在非线性模型预测控制下对四自由度船舶自主泊位路径跟踪的研究

为何安全靠泊至关重要

每艘大型船舶最终都必须完成一项令人意外的精细动作：在拥挤的码头处慢速靠拢并在几十厘米范围内停稳，通常还要面对恶劣天气和狭窄空间。今天这项工作主要由经验丰富的船员和拖船完成，但未来的无人或高度自动化船舶需要能够自主、平稳且安全地靠泊。该研究探讨了先进控制算法如何在风浪扰动下仍能以高精度引导船舶进港。

引导船舶靠码头的挑战

泊靠远比单纯减速停车复杂。船舶必须沿规划轨迹行进、保持艏向正确，并与码头实现温和接触，同时洋流、阵风和波浪会随时变化。传统控制方法依赖固定规则或手工调参，在拥挤的港区或恶劣天气下可能表现不佳。早期研究将泊靠过程分阶段并改进了运动模型，但许多方法仍难以应对强烈的时变扰动以及在低速靠近码头时占主导地位的细微横向漂移和滚动运动。

更详尽地观察船舶运动

作者聚焦于更完整地描述船舶接近泊位时的运动。除了追踪前进速度和艏向外，他们采用了包含侧向漂移和滚动的四自由度模型。这一框架在船舶工程中被称为Fossen模型，将船舶视为受螺旋桨、舵和周围水体作用力以及风浪附加推力作用的刚体。研究同时使用两套坐标系：一套固定于地球用于描述船舶的整体位置，另一套固定于船体用于捕捉局部力和速度。该更丰富的模型捕捉了在低速且靠近构筑物时最为关键的细微但重要的效应。

一种带有“前瞻”能力的预测驾驶员

在此模型基础上，研究设计了一个非线性模型预测控制系统，可视为一个不断短期“前瞻”的数字舵手。控制器在每个时刻使用船舶模型模拟多种可能的控制动作——对推进和转向的小幅调整——并选择能在满足速度和机动功率限制的同时最接近规划轨迹的组合。由于海况和传感器读数从不完美，作者还结合了一种称为移动地平线估计的方法。该估计方法处理最近的位姿和运动测量，将其与模型预测比较，从而推断出最可能的真实船舶状态及当前环境扰动的强度。

对智能舵手的验证

所提出的控制与估计方案在对汉堡港某实用船泊靠的详细计算机仿真中进行了测试。虚拟港区包含逼真的海图并有意设置了严苛的海况，包括强风和动态变化的波浪。进港的规划航线遵循一条平滑的双S曲线，模拟谨慎的真实进近。控制器必须在该航线上保持船舶，同时使机动始于并终止于零前进速度，正如真实船舶离开开阔水域并最终接触码头时所需的情形。

系统性能如何

在这些苛刻的仿真中，新方法将机动过程中的航迹误差控制在约两米以内，并将最终靠泊偏差缩小到仅0.3米。这显著优于传统的比例—积分—微分控制器以及未配备额外状态估计层的预测控制器，后者表现出更大的超调和更不稳定的运动。船舶速度保持在较低且受控的范围内，避免了硬性冲击，所需的推进和转向力呈平滑变化而非突发波动。重要的是，即便在模拟的风浪扰动在强烈、接近真实的范围内波动时，系统仍能保持性能。

对未来港口的意义

通俗来说，该研究表明，通过将现实但紧凑的运动模型与具有自我校正能力的预测控制策略结合，可以像经验丰富的引航员那样将无人船引导到码头。虽然工作基于仿真而非全尺度试验，但它为更安全、更可靠的自动泊靠指明了切实可行的路径，特别是在繁忙港口和恶劣条件下。经过进一步完善和测试，此类系统可减少对拖船的依赖、减轻人员工作负担，并使航程最后、最为精细的部分更为安全高效。

引用: Song, ., Guo, . & Sui, J. Autonomous berthing path tracking of a 4-DOF ship under nonlinear model predictive control. Sci Rep 16, 12918 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41980-8

关键词: 自主船舶, 泊靠控制, 预测控制, 港口航行, 海洋机器人学