От радиолокационных данных к безопасным решениям: обработка радиолокационных данных для обеспечения морской автономии

Беспилотный надводный аппарат класса X от компании SEA-KIT, построенный для Fugro. Компания SEA-KIT одной из первых начала использовать радиолокационную обработку данных от Cambridge Pixel. Фото: SEA-KIT.

В отсутствие человека на борту, обладающего всесторонним пониманием ситуации, сенсорные системы автономных и дистанционно управляемых судов имеют решающее значение для безопасности навигации и эффективности выполнения задач. Большое внимание уделяется бортовому комплексу камер, но радары и связанные с ними системы обработки данных также являются частью сенсорной системы.

При разработке радара для автономного судна разработчики часто обращают внимание на такие факторы, как дальность действия, разрешение, размер антенны и используемые технологии. Эти параметры важны, но они не определяют, что в конечном итоге получит система автономного управления или удаленный оператор. Это определяется качеством обработки радиолокационных данных.

Для автономного управления необходима машиночитаемая информация; удаленному оператору нужна максимально четкая картина морской обстановки, чтобы облегчить принятие решений и снизить когнитивную нагрузку. В обоих случаях идеальным вариантом является набор датчиков, данные с которых обрабатываются и объединяются в полезную информацию.

Почему радар остается важным

Автономное судно может нести камеры, приемник автоматической идентификационной системы (AIS), приемники глобальной навигационной спутниковой системы (GNSS), лидар, гидролокатор и другие датчики. Камеры могут помочь идентифицировать объект, а AIS может предоставлять заявленную идентификацию, местоположение, курс и скорость передающего судна. Однако ни один из этих методов сам по себе не дает полной картины.

На работу камер могут влиять темнота, блики, туман, дождь и брызги. Большинство из них могут предоставлять только контактный пеленг или, в лучшем случае, приблизительную оценку расстояния. Небольшие и стационарные объекты вряд ли будут иметь транспондеры AIS, а те, которые оснащены AIS, могут иметь отключенную или неправильно настроенную систему. Однако радар может работать на больших расстояниях в условиях плохой видимости и предоставлять точную информацию о местоположении для небольших и неконтактных объектов.

Радар не является безошибочным. На его работу влияют условия установки, состояние моря, погода, размер и отражательная способность цели, а также настройки процессора. Радар должен дополнять другие датчики, а не заменять их, но он остается важным независимым источником информации, который автономные системы не должны игнорировать.

От эхосигналов к обнаружениям

Радар выдает видеосигнал либо в аналоговом, либо, все чаще, в цифровом виде. В радиолокационной терминологии «видео» означает поток отраженных сигналов от радара, в отличие от изображений, получаемых с помощью камеры. Это постоянно меняющееся поле отражений в полярном пространстве.

Радиолокационное видеоизображение может быть загроможденным и сложным. Стальной корабль может давать сильный радиолокационный сигнал, но то же самое может происходить и с портовой стеной или мостом. Небольшая надувная лодка может давать лишь слабое радиолокационное эхо, которое может быть заслонено волнами, создающими морские помехи. Дождь создает нежелательные отражения, а наземные и портовые сооружения создают постоянные отражения. Поэтому эффективная обработка данных имеет важное значение.

Программное обеспечение для обработки радиолокационных данных сначала получает видеоданные с радара через аппаратный интерфейс или цифровой сетевой поток. Затем оно применяет методы фильтрации и обнаружения для выявления отражений, выделяющихся на фоне.

Это гораздо сложнее, чем просто установить единый пороговый уровень, выше которого радиолокационный видеосигнал считается сигналом обнаружения. Фоновая информация меняется в зависимости от дальности, движения платформы, погоды и состояния моря. Настройки, подходящие для спокойной воды, могут приводить к множеству ложных срабатываний в сильный дождь; настройки, подавляющие их, могут скрывать настоящую цель.

Адаптивная обработка реагирует на локальные условия. Динамическое пороговое значение подстраивается под изменяющийся уровень шума, а географические маски уменьшают обработку над известными участками суши или сооружениями. Там, где это позволяет программное обеспечение, в разных регионах могут применяться различные настройки радиолокационной обработки, что обеспечивает более высокую чувствительность в канале или непосредственно перед судном. Цель состоит в получении полезных обнаружений без чрезмерного количества ложных срабатываний.

Обнаружение, отслеживание и сообщение о препятствиях.

После выявления значимого сигнала, соседние значимые сигналы можно сгруппировать в график (обнаружение). График представляет собой отдельное наблюдение: в течение одного радиолокационного сканирования в определенной точке обнаруживается что-то, представляющее интерес.

