摘要：智能船艇操纵与控制是平台执行具体任务的基础功能，是水路交通与海洋工程领域智能化转型升级的关键技术。它融合了船海工程、人工智能（AI）、自动控制、通信导航、系统工程等学科领域的先进成果，可提升船艇航行的决策规划、运动控制能力。目前，我国智能船艇操纵与控制技术成熟
智能船艇操纵与控制是平台执行具体任务的基础功能，是水路交通与海洋工程领域智能化转型升级的关键技术。它融合了船海工程、人工智能（AI）、自动控制、通信导航、系统工程等学科领域的先进成果，可提升船艇航行的决策规划、运动控制能力。目前，我国智能船艇操纵与控制技术成熟度处于TRL5～TRL7级，已在各类民用和军用场景下进行实测验证、产业迭代和推广应用，并针对大型化平台、高海况环境和特种作业任务等场景需求，持续深入开展研究。
智能船艇操纵与控制的关键在于，如何将AI与传统人工驾驶经验有机结合，提升船艇应对复杂环境和任务场景的能力。例如，开发机理−数据联合驱动的新模型，实现船艇运动和姿态更准确预报；利用DQN，DDPG等强化学习算法，提升任务决策与航路规划的效率；将神经网络与经典控制算法有机融合，满足船艇在恶劣海洋环境下的精准作业需求。以AI为代表的先进技术，为船艇操纵与控制的理论、方法和实验带来变革新机遇。
本期展示的是“智能船艇操纵与控制”专题综述文章，欢迎阅读和引用。
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主要内容简介：
本文系统梳理了无人舰艇智能航行技术三大核心——环境感知、决策规划与运动控制——的最新进展、瓶颈与突破路径。作者以我国已完成的百公里、千公里级自主航行案例为背景，指出当前技术成熟度处于TRL6~TRL7，可满足中低海况、开阔水域的基本需求，但在高海况、狭水道及博弈对抗等复杂场景下仍显不足。
环境感知方面，雷达、视觉、AIS、声呐等多源信息正由“目标级融合”向“特征级融合”演进，可显著提升小目标检测与抗干扰能力；然而在雨雾、夜间、高海况等条件下，弱小目标（渔网、浮标）易被漏检，且缺乏对波浪场的实时感知，难以支撑高海况安全航行。
决策规划方面，全局路径规划已能结合海图、气象、法规给出节能航线；局部规划已覆盖航线、航迹、运动规划三层需求，并引入强化学习、速度障碍法等实时避碰策略。但现有算法多假设任务目标函数固定，无法适应载荷变化、燃油消耗及动态博弈导致的模型不确定，导致在复杂水域目标众多、规则冲突时规划失效。
运动控制方面，PID、MPC、滑模、强化学习等算法已能在设计工况下实现航迹跟踪与航速保持；然而欠驱动无人艇在低速靠离泊、浅水狭水道及高海况中的横摇、纵摇控制仍显薄弱，执行机构延迟、波浪砰击、载荷突变等因素使单一控制策略难以全航程自适应。
作者据此提出三项发展建议：一是构建融合波浪实时观测的高精度六自由度运动模型，为规划与控制提供高保真输入；二是以多模态原始数据为底座，训练感知-决策大模型，利用船长经验知识实现“看浪行船”式的动态博弈决策；三是面向5~7级海况，发展基于波浪感知与六自由度预报的反应式安全控制技术，通过离散操舵、迎浪策略抑制飞车甩艉与横浪倾覆风险。文章强调，只有将AI大模型、控制理论与船舶工程深度耦合，才能突破复杂场景边界，实现无人舰艇的远海、高海况、强对抗自主作战。
【引用本文】楼建坤, 徐蒙源, 岳林, 等. 无人舰艇智能航行技术进展与前沿[J]. 中国舰船研究, 2025, 20(1): 1–12.
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船舶远程驾控卫星−岸基集成网络技术研究现状及展望
主要内容简介：
为破解远程驾控船舶“全球失联”难题，武汉理工大学提出“卫星-岸基一体化”通信架构，把卫星（GEO/LEO）与5G/4G/WiFi深度捆绑，实现“港口-远洋-极地”全场景、高带宽、低延迟、零中断的遥控链路。
一、需求痛点
船员短缺与减排压力催生远程驾控，但传统岸基网络离岸即断；卫星链路贵且延迟大。
传感数据量惊人：LiDAR数百兆、高清视频数兆至数十兆每秒，控制指令却要求毫秒级可靠。
二、技术路线
多层融合：港口及近海以5G毫米波/LTE为主，远海用Starlink LEO+GEO双链路互补，极地依托Iridium/HEO卫星保底。
智能调度：SDN控制器实时监测带宽、时延、丢包，结合QoS需求动态选路、负载均衡；MEC边缘节点在基站或船端压缩数据，压缩比达100-200倍，显著节省流量。
网络切片：不同业务（遥操视频、AIS、GMDSS）独立切片，互不干扰；卫星链路作为岸基故障时的毫秒级冗余。
三、关键瓶颈
• 毫米波在海上雨雾遮挡严重，波束管理待优化；
• 小型基站密集部署带来干扰，需要高效资源调度；
• 卫星与地面网络协议、计费、安全标准尚未统一。
四、应用前景
随着6G、AI调度及北斗短报文融合，未来可实现“全球一键控船”，为无人船规模化、商业化铺平道路。
【引用本文】胡欣珏, 李麒, 刘佳仑, 等. 船舶远程驾控卫星.岸基集成网络技术研究现状及展望[J]. 中国舰船研究, 2025, 20(1):13–22.
