基于海事避碰规则的无人船动态路径规划系统：航向角显示与障碍物风险规避分析,无人船路径规划 动态路径规划，遵循海事避碰规则，显示船的航向角，避障点，复航点以及危险度 ,无人船路径规划; 动态路径规划; 海事避碰规则; 航向角显示; 避障点; 复航点; 危险度,基于海事避碰规则的无人船动态路径规划系统 本文深入探讨了基于海事避碰规则的无人船动态路径规划系统，特别关注了航向角显示与障碍物风险规避分析两个核心环节。无人船路径规划的动态路径规划是确保海上航行安全的关键技术，它要求无人船在复杂的海洋环境中，能够自主地做出合理的航向调整，以避免与其它船只或海上障碍物发生碰撞。此系统的核心在于遵循海事避碰规则，通过精确的算法和传感器网络来识别潜在的障碍物，并计算出一条避开这些障碍物的安全航线。 在动态路径规划过程中，无人船系统需要实时更新其周围环境的感知数据，其中包括障碍物的位置、运动轨迹和速度等信息。这些数据被用来计算避障点，也就是无人船需要改变航线以避免碰撞的地点。此外，复航点是指无人船完成避障动作后可以安全返回原定航线的位置。在规划过程中，系统还会评估不同路径的危险度，以选择最安全的航行路线。 航向角显示是无人船动态路径规划中的一个重要组成部分。通过实时显示当前航向角，操作者可以直观地了解无人船的航行方向，这对于手动干预或决策支持至关重要。航向角的调整必须与海事避碰规则保持一致，确保在规则允许的范围内进行。 在技术实现方面，动态路径规划需要依靠先进的算法来优化航行路线，同时考虑动态海洋环境和实时变化的海上交通状况。技术文档《无人船路径规划技术动态路径规划与避障策.doc》和《无人船路径规划的动态策略与海事避碰规则应用一.doc》可能详细介绍了这些技术的实现方法和策略。此外，《无人船路径规划技术.html》和《无人船路径规划动态路径规划遵循海事.html》可能是更为直观的网页格式文档，用于展示研究成果或提供更交互式的用户界面。 图片文件（1.jpg, 4.jpg, 5.jpg, 6.jpg, 7.jpg, 8.jpg）可能包含了展示路径规划效果的图表或仿真结果的截图，有助于直观理解无人船的路径规划过程和避碰效果。由于缺乏具体内容，我们无法确定这些图片的详细信息，但它们很可能是技术报告和文章中的关键插图。 由于给定的标签是"xbox"，这可能是一个无关的标签或者是一个错误。在当前的背景下，我们主要关注无人船的动态路径规划技术和海事避碰规则的应用。 无人船动态路径规划系统是一项集成了多种先进技术的复杂系统，它不仅涉及到复杂的算法和数据处理，还需要与海事法规紧密结合，确保无人船在执行任务时既高效又安全。随着无人船技术的不断发展，我们可以期待这一领域在未来将带来更多的创新和改进。

内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB实现的3船协同围捕控制算法。首先明确了每艘无人船的运动模型，将无人船简化为质点并控制其位置和速度来模拟运动。接着通过核心代码展示了如何计算各船与目标船及其他协作船之间的距离，并据此调整速度以实现围捕。此外，还讨论了算法的优势，如简化复杂问题、清晰展示控制逻辑，以及其在海上救援、海洋监测等领域的潜在应用。 适合人群：对智能船舶技术和MATLAB编程感兴趣的科研人员、工程师及学生。 使用场景及目标：适用于研究多船协同控制策略的学习和实验环境，旨在帮助理解和掌握无人船编队控制的基本原理和技术细节。 其他说明：文中提供了完整的MATLAB代码示例，便于读者动手实践。同时强调了参数调节的重要性，如速度调整系数、安全距离等，确保算法的有效性和稳定性。