Отслеживание добавляет историю и траекторию. Программное обеспечение для отслеживания сравнивает графики между последовательными сканированиями и определяет, какие из них, вероятно, принадлежат одному и тому же объекту. На основе этих связанных наблюдений оно оценивает курс, скорость и вероятное будущее положение. Проверка достоверности помогает предотвратить превращение несвязанных обнаружений в ложные следы.

Для небольших целей отслеживание может стать затруднительным, поскольку снижается эффективность и надежность обнаружения. Именно здесь может помочь отслеживание по видеоданным; траекторию, уже полученную традиционными методами обнаружения и сопровождения, можно поддерживать дольше, отслеживая объект непосредственно по радиолокационному видео.

При автономной навигации не всегда целесообразно ждать полного формирования траектории. Кратковременные или прерывистые обнаружения таких объектов, как плавающий контейнер или небольшой швартовочный буй, могут создавать опасность, о которой необходимо сообщить до того, как будет сформирована траектория. Данные о приближении, поступающие от радиолокационного процессора, сообщают о ближайших сигналах, соответствующих заданным критериям в определенной области вокруг судна.

Обнаружение близости регистрируется с очень низкой задержкой при каждом сканировании, по мере поворота радара. Зоны безопасности могут отражать скорость, маневренность и окружающую обстановку. Передняя зона может простираться дальше при более высокой скорости, в то время как более узкая зона может подходить для маневров в порту.

Компания Cambridge Pixel уже более десяти лет поставляет технологические компоненты для разработчиков беспилотных и автономных надводных аппаратов, включая программное обеспечение SPx Server V2, которое включает в себя обработку радиолокационного видео, обнаружение и отслеживание объектов для предотвращения столкновений и автономной навигации. Конфигурация Detection Server обеспечивает извлечение данных и обнаружение объектов на близком расстоянии, а Tracking Server добавляет отслеживание целей с использованием нескольких гипотез. Данные о препятствиях и целях могут передаваться во внешнюю систему автономного управления или управления судном с использованием таких форматов, как ASTERIX, NMEA-0183, TAK и SAPIENT.

Объединение датчиков

Радиолокационное отслеживание может показывать приближение объекта или его движение по заданному направлению, не идентифицируя его. Система AIS может предоставлять идентификационные данные, которые можно сопоставить с отслеживанием, а камера может обеспечить визуальное подтверждение. Объединение данных с различных датчиков позволяет получить более полную картину на основе этих наблюдений.

Успешное объединение данных зависит от согласованности систем синхронизации и координат, а также от понимания точности каждого источника, особенно в отношении определения местоположения. Крайне важны ограничивающие рамки, определяющие пределы неопределенности, с целью максимизации количества корреляций контактов при минимизации ложных совпадений. Надежное объединение данных — это то, что превращает данные с нескольких датчиков в целостную навигационную картину.

Коррелированный отчет о траектории движения связывает отдельные данные наблюдений датчиков, которые его поддерживают, позволяя принимающей системе выбирать информацию из любого из входных данных. Например, скорость и курс могут быть получены из радиолокационного слежения, классификация объектов и улучшенное измерение пеленга — из видеослежения, а информация о грузе — из системы AIS.

Сервер SPx Fusion от Cambridge Pixel сопоставляет данные о траекториях движения, полученные из нескольких радиолокационных источников и системы AlS, в единые объединенные траектории. Источник: Cambridge Pixel

Точность определения местоположения без GPS

Автономные суда обычно зависят от GNSS/GPS. Потеря сигнала является проблемой, в то время как помехи могут препятствовать надежному приему, а подмена сигнала может привести к тому, что приемник будет сообщать правдоподобное, но ложное местоположение.

В прибрежных районах радар может обеспечить независимую перекрестную проверку координат, полученных с помощью GNSS. GPS Assist от Cambridge Pixel сравнивает данные радара в реальном времени с прогнозируемым радиолокационным изображением, сгенерированным на основе информации о рельефе местности и береговой линии. Находя выравнивание, наилучшим образом соответствующее двум изображениям, он оценивает положение судна независимо от поступающих данных GNSS.

Если координаты значительно различаются, функция GPS Assist может подать сигнал тревоги, а также сгенерировать альтернативный поток NMEA-0183 для предоставления резервной информации о местоположении.

Безопасная и эффективная автономная работа на море не будет обеспечиваться одним датчиком или алгоритмом. Она будет обеспечиваться системами, предоставляющими независимые, своевременные и понятные данные. Радар играет в этом ключевую роль, но одних лишь эхо-сигналов недостаточно. Только благодаря тщательной обработке радар может обеспечить обнаружение, отслеживание и предупреждение о препятствиях, от которых зависят системы автономного управления.