0 引　言

智能仿真平台是利用虚拟仿真技术模拟事物运作过程的平台，其可将计算机视觉技术、微电子技术、信息处理技术等充分结合到一起^[1-2]，在利用虚拟现实的方式为用户呈现仿真对象现状。目前智能仿真平台被应用在交通、医疗、海上运输等行业，尤其是在海上运输行业，由于船舶在海上航行过程中遭遇风浪侵袭、航行环境复杂，船舶在航行过程中风险程度较高，而智能仿真平台的应用可为用户呈现船舶海上航行情况^[3-4]。时光志等^[5]通过船舶数字化三维模型和自由运动数学模型，然后利用柔性物体模拟方法呈现船舶在海上航行情况，但该平台在仿真海面动态场景效果较差。孙晓雪等^[6]则通过采集船舶航行实时数据，构建静态目标信息库后，利用虚拟现实技术构建船舶航行三维模型。但该平台在实际应用时，其采集船舶航行实时数据存在延迟性，无法及时呈现船舶在海上航行情况。为此，本文研究智能仿真平台在船舶海上航行中的应用，提升船舶在海上航行仿真效果。

1 船舶海上航行智能仿真平台 1.1 智能仿真平台整体结构

按照HLA联邦设计思路，将船舶海上航行智能仿真平台看作整个联邦，依据模块功能划分，将船舶海上航行智能仿真平台划分为8个联邦成员。船舶海上航行智能仿真平台整体结构如图1所示。

1.2 仿真平台硬件设计 1.2.1 微处理器选取

微处理器（MCU）是计算机处理器，其是船舶海上航行智能仿真平台的中央处理单元，内置多路集成电路和组合逻辑、顺序数字逻辑^[7]，其负责处理船舶海上航行智能仿真平台软件逻辑运行。选择型号为MSP430-FG4618芯片作为船舶海上航行智能仿真平台微处理器，该型号微处理器结构为RISC，微处理器内置的CPU具备16个寄存器，可有效保障其运行程序代码的效率。

1.2.2 船舶自动识别系统结构设计

船舶自动识别系统（Automatic Identification System，AIS）由基站设备和船载设备组成，其负责获取舰船航行位置数据、标志数据、运动参数等^[10]。在舰船海上航行智能仿真平台中，使用AIS获取船舶航行基本参数，用于构建船舶海上航行三维场景。船载AIS硬件组成如图2所示。

1.2.3 传输船舶航行数据的嵌入式无线网关设计

船舶在航行中的基础数据均通过无线网关来传输，设计嵌入式无线网关硬件结构，如图3所示。嵌入式无线网关的核心微控制器型号为LPC2294，其通过CAN总线收发器与CAN总线相连，负责传输船舶图像、数字等数据，然后通过以太网控制器与RJ-45总线接口连接并接入以太网，实现船舶与地面站之间的无线通信传输。

1.3 仿真平台软件设计 1.3.1 实现船舶航行数据共享的RTI体系结构

RTI体系结构模式为对称模式，即每个应用程序均具备一个标准接口，实现数据接收与发送，和各个子联邦成员之间的资源共享与服务共享。在船舶海上航行智能仿真平台内，RTI体系结构是联邦执行核心，为各个成员提供运行时间服务。每个联邦子成员均由软件接口与中央RTI主软件相连，RTI的接口设置在独立的主机内。设计RTI软件体系结构，如图4所示。

1.3.2 船舶航行仿真数据库构建

船舶海上航行智能仿真平台的仿真数据之间的交互是建模和抽象的过程。仿真数据库由SOM与FOM文件构成，设计SOM与FOM对象类和交互类文件关联关系，如表1所示。

1.3.3 船舶海上航行三维态势显示模块设计

利用CAD/CAM软件构建船舶三维模型，再使用Vega软件构建海洋环境，将船舶三维模型导入到构建好的海洋环境内，完成船舶海上航行三维场景构建。其详细步骤如下：

步骤1　依据船舶属性参数，建立船体数学模型。按照船体属性参数之间的关联关系和位置关系，将其导入到CAD/CAM软件内，建立由若干个骨架、板架构成的船体数学模型。

步骤2　生成船舶零件。依据船体数学模型，先在船舶甲板结构的平面图上框出需要生成的零件曲线，使用曲线生成功能生成直线、圆弧、样条线段等。然后依次对船肋、船首、船尾等零件进行生成。

步骤3　构建船舶三维坐标。以船肋位作为横截面，将该肋位中心点作为三维坐标的原点，画出基线和垂直于基线的线段。依据两个线段位置，将船舶所对应的零件均使用直线或曲线进行连接，完成船舶三维坐标构建。

步骤4　建立三维海洋环境。使用Vega软件构建海洋环境。在Vega软件内，定义海洋的每个Ocean属性为动态和静态2种。将宏观的海洋看作是静态的，依据动态海洋和静态海洋之间的关系，在Vega软件内调整海洋环境的属性参数，如海浪高度、方向角等。