在现代航海技术领域，无人船和无人艇的研发与应用备受瞩目，它们利用先进的自动化控制技术，可以减少人员需求，提高海上作业的效率和安全性。无人船的路径跟踪控制是实现自主航行的关键技术之一，它需要依赖精确的导航算法和控制策略以确保船只能够按照预定路径行驶。 在路径跟踪控制的研究中，Fossen模型是一个经典的基于动力学的模型，它为无人船的运动模拟提供了理论基础。Fossen模型通过考虑到船体的动力学特性，如质量、惯性、流体动力以及作用在船体上的外力等因素，能够更准确地预测船只在水面上的行为。 为了提高路径跟踪的准确度和适应性，研究者们提出了基于观测器的直线前方观测（Line of Sight，LOS）制导技术，并结合反步法（backstepping）控制策略。LOS制导技术通过实时计算船只当前位置与目标路径之间的视线方向，使船只能够直线驶向目标点。然而，实际操作中存在着各种不确定性和干扰，因此需要实时估计和补偿这些干扰，以保证制导的精度，这正是观测器技术所擅长的。 反步法是一种自适应控制技术，它能够处理系统的不确定性，并提供一种系统化的设计方法来确保系统的稳定性和跟踪性能。通过逐步反向设计控制器，反步法能够设计出一系列中间虚拟控制量，并最终得到实际的控制输入，从而实现对系统状态的精确控制。 ELOS+（Enhanced Line of Sight plus）是一种改进的LOS制导策略，它结合了观测器技术和反步法控制，以提升无人船在复杂海洋环境中的导航能力。ELOS+不仅能够处理船只动力学模型的非线性特性，还可以有效应对环境干扰和测量误差，确保船只能够更加稳定和安全地沿着预定路径行驶。 在技术实现方面，Matlab和Simulink环境为无人船路径跟踪控制策略的仿真提供了强大的工具。Matlab作为一种高级的数学计算软件，拥有强大的矩阵运算能力和丰富的数学工具箱，适用于复杂的算法开发和数据分析。Simulink则是Matlab的一个附加产品，它提供了一个图形化的仿真环境，允许研究人员构建动态系统的模型，并模拟它们的实时行为。 通过使用Matlab和Simulink进行仿真，研究人员可以对路径跟踪控制策略进行设计、测试和验证，而不必在实际海况中进行试验，这样不仅节省了成本，还降低了风险。仿真结果可以帮助研究者优化控制算法，提高无人船的路径跟踪性能。 无人船和无人艇的路径跟踪控制技术，特别是基于Fossen模型和结合观测器的LOS制导以及反步法控制的ELOS+策略，在确保无人船自主安全航行方面扮演着至关重要的角色。而Matlab和Simulink在这一领域的应用，为相关技术的创新和实际应用提供了有力支持。随着控制算法和仿真技术的不断发展和完善，未来无人船技术将更加成熟，能够在更广泛的海域执行更多的任务。

基于MATLAB编程的无人船操纵性实验仿真研究：回转仿真与Z型实验仿真应用，采用mmg模型与KVLCC2模型，注释详尽易懂，适合新手学习与拓展的实践教程,基于MATLAB的无人船操纵性实验仿真研究：回转与Z型实验的mmg模型KVLCC2实践与详解,无人船操纵性实验仿真 包括回转仿真和Z型实验仿真 MATLAB编程实现，mmg模型 KVLCC2模型 注释很详细 适合新手学习且易扩展 联系~~~ ,无人船操纵性实验仿真; 回转仿真; Z型实验仿真; MATLAB编程实现; mmg模型; KVLCC2模型; 注释详细; 新手学习; 易扩展。,无人船操纵仿真实验：回转与Z型实验的MATLAB实现与扩展

,,2023TRANS（顶刊） 基于人工势场和 MPC COLREG 的无人船复杂遭遇路径规划 MATLAB 源码+对应文献 船舶会遇避碰 船舶运动规划是海上自主水面舰艇（MASS）自主导航的核心问题。 本文提出了一种新颖的模型预测人工势场（MPAPF）运动规划方法，用于考虑防撞规则的复杂遭遇场景。 建立了新的船舶域，设计了闭区间势场函数来表示船舶域的不可侵犯性质。 采用在运动规划过程中具有预定义速度的Nomoto模型来生成符合船舶运动学的可跟随路径。 为了解决传统人工势场（APF）方法的局部最优问题，保证复杂遭遇场景下的避碰安全，提出一种基于模型预测策略和人工势场的运动规划方法，即MPAPF。 该方法将船舶运动规划问题转化为具有操纵性、航行规则、通航航道等多重约束的非线性优化问题。 4个案例的仿真结果表明，所提出的MPAPF算法可以解决上述问题 与 APF、A-star 和快速探索随机树 (RRT) 的变体相比，生成可行的运动路径，以避免在复杂的遭遇场景中发生船舶碰撞。 ,则性要求；基于TRANS（顶刊）；MPC；人工势场；COLREG；避碰规则；复杂遭遇场景路径规划；

