人工智能與船海工程

第1章緒論1

1.1人工智能的概念3

1.2人工智能的發(fā)展歷程4

1.3人工智能的功能5

1.3.1求解問題5

1.3.2邏輯推理7

1.3.3自然語言處理　8

1.3.4智能信息檢索技術9

1.3.5專家系統(tǒng)10

1.4人工智能的關鍵技術11

1.4.1人工神經網絡11

1.4.2機器學習13

1.4.3深度學習13

1.4.4云計算14

1.4.5大數據15

1.5人工智能的發(fā)展趨勢及其與船海工程的關系17

第2章智能船舶19

2.1引言21

2.2智能船舶的發(fā)展現狀21

2.2.1eNavigation21

2.2.2MUNIN系統(tǒng)22

2.2.3羅爾斯羅伊斯公司23

2.2.4韓國智能船舶24

2.2.5日本SSAP系統(tǒng)24

2.2.6DNV　GL智能互聯船舶26

2.3智能航行27

2.3.1航線設計和優(yōu)化27

2.3.2船舶自主避碰撞36

2.4智能船體38

2.4.1船體全生命周期管理38

2.4.2船體監(jiān)測及輔助決策系統(tǒng)39

2.5智能機艙40

2.6智能船舶能效管理44

2.7小結51

第3章船舶智能設計53

3.1引言55

3.2船型智能優(yōu)化設計56

3.2.1基于CFD技術的船型設計優(yōu)化56

3.2.2船體曲面顯示與修正59

3.2.3優(yōu)化算法與替代模型60

3.3船舶總布置智能設計61

3.3.1ISA優(yōu)化策略63

3.3.2ISA系統(tǒng)結構65

3.4船舶結構智能設計66

3.4.1設計理論與方法67

3.4.2幾何表示69

3.4.3結構計算70

3.4.4智能計算方法73

3.5船用螺旋槳智能設計75

3.5.1螺旋槳常規(guī)設計方法75

3.5.2螺旋槳智能設計方法77

3.6小結82

第4章水下智能機器人83

4.1引言85

4.2自主水下航行器的發(fā)展與現狀85

4.2.1挪威Kongsberg　公司REMUS　AUV87

4.2.2美國Hydroid　公司Bluefin　AUV89

4.2.3英國南安普頓國家海洋中心Autosub600091

4.2.4美國伍茲霍爾研究所SeaBED　AUV94

4.2.5中國深海AUV96

4.3自主水下航行器的導航與定位系統(tǒng)97

4.3.1協(xié)同導航98

4.3.2慣性導航99

4.3.3聲學導航99

4.3.4地球物理導航100

4.4自主水下航行器的控制系統(tǒng)102

4.4.1機器人主體與機械手耦合控制103

4.4.2故障控制103

4.5自主水下航行器的水下通信105

4.5.1水聲通信網絡105

4.5.2協(xié)同通信107

4.6小結109

第5章水下機器視覺技術111

5.1引言113

5.2水下圖像處理113

5.2.1水下圖像復原115

5.2.2水下圖像增強與色彩校正119

5.2.3水下照明和增強126

5.2.4水下圖像質量評估127

5.3水下圖像識別129

5.3.1水下聲圖像識別129

5.3.2水下激光圖像識別135

5.3.3水下光視覺識別138

5.4水下立體視覺145

5.4.1水下雙目視覺標定和測距146

5.4.2水下3D圖像重建及SLAM技術150

5.5水下目標物跟蹤156

5.5.1基于多傳感器系統(tǒng)水下目標跟蹤156

5.5.2基于立體視覺的水下識別與跟蹤158

5.6小結160

參考文獻161