步骤5　将构建好的船舶三维模型导入到Vega软件构建的海洋环境内，使用纹理贴图功能对船舶船体进行贴图，使其呈现的视觉效果更加逼真。

步骤6　将仿真数据库内的船舶航向、速度、航迹以及摆动等信息输入到构建完成的船舶航向三维场景内，对船舶航向情况进行调整，并将其传输到三维视景显示子成员内，为用户展示船舶海上航行仿真三维场景。其中船舶航行、速度航迹等信息较容易获取，而船舶摇摆信息则需对其进行计算。建立船体摇摆数学方程如下：

令 $ x $ 表示船舶摆动度数， $ G $ 表示船舶中心，船舶在受波浪侵袭时其重力和浮力之间形成了一个力矩，令该力矩的原始状态为 $ g(x) $ ，则船舶摆动微分表达式为：

$ Q = \ddot x + f(\dot x) + g(x) 。$

(1)

式中： $ Q $ 表示海浪侵袭力； $ f(\dot x) $ 表示海水阻尼力； $ \ddot x $ 表示 $ x $ 的二阶求导。

进行一阶泰勒处理，则有：

$ f(\dot x) = \varphi \dot x，$

(2)

$ g(x) = \lambda x 。$

(3)

式中： $ \varphi $ 和 $ \lambda $ 分别表示阻尼系数和恢复系数。

依据上述结果，则船舶船体摆动线性随机公式如下：

$ Q = \ddot x + \varphi \dot x + \lambda x。$

(4)

依据上述步骤，计算船舶摆动线性数值，将其代入到船舶海上航行三维场景即可。

2 实验结果与分析 2.1 平台鲁棒性测试

测试本文平台在不同并发用户情况下，其预留空间变化情况，结果如图5所示。可知，本文平台在运行过程中的放大系数数值与并发用户数量成反比例关系。其中在并发用户数量为60个之前时，本文平台的放大系数数值下降趋势较为明显，当并发用户数量超过60个后，放大系数数值虽依然整体呈现降低趋势，但下降幅度较小，始终保持在0.78%左右。该数值说明本文平台在运行过程中，其预留空间的放大系数较为稳定，预留空间变化较小，其在运行过程中鲁棒性较强。

2.2 无线通信测试

船舶海上航行智能仿真平台内部子成员间通信类型为图像、视频或者数值类，测试本文平台在通信的信息量不同时的通信频谱效率，验证本文平台无线通信能力，结果如图6所示。可知，本文平台在进行无线通信传输时，其频谱效率随着信息量的增加而呈现降低趋势。在开始进行无线通信时，其频率效率呈直线上升趋势，最高频谱效率可达到0.88 bit·s⁻¹·Hz⁻¹，但随着无线通信的信息量增加，其呈现缓慢下降趋势，在信息量为45 GB时，通信传输时的频谱效率依然高于0.8 bit·s⁻¹·Hz⁻¹，且通信传输时的频谱效率与理想的频谱效率差值仅为0.02 bit·s⁻¹·Hz⁻¹。上述结果说明，本文平台在仿真船舶海上航行过程中通信传输时的速度较快，且受传输的信息量大小影响较小，具备良好的无线通信能力。

2.3 三维场景构建测试

以技术水平要求较高的海洋环境为实验对象，使用本文平台构建船舶航行海洋三维场景，分析本文平台三维场景构建能力。本文平台构建的海洋环境三维场景海浪颜色被划分得很清晰，海浪的浪头位置呈现灰白色，而两波海浪之间的海水呈现深蓝色，该变化规律与真实海浪颜色极为相似。综上所述，本文平台具备较强的海洋环境三维构建能力，也从侧面说明本文平台对船舶海上航行仿真效果较好。

2.4 船舶海上航行仿真测试

本文平台的主页面被划分为4个区域，分别为功能区域、仿真场景呈现区域、电子海图呈现区域和雷达扫描区域。其中在功能区域内由船舶运动控制、船舶自动识别、属性模型解算等多个功能，其为调整舰船海上航行仿真画面提供了较为方便的更新形式。而在画面呈现区域，本文平台也为用户呈现了较多的舰船海上航行信息。

从船舶升沉运动角度验证本文平台效果，以某时间段作为实验的时间区间，应用本文平台在该时间区间内仿真船舶升沉运动数值变化情况，结果如图7所示。可知，在该时间区间内，该船舶在时间为25 s之前时呈现小幅度升沉状态。当时间为25～35 s之间时，该船舶升沉幅度出现较大波动趋势，随着时间持续增加，该船舶升沉幅度逐渐变小。上述结果说明该船舶在时间为25～35 s之间时遭遇到了波浪侵袭，其升沉幅度较大。当波浪冲击过后，该船舶升沉幅度逐渐降低。综上，本文平台可有效仿真船舶在海上航行时的升沉情况。

3 结　语

本文设计了船舶海上航行仿真智能平台，应用三维建模技术，构建了船舶三维模型和海面三维场景。经过实验验证：本文平台构建的船舶海上航行三维场景较为逼真，且平台功能齐全，可在不同情况下有效仿真船舶在海上航行情况，为船舶航行提供较为全面的航海数据。