在现代船舶技术的发展中，无人船舶已经成为一项重要的研究领域。随着计算机技术、自动控制技术以及人工智能技术的不断发展，无人船舶的研究也逐渐深入。本文主要探讨了无人船舶在操纵运动中的回转实验和Z型实验的模拟仿真，以及基于PID控制器的航向控制技术。 我们来看无人船舶操纵运动中的回转实验。在船舶操纵性研究中，Nomoto模型是分析船舶运动特性的重要手段。Nomoto模型主要分为线性和非线性两种类型。线性模型适用于小角度操纵时的情况，而非线性模型则能更准确地模拟大角度操纵时的复杂行为。通过利用Simulink仿真软件，研究者可以建立相应的模型，模拟无人船舶在各种操纵条件下的动态响应，从而预测其运动性能。 接下来是Z型实验，这是一种标准的船舶操纵性能评估方法。通过模拟船舶在特定速度和转向下的Z型运动轨迹，可以评估其操纵性和稳定性。在仿真过程中，研究者需要考虑诸如船舶质量、惯性、阻力系数等多种参数，确保模拟实验的准确性。 除此之外，基于PID（比例-积分-微分）控制器的航向控制技术是确保无人船舶稳定航行的关键。PID控制器通过调整控制输入（如舵角）来减少输出（船舶的实际航向）与期望航向之间的偏差。在实际应用中，可能需要根据不同的海洋环境和船舶状态动态调整PID参数，以获得最佳的控制效果。 从给出的文件名称列表中可以看出，文档内容涉及了对无人船舶操纵运动的研究、燃料电池模型以及多孔介质流动物理场的耦合分析等。其中，燃料电池模型和多孔介质流动物理场的耦合分析可能是从能源利用和推进系统角度对无人船舶进行的深入探讨。这显示了无人船舶研究的多学科交叉特性，不仅包括了传统的船舶操纵和控制系统，还涵盖了新能源技术和流体力学等前沿科技。 而文件中提及的“探索无人船舶的操纵运动回转与型实验仿真基.doc”、“船舶无人艇无人船线性及非线性响应型操纵运.html”、“探索船舶无人艇非线性响应与型实验的.txt”和“探索无人船舶操纵运动中的与响应模型基于仿.txt”等标题，都表明了研究者试图通过模拟仿真来深入理解无人船舶的操纵性能，并探索其操纵模型。 此外，“船舶无人艇无人船技术分析文章一引言随着科技.txt”和“船舶无人艇无人船技术分析线性及非线性响应型操纵运.txt”两篇文章可能包含了对无人船舶技术发展背景、研究现状以及未来趋势的综述和分析。 无人船舶技术的研究不仅需要深厚的理论基础，还需要不断的实践探索和技术创新。通过对无人船舶操纵运动的回转实验和Z型实验的模拟仿真，以及基于PID控制器的航向控制技术的研究，可以为未来无人船舶的设计和应用提供重要的理论和技术支持。

