麻省理工学院工程师对自主船的漂浮理念

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  世界上大多数主要城市都位于主要水域或附近,无论是海岸,大湖还是河流。那是因为它们起源于几个世纪以前的水上交易岗位。

  如果麻省理工学院(麻省理工学院)的工程师能够找到自己的方式,过去熙熙攘攘的水路可能会让历史重演。他们正在开发一系列具有 高机动性和精确控制的自动驾驶船。

  目标是在减少道路拥堵的同时有效地移动人员和货物。此外,无人驾驶船只可以适应重要的城市服务,例如隔夜垃圾收集,而不是在繁忙的白天。

  自治船概念是麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)和城市研究与规划系的感知城市实验室共同努力的结晶。

  工程师们在阿姆斯特丹的运河上测试了他们的想法。一艘原型船围绕城市的水道巡航,沿着预编程路径向前,向后和横向前进。船舶设计目前正在靠近查尔斯河的家中进行测试,该河位于马萨诸塞州剑桥的麻省理工学院校园旁。

  船是矩形的,而不是传统的皮划艇或双体船形状,以允许船只侧向移动并将自身附着到其他船只上。四个推进器位于每侧的中心,而不是四个角,产生向前和向后的力。这使船变得灵活高效。

  为了制造4×2米的船只,工程师们使用了增材制造技术,印刷了16个组装在一起的独立船体部分。然后通过粘附若干层玻璃纤维密封完成的船体。

  集成在船体上的是电源,Wi-Fi天线,GPS,小型计算机和微控制器。为了精确定位,研究人员采用了室内超声信标系统和室外实时动态GPS模块,可实现厘米级定位。惯性测量单元(IMU)模块监测船的偏航和角速度,以及其他指标。

  麻省理工学院的工程师还创建了一种方法,使船只能更快,更准确地跟踪其位置和方向。为此,他们开发了非线性模型预测控制(NMPC)算法的有效版本,该算法用于在各种约束内控制和导航机器人。

  “简化的非线性数学模型解释了一些已知的参数,例如船的阻力,离心力和科里奥利力,以及由于水中加速或减速而增加的质量,”CSAIL主任Daniela Rus说。“当船在路径上训练时,识别算法识别任何未知参数。

  “这种准确性部分归功于船上的GPS和IMU模块,它们分别确定了位置和方向,直到厘米,”Rus解释道。“NMPC算法从这些模块中收集数据,并权衡各种指标,以确保船舶真实。该算法在控制器计算机中实现,并单独调节每个推进器,每0.2秒更新一次。

  “控制器考虑船的动力学,船的当前状态,推力限制和未来几秒的参考位置,以优化船在路径上的行驶方式,”罗斯指出。“然后我们可以为推进器找到最佳的力量,可以将船带回路径并最大限度地减少错误。”

  接下来的挑战是开发自适应控制器,以解释在运输人员和货物时船的质量和阻力的变化。工程师还计划对控制器进行改进,以解决波浪扰动和更强电流的问题。