顯示屏告知工作人員，并及時做出調(diào)整；如果處于安全距離，則會繼續(xù)進行檢測。

3 結(jié)語

該系統(tǒng)采用基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光測距技術(shù)對船舶靠離泊過程中的周圍環(huán)境進行實時檢測和監(jiān)控。利用激光傳感器實現(xiàn)對船舶相對于岸邊的多角度大范圍數(shù)據(jù)的采集，進而實現(xiàn)對船舶靠離泊時船舶相對于岸邊的距離、角度以及速度等的實時監(jiān)測，并通過BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自主判定當(dāng)前靠離泊的狀態(tài)，同時針對危險狀態(tài)進行預(yù)警。該方法有效克服了不同環(huán)境、不同船型以及不同速度下設(shè)定固定報警距離、人為判斷導(dǎo)致的不確定性，提高了船舶靠離泊的安全性和效率。通過實驗證明，該系統(tǒng)能夠有效輔助船舶靠離泊，顯著提高了船舶靠離泊的精準(zhǔn)率，具有良好的反應(yīng)能力和應(yīng)用前景。