在电力系统领域，船舶能源系统正逐渐从传统的独立交流电网转向更为高效、灵活的交直流微电网系统。本文将深入探讨“船用变流器交直流微电网仿真”这一主题，旨在提供一个基于MATLAB/Simulink的仿真平台，供学习者参考和研究。 我们关注的核心组件是“船用变流器”。变流器是电力系统中的关键设备，它负责将直流电(DC)转换为交流电(AC)或反之，以满足船上不同负载的需求。在船用环境中，由于空间限制、效率要求和能源管理复杂性，变流器的设计与控制技术显得尤为重要。变流器的性能直接影响到整个微电网的稳定性和能效。 接下来，我们讨论“微电网”这一概念。微电网是由分布式能源资源（如太阳能电池板、风力发电机等）和储能系统组成的局部电力网络。它可以独立运行，也可以并入主电网。在船用环境中，微电网能够优化能源利用，提高系统的可靠性和灵活性，同时减少对化石燃料的依赖。 “MATLAB/Simulink”是进行电力系统仿真的强大工具。MATLAB是一种高级编程语言，适合数值计算和数据分析；Simulink则是其图形化建模环境，特别适用于动态系统建模和仿真。通过Simulink，用户可以构建复杂的电气系统模型，包括变流器、微电网控制器以及电力电子设备，并进行实时仿真，以验证设计的有效性和稳定性。 在这个特定的仿真项目中，“bingliwang.slx”很可能是一个已保存的Simulink模型文件。这个模型可能包含了船用变流器和微电网的详细结构，包括变流器拓扑、控制策略、能量管理系统等。用户可以通过打开这个文件，观察和分析模型的组成部分，甚至修改参数进行定制化的仿真试验。 学习者可以通过此仿真模型了解如何设计和控制船用变流器，以及如何在微电网中实现有效的功率分配和电压/频率控制。这包括但不限于以下知识点： 1. 变流器拓扑结构：例如，电压源逆变器(VSI)或电流源逆变器(CSI)的选择，以及它们的工作原理。 2. 控制策略：PID控制器、滑模控制、预测控制等，及其在船舶电力系统中的应用。 3. 微电网稳定性分析：研究不同工况下的电网稳定性，如并网、孤岛运行等。 4. 电力电子器件选型与保护：考虑IGBT、MOSFET等器件的特性，以及过压、过流保护策略。 5. 能量管理：研究如何优化能源分配，确保关键负载的供电需求。 这个船用变流器交直流微电网的仿真项目为学习者提供了一个实践平台，有助于深化理解电力系统特别是船舶电力系统中的核心技术和挑战。通过实际操作和调整，学习者可以提升自己的理论知识和工程技能，为未来的实际应用打下坚实基础。

【数据集】[dataset] 图片包括采砂船图片共160张，训练集112张、验证集32张、测试集16张。压缩包包括图片和标注文件，标注文件 包括coco/yolo。图像类别包括夜间、白天，各种样式的船。数据集均为手工标注，保证了标注精确性。详情可查看：https://blog.csdn.net/lucentlc/article/details/144291391

开尔文船波，也称为开尔文波或开尔文波列，是海洋学中的一个重要概念，由苏格兰物理学家威廉·汤姆森（Lord Kelvin）在1870年代提出。这些波通常在有限宽度的水道中，如海峡或沿岛屿周围的水域产生，特别是当一个点源（例如船只）移动时引发。开尔文船波具有独特的性质，其波前始终保持垂直于源的运动方向，这对于理解海洋动力学和海岸线动力过程至关重要。 在MATLAB中，我们可以利用数值模拟方法来创建动画效果，展示这种复杂的物理现象。`KelvinShipWaves.m`这个MATLAB脚本可能是用来生成这种动画的工具。以下是该脚本可能涉及的一些核心知识点： 1. **MATLAB基础知识**：MATLAB是一种强大的数学计算环境，广泛用于科学计算、数据分析和工程应用。在这个脚本中，开发者可能使用了MATLAB的图形用户界面（GUI）或者命令行界面（CLI）来实现动画功能。 2. **动画生成**：MATLAB提供了一个名为`animate`的函数，可以用来创建动态图形，这在模拟时间变化的现象时非常有用。`KelvinShipWaves.m`可能使用了这个函数，结合循环结构，逐步更新图形以生成开尔文船波的动画效果。 3. **输入参数**： - **起点的位置和方向**：这是开尔文波产生的初始条件，通常包含x和y坐标以及波的初始传播方向。 - **横波数**：指的是波纹的数量，决定了动画中可见的波纹条纹。 - **幅度、波长、波速**：这些是波动的基本属性，决定了波的高度、频率和移动速度。 - **幅度减少系数，波长增加系数**：这两个系数可能用于控制波在传播过程中如何衰减和变化，模拟真实世界中波浪的行为。 4. **数值模拟**：MATLAB提供了多种数值求解器，如`ode45`，用于解决偏微分方程（PDEs），开尔文船波的运动可以用一组PDE来描述。脚本可能通过离散化时间和空间，然后用这些求解器来求解波的动态演化。 5. **图形绘制与可视化**：MATLAB的`plot`、`surf`等函数用于创建2D和3D图形，而`quiver`可能用于表示波的传播方向。`colormap`和`alpha`等函数可以调整颜色映射和透明度，使得动画效果更加逼真。 6. **用户交互**：如果`KelvinShipWaves.m`包含用户界面，可能使用了MATLAB的`uicontrol`和`guide`工具，允许用户输入参数并实时观察动画效果。 通过深入分析和运行`KelvinShipWaves.m`脚本，我们可以更详细地了解上述知识点的具体实现，同时也可以学习如何在MATLAB中进行科学模拟和可视化。这个脚本对于理解和教学海洋动力学，尤其是开尔文船波的特性，具有很高的教育价值。

