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瓦锡兰与PSA Marine的突破性“智能拖轮”成功完成首期海上试验

   2020-03-20 船海装备网3950
核心提示:瓦锡兰与PSA Marine的联合项目见证了第一艘商业化海上自主水面船舶(MASS)在新加坡港水域成功完成海试。IntelliTug系统集成一整

瓦锡兰与PSA Marine的联合项目见证了第一艘商业化海上自主水面船舶(MASS)在新加坡港水域成功完成海试。


IntelliTug系统集成一整套硬件和智能软件,在实现自主能力的同时,持续收集数据为避撞算法提供支持。


新加坡海事及港务管理局(MPA)全力支持业界致力于在世界最大转运中心实现自主船舶作业的努力,使之成为能够停靠MASS的港口


科技集团瓦锡兰和PSA Marine已成功完成“智能拖轮”项目的首期海试。PSAPolaris号是由PSA Marine拥有和运营的港作拖轮,改装并配备了一套由瓦锡兰提供,可以实现自主航行的技术解决方案。该项目由技术提供商瓦锡兰、海上服务提供商PSA Marine、劳氏船级社和新加坡海洋与船舶技术中心(TCOMS)共同合作,并获得新加坡海事及港务管理局(MPA)海事创新和科技(MINT)基金的支持。


海上试验从2019年9月份开始在新加坡进行。在试验过程中,智能拖轮避开各种障碍物的能力得到了验证,包括虚拟和真实的移动船舶。这是新加坡首次使用MPA的MASS创新试验场对商业化海上自主水面船舶(MASS)进行的试验。推行创新试验场是为了在新加坡港为MASS及其他自主技术进行试验创造安全、可控的环境。

智能拖轮海上试验是MPA的MASS计划的一部分。该计划旨在加速行业在该领域的研发能力,并验证与MASS相关的操作和技术。此举将使技术开发人员、研究界和海事利益相关者能够抓住与MASS相关的未来机会。


“我们需要为新加坡港做好MASS的准备,这点至关重要。借助MPA的MASS创新试验场,我很高兴新加坡可以为MASS海上试验及最终应用作贡献。我们很高兴与其他港口和海岸管理部门分享我们的MASS经验。”MPA助理首席执行官(运营)MSegar船长说道。


面向未来运营的智能拖轮


PSA Polaris号是一艘27米长的港作拖轮,由两台全回转推进器驱动。它配备了一套传感器,包括瓦锡兰RS24高分辨率近场雷达和瓦锡兰动力定位(DP)系统,以实现自主能力。自项目启动以来,我们一直在通过传感器收集数据,并作为所开发避碰算法的持续输入。


该项目旨在开发并现场测试智能船舶的能力及可行的途径,以便更智能、更安全、更高效地进行港作拖轮操作。这是通过提供以人为中心的技术、设计思维和人机协作来实现的。


“PSAMarine不断创新,以重新定义我们拖轮的能力。我们在智能拖轮项目中所取得的成绩证明,只要有强大的伙伴关系、目标一致并勇于创新,想法就能变成现实。结合我们拖轮船长的反馈和经验,智能拖轮项目中开发的智能技术增强了我们拖轮船长的态势感知等各种能力。我们将继续与利益相关者密切合作,也期待该项目的未来发展。”PSAMarine董事总经理Peter Chew说道。


严格的自主开发测试


在开始海上试验之前,使用瓦锡兰的自主船舶模拟器便开始了系统集成和数字化测试。TCOMS验证了从传感器套件收集到的各种数据以及拖轮的性能数据,这些性能数据是通过基于实际测试海域的数字孪生模型获得的。劳埃德船级社密切参与整个项目,保障试验安全,同时在人为因素和技术设计流程方面展开合作。


“瓦锡兰采取了严格、交错的方法来进行海上试验。首先验证系统是原则安全性和准确性,再进行实际无障碍水域的实船航行。在经过大量数字化测试和人员模拟器操作后,进行了一些列更加复杂的实船测试。感谢拖轮船长与远洋船长协同努力,MPA对项目密切审查,使得该项目的测试场景得以不断完善。”瓦锡兰SACA软件经理Thomas Brightwell说道。

关于海试


在海试期间,该项目与PSA Marine拖轮船长合作开了一套全新的智能导航系统,用来为数百个测试场景选择目的地。该系统使用户可以轻松地实时查看规划好的航线,避免发生碰撞。这套智能导航系统还向DP系统发送航迹和速度指令,因此DP系统能以最高10海里/小时的可变速度、沿航线安全地驾驶船舶。这些操作应改遵循既定的行为,并满足成功标准才能到达目的地。


在任何时候,PSA Marine拖轮船长都能确定试验是否可以安全地继续进行,并在需要时可以完全控制试验的中止。


“瓦锡兰继续引领海洋工业向全新的数字化和脱碳时代转型——借助瓦锡兰智能海洋方法实现更高的效率、更高的安全性和更好的环境绩效。智能拖轮项目清楚地展示了这种方法可以释放的潜力,且最终将造福于各地的船东和运营商。”瓦锡兰新加坡董事总经理Mervin Ong说道。


2020年,瓦锡兰和PSA Marine将继续进行智能拖轮及其系统的开发工作,努力在现实的港口船舶作业中不断部署智能功能,进而补充并提升拖轮船长的能力和经验。


 
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