《Journal of Marine Engineering & Technology》：Field experiments on real-time autonomous marine surveillance
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为解决海洋关键基础设施（CMI）易受蓄意攻击与无意损坏的难题，意大利热那亚大学等机构的研究团队开展了一项针对海洋自主水面船（MASS）的实时自主监视研究。他们提出了一套集成了制导、导航与控制（GNC）的完整系统架构，并通过户外现场试验验证了其随机覆盖规划、跟踪控制与状态估计子系统的整合性能。实验结果表明，该平台能够成功完成监视任务，具备实时响应能力，并能适应动态变化与环境干扰，从而证明了将复杂自主行为从仿真迁移到实际运营平台的可行性。
随着集装箱运输的兴起和近海油气工业的发展，海洋已成为经济活动的中心，其产出在数量和收入上都呈指数级增长。如今，全球开采的化石燃料中相当一部分来自海底，而1980年至2022年间，集装箱船贸易量翻了两番，使得海上贸易活动占据了全球贸易量的80%及其价值的70%。除了贸易和油气开采，近年来新兴的海洋经济活动，如海上风电场和海底线缆铺设，也推动了这一经济繁荣。这些活动增加了某些工业部门乃至整个国家对海上基础设施的依赖，这些基础设施现在被视为确保能源和粮食安全的关键。因此，自20世纪90年代提出的“关键海上基础设施”（CMI）概念，现已成为许多国家战略决策的关键因素。
然而，CMI非常容易受到不同来源的损害。无意损坏时有发生，特别是在捕捞活动中。此外，近年来也有蓄意攻击的报道，破坏了能源来源或通信链路。蓄意攻击代表了重大的安全挑战，因为此类行为通常由“暗船”或“影子船只”实施，即通过关闭其自动识别系统（AIS）设备、伪造AIS位置或使用方便旗等技术掩盖其真实活动的船舶。
相对于陆基关键基础设施，CMI保护面临独特的挑战，原因在于海上作业及其扩展的困难。因此，需要定制化的解决方案。主要的解决方案之一是监视。得益于计算和通信技术的最新进展，这可以通过使用海洋自主水面船（MASS）和无人水下航行器（UUV）来有效且高效地执行。
本文提出的研究正是针对这一挑战。研究团队开发了一个用于CMI实时监视的MASS平台，其架构基于成熟的制导、导航与控制（GNC）系统。除了这三个系统，平台还增加了一个名为“影子船只监测系统”的第四模块，旨在检测试图隐藏位置的入侵船舶。该平台旨在监视一个已知区域，并使用机载激光雷达（LiDAR）检测影子船只和其他入侵者的存在。与先前工作相比，本研究进行了仿真和模型尺度实验以验证GNC架构。尽管影子船只监测系统未进行实验测试，但它可以被视为一个可集成的外部模块，不影响整体框架。本研究的主要目标是通过在相关环境中进行综合测试，展示所提出架构的验证。
研究人员为开展此项研究，主要应用了以下几项关键技术方法：首先，他们设计并集成了一个完整的GNC系统架构，该架构包含随机覆盖规划、轨迹跟踪控制和基于卡尔曼滤波（Kalman Filter）的状态估计等核心算法。其次，研究采用了模型尺度的“浅水自主多用途平台”（SWAMP级）MASS作为实验载体，该平台配备了全球导航卫星系统（GNSS）、惯性导航系统（INS）和激光雷达（LiDAR）等传感器套件。最后，研究通过计算机仿真和户外现场实验（在意大利热那亚大学的水池和附近海域进行）相结合的方式，对系统的整合性能、实时合规性以及适应动态变化和环境干扰的能力进行了验证。
研究结果
1. 系统架构与集成验证
研究提出的自主监视平台架构（如图1所示）集成了制导、导航、控制和感知子系统。通过仿真和现场实验，验证了随机覆盖规划器、跟踪控制器和状态估计器这三个核心子系统的成功集成与协同工作。实验证明，该集成架构能够生成随机的监视路径，并精确控制MASS沿规划路径运动，同时准确估计自身状态。
2. 制导系统性能
制导系统包含覆盖算法和航迹保持算法。覆盖算法将关注区域划分为网格单元，并随机选择远离当前位置的单元中心作为下一个目标航点，以此生成随机监视路径，降低了基于模式识别的攻击风险。航迹保持算法则根据航点列表和预设的梯形速度曲线，计算出MASS需要跟踪的期望位姿和速度。现场实验表明，制导系统能够有效引导MASS覆盖整个区域，并平滑地跟踪由随机航点构成的路径。
3. 控制系统性能
控制系统采用了一个3自由度（3-DOF）的PID（比例-积分-微分）控制器，辅以抗积分饱和机制，用于控制MASS的纵荡、横荡和艏摇运动。力分配逻辑通过求解一个二次规划问题，将控制器计算出的所需力和力矩分配给MASS的四个泵喷推进器。实验结果显示，控制系统能够有效驱动MASS跟踪由制导系统生成的期望轨迹，误差在可接受范围内。
4. 导航系统性能
导航系统的核心是一个基于卡尔曼滤波的状态估计器。它融合了GNSS提供的位置数据和INS提供的航向与转艏速率数据，不仅平滑了测量值，还估计了未直接测量的速度分量（Vx和Vy）。实验数据表明，该状态估计器能为控制和制导系统提供稳定、准确的状态反馈，是整体自主运行的基础。
5. 现场实验综合结果
在户外场地进行的现场实验成功完成了完整的监视任务。MASS能够根据覆盖算法实时生成并驶向随机航点，同时航迹保持和控制系统确保其沿预定路径以设定速度航行。系统展现了良好的实时响应能力，并能适应实验环境中的轻微动态变化（如风、流扰动）。这些结果证实了所提出的GNC架构在真实世界条件下的可行性和鲁棒性。
研究结论与意义
本研究成功提出并验证了一套用于海洋关键基础设施自主监视的完整GNC系统架构。通过将随机覆盖规划、精确轨迹跟踪控制、多传感器状态估计等关键技术模块化集成，并在SWAMP级MASS平台上进行了仿真与现场实验验证，证明了该平台能够可靠、自主地执行区域监视任务。
其重要意义在于：首先，它为解决CMI保护这一紧迫的海洋安全问题提供了一种高效、灵活的无人化解决方案。其次，研究通过详实的模型尺度现场实验，实现了复杂自主行为从仿真环境到实际运营平台的成功迁移，为后续研究与发展奠定了坚实的验证基础。最后，该架构具有良好的模块化和可扩展性，便于未来集成更先进的感知系统（如多模态传感器融合）和碰撞规避能力，从而最终实现能够检测并规避障碍物与入侵者的全自主监视系统。这项工作为未来海洋自主系统的研发提供了宝贵的框架和经验。
