AI算法是船舶自动驾驶的“大脑”，而感知系统则是它的“眼睛”和“耳朵”。船舶航行环境远比陆地复杂：茫茫大洋可能遭遇突如其来的风浪、密集的过往船只，港口内布满码头设施、起重机和行人，恶劣天气如大雾、暴雨或浓雪更增加了挑战。单靠一种传感器难以应对这些场景，需通过“多传感器融合”技术，让激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波传感器协同工作，构建全方位、立体化的环境感知能力。今天，我们将深入探讨这些设备如何联手，为船舶自动驾驶提供“清晰视界”。
一、多传感器融合：1+1>2的协同效应
多传感器融合并非简单叠加设备，而是通过先进算法将各传感器数据整合、分析和互补，形成一份精准、全面的“环境认知报告”。每种传感器有其优势和局限，单独使用易导致误判或盲区，而融合则实现“取长补短”。
- 互补性：摄像头在大雾中失灵，毫米波雷达可穿透雾气探测目标；毫米波分辨率低，摄像头可识别物体类型；激光雷达高精度弥补测距不足。
- 分层感知：
- 远距离（100-500米）：激光雷达和毫米波雷达扫描船只、岛屿、航标，为航线规划和避碰预留时间。
- 中距离（20-100米）：摄像头与毫米波雷达协作，识别目标类型（如商船或渔船）及运动轨迹，评估碰撞风险。
- 近距离（0-20米）：超声波传感器捕捉码头、桥墩等障碍，确保靠离港安全。
这种分层协同让船舶在复杂海况下也能“看得准、看得全、看得远”。
二、核心传感器解析：各展所长
1. 激光雷达
激光雷达通过发射激光束并接收反射信号，计算时间差构建3D点云图，实时“建模”周围环境。
- 优势：精度达厘米级，远距探测500米，夜间表现稳定，适合分辨码头防撞墩或船舶锚链细节。
- 局限：雨雪雾中激光被水汽遮挡，性能下降。
2. 毫米波雷达
利用1-10毫米电磁波探测，穿透力强，抗恶劣天气。
- 优势：全天候工作，200米探测距离，测速精准，港口电磁环境中稳定，适合判断船只速度变化。
- 局限：分辨率低，无法区分物体类别。
3. 摄像头
高清广角摄像头结合AI图像识别，模拟人眼功能。
- 优势：识别商船、标识，成本低，360°覆盖，捕捉颜色纹理（如舷号查询）。
- 局限：光线或雾雨中效果差，需双目视觉或融合测距。
4. 超声波传感器
通过超声波反射探测近距物体，类似蝙蝠定位。
- 优势：0.1-20米探测，厘米级精度，成本低，适合靠港盲区监测。
- 局限：距离短，水面影响效果。
三、实战案例
2025年8月15日6:30，能征号-M850抵达星光岛码头5号泊位，遭遇能见度120米的平流雾，码头内3台岸桥作业、2艘船待离港，航道密度高。
- 远距离探测：毫米波雷达穿透雾气，探测200米内岸基5G推送1000米外油轮数据，系统避开轨迹。
- 中距离决策：200-20米内，激光雷达生成100万点/秒点云图，标记岸桥；红外摄像头确认岸桥静止；毫米波跟踪船只，航速降至8节。
- 近距离停靠：20-0米，10个超声波传感器检测防撞墩（3.5米，0.5节），侧推器微调；摄像头识别引导激光线，7:05靠港，耗时35分钟，较人工（60分钟）缩短42%。
多传感器融合让“能征号-M850”安全高效靠港，彰显“各司其职、互补协作”的价值，构建船舶可靠的“全方位视野”。
总结
多传感器融合让船舶在复杂环境中具备“超人视界”，推动自动驾驶从理论走向实践。能征智能将继续优化感知技术，为海洋产业注入更多智能动能。
