自動駕駛車輛的日益普及激發了海事產業的巨大研究興趣，特別是開發海上自主水面船舶（MASS）。MASS 的一個基本要求是能夠遵循預先確定的海上路徑，同時考慮障礙物、水深和船舶機動性。

由於惡劣天氣條件而偏離該路徑的任何行為都會帶來嚴重的風險，例如碰撞、接觸或擱淺事件。因此，自主船舶需要有一個有效防止偏差的機制。

然而，目前評估自主船舶路徑追蹤性能的方法依賴簡化的數學船舶模型。不幸的是，這些模型無法捕捉船體、螺旋槳、舵和船舶外部負載之間的複雜相互作用，導致路徑追蹤性能的估計不準確。

此外，為了回應國際海事組織的能源效率設計指數，減少溫室氣體排放，海洋環境保護委員會提供了指南，以確定在惡劣天氣條件下保持船舶機動性所需的最小推進功率。

鑑於這些準則和評估路徑追蹤性能的需要，由國立韓國海事海洋大學導航融合研究部助理教授 Daejeong Kim 領導的一個跨國研究小組最近研究了路徑追蹤使用自由運行的計算流體動力學(CFD) 模型與視線(LOS) 導引系統結合，在惡劣天候條件下以低速運作MASS 的效能。

「我們採用了基於完全非線性非穩態雷諾平均納維斯托克斯求解器的CFD 模型，該模型可以結合黏滯性和湍流效應以及對路徑追蹤問題至關重要的自由表面分辨率，從而能夠更好地預測路徑追蹤性能，」金博士。

他們的研究結果發表在海洋工程。

該團隊對具有自主 LOS 引導系統的流行 KRISO 貨櫃船模型進行了基於 CFD 的分析。不利的天氣條件被建模為來自船頭、橫樑和四分之一海浪的干擾，並在三種不同的速度下研究這三種情況，以確定前進速度對路徑追蹤性能的影響。

模擬顯示該船在所有三種情況下都經歷了振盪偏差。在弓波和束波的情況下，這些偏差隨著推進功率的增加而減少。有趣的是，在四分之一波的情況下，推進功率對偏差的影響可以忽略不計。

此外，船舶的升沈和縱搖響應很大程度上受到入射波方向的影響。此外，在所有三種情況下，滾動幅度始終低於 1.5 度。然而，該團隊無法確定提高速度對改善路徑追蹤效能的有效性。

Kim 博士在詳細闡述這些發現的意義時表示：「所提出的基於CFD 的模型可以為增強自主海上導航的安全性做出寶貴貢獻。此外，它還可以為模型規模自由導航提供低成本替代方案。 ”進行實驗或全面的海上試驗。”

總之，這項研究為分析 MASS 在惡劣天氣條件下低速路徑追蹤性能奠定了基礎，有助於確保更安全的自主海上導航。

更多資訊：Daejeong Kim 等人，惡劣天候條件下低速海上自主水面艦艇 (MASS) 的路徑追蹤控制問題，海洋工程（2023）。DOI：10.1016/j.oceaneng.2023.115860

提供者：國立韓國海洋海洋大學