《船说：算法与数据结构》是B站上由胡船长主讲的一门课程，致力于帮助大学生深入理解和掌握C/C++/JAVA/Python等编程语言中的数据结构知识。这门课程不仅涵盖了基础的数据结构类型，如数组、链表、栈、队列，还深入探讨了树形结构、图论、哈希表以及排序和查找算法等核心主题。通过学习这些内容，学生可以提升编程能力，为解决复杂问题打下坚实基础。 在提供的压缩包文件"胡船长，B 站《船说：算法与数据结构》课程讲义和代码.zip"中，我们可以找到一系列的学习资源，包括讲义和实际的代码示例。这些资料对于初学者和进阶者都非常有价值，因为理论与实践的结合是理解数据结构的关键。 让我们来详细了解一下数据结构这个概念。数据结构是计算机科学中一个重要的基础学科，它研究如何在计算机中组织和存储数据，以便高效地进行访问和修改。数据结构的选择直接影响到程序的效率和设计。常见的数据结构有以下几种： 1. **数组**：最基础的数据结构，它是一个元素类型相同的集合，可以通过索引快速访问任一元素。但是插入和删除操作通常比较低效。 2. **链表**：每个节点包含数据和指向下一个节点的引用，适合频繁的插入和删除操作。根据链表的指向，可分为单向链表和双向链表。 3. **栈**：遵循“后进先出”（LIFO）原则的数据结构，常用于表达式求值、递归调用等场景。 4. **队列**：遵循“先进先出”（FIFO）原则，常用于任务调度、消息传递等场景。 5. **树**：一种非线性的数据结构，每个节点可有零个或多个子节点，如二叉树、平衡树（AVL树、红黑树）等，广泛应用于搜索和排序问题。 6. **图**：由节点（顶点）和边组成，表示对象间的关系，可用于网络路由、社交网络分析等问题。 7. **哈希表**：通过哈希函数将数据映射到固定大小的桶中，实现快速查找、插入和删除，但可能产生冲突问题。 8. **堆**：一种特殊的树形数据结构，满足堆性质（最大堆或最小堆），常用于优先队列和优化算法（如堆排序）。 9. **排序算法**：如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等，用于对数据进行升序或降序排列。 10. **查找算法**：如线性查找、二分查找、哈希查找等，用于在数据中寻找特定元素。 学习这些数据结构的同时，配合实际的代码示例尤为重要。胡船长的课程讲义和代码将帮助学生深入理解每种数据结构的实现细节和应用场景。通过阅读和运行代码，学生可以亲手实践，增强对数据结构的理解，并能提高编程技能。 《船长的算法与数据结构》课程提供了丰富的学习资源，不仅包括理论知识，还有实践案例。对于想要提升编程能力和算法水平的学子来说，这是一个不可多得的宝藏。利用这些资源，相信你将在数据结构的世界里游刃有余，为未来的技术之路铺就坚实的基石。