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陈立家*，王凯，黄立文，李胜为，周欣蔚，刘岩值
主要内容简介：
本文系统梳理了“船舶自主航行虚拟测试场景”的研究现状与发展方向，指出“高逼真、全覆盖、低成本”的虚拟场景是智能船舶走向产业化的关键。
一 为什么需要虚拟场景？
实船测试成本高、风险大，而自主航行算法又必须在“常规+边缘+事故”全场景下验证安全。虚拟测试可提前发现感知-决策-控制链路的缺陷，降低海试风险。
二、场景怎么定义？
“场景=环境(风浪流/水道)+交通(他船/规则)+任务(避碰/靠泊)+本船状态”的动态组合。文章将其分为三层：功能场景、逻辑场景、具体场景，并细化为常规、边缘、事故三大类，对应不同等级船舶的检验要求。
三、四大构建方法
① 真实数据提取：用AIS、雷达、视频挖掘历史航行片段，真实性高但危险场景稀疏。
② 机理建模重构：基于船舶运动、流体力学方程人工设计场景，可控可重复，但易过度简化。
③ 数据驱动衍生：用GAN、强化学习对海量数据“增广”，快速生成多样性场景，依赖数据质量。
④ 优化搜索采样：以覆盖率、复杂度为目标，用遗传算法、重要性抽样定向生成“最难”边界场景，加速缺陷暴露。
四、三大应用痛点
• 组合爆炸：要素维度升高后，场景数量指数级增长，测试效率骤降。
• 边缘稀缺：小概率危险工况样本不足，算法漏洞难触发。
• 异质演化：不同智能船与传统船混航，交互机理不清，缺乏统一评价体系。
五、未来方向
构建“数字孪生+实时数据”驱动的动态场景库，实现：
• 异质交通场景要素量化与演化模型；
• 稀疏边缘场景强化生成；
• 虚实融合测试，打通仿真-海试的快速迭代通道。
这将为高等级自主航行船舶提供“测得全、测得快、测得准”的验证底座，加速智能航运时代到来。
【引用本文】陈立家, 王凯, 黄立文, 等. 船舶自主航行虚拟测试场景研究进展[J]. 中国舰船研究, 2025, 20(1): 23–35.
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何红坤, 王宁*, 张富宇, 韩冰
*通讯作者：王宁 大连海事大学 轮机工程学院
【引用本文】何红坤, 王宁, 张富宇, 等. 水面无人艇单目视觉伺服自主控制研究综述[J]. 中国舰船研究, 2024, 19(1): 15–28.
[2] 水下航行器表面空腔流动及控制研究综述
段嘉, 徐荣武*, 章文文
*通讯作者：徐荣武 海军工程大学 振动与噪声研究所
【引用本文】段嘉, 徐荣武, 章文文. 水下航行器表面空腔流动及控制研究综述[J]. 中国舰船研究, 2023, 18(4): 162–174.
[3] 基于无人艇跨域异构编队协同导航研究进展与未来趋势
徐博, 王朝阳*
*通讯作者：王朝阳 哈尔滨工程大学 智能科学与工程学院
【引用本文】徐博, 王朝阳. 基于无人艇跨域异构编队协同导航研究进展与未来趋势[J]. 中国舰船研究, 2022, 17(4): 1–11, 56.
[4] 海流对水下航行器运动及载荷影响研究综述
赵大刚*, 张顺, 高适, 钟祥海
*通讯作者：赵大刚 哈尔滨工程大学 船舶工程学院
【引用本文】赵大刚, 张顺, 高适, 等. 海流对水下航行器运动及载荷影响研究综述[J]. 中国舰船研究, 2024, 19(5): 1–16.
[5] 水下航行器表面空腔流动及控制研究综述
段嘉, 徐荣武*, 章文文
*通讯作者：徐荣武 海军工程大学 振动与噪声研究所
【引用本文】段嘉, 徐荣武, 章文文. 水下航行器表面空腔流动及控制研究综述[J]. 中国舰船研究, 2023, 18(4): 162–174.
[6] 智能船舶航线优化方法综述
*通讯作者：肖方兵 大连海事大学 航海学院
【引用本文】郭东东, 尹勇, 肖方兵. 智能船舶航线优化方法综述[J]. 中国舰船研究, 2023, 18(4): 151–161.
[7] 自主水下航行器变浮力系统研究现状及控制技术
李奔, 黄哲敏, 何斌, 潘兴邦, 徐国华*
*通讯作者：徐国华 华中科技大学 船舶与海洋工程学院
【引用本文】李奔, 黄哲敏, 何斌, 等. 自主水下航行器变浮力系统研究现状及控制技术[J]. 中国舰船研究, 2022, 17(5): 134–147.
中国舰船研究
Chinese Journal of Ship Research
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来源：中国舰船研究