来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)和城市研究与规划系(DUSP)的可感知城市实验室的研究人员，通过设计一种具有高机动性和精确控制的自主船，向未来迈出了一步。这种船还可以使用低成本打印机进行快速3d打印，从而使大规模生产变得更加可行。

这些船可以用来载客和运送货物，缓解街道交通。在未来，研究人员还设想，无人驾驶船可以在夜间提供城市服务，而不是在繁忙的白天，进一步减少道路和运河的拥堵。

设计和控制

这项工作是“Roboat该项目是麻省理工学院可感知城市实验室和阿姆斯特丹先进都市解决方案研究所(AMS)的合作项目。2016年，作为该项目的一部分，研究人员测试这是一个在城市运河上巡游的原型，沿着预先规划的路径向前、向后和横向移动。

ICRA的论文详细介绍了几项重要的新创新:快速制造技术，更高效和敏捷的设计，以及改进控制、精确对接和闭锁等任务的先进轨迹跟踪算法。

为了制造这种船，研究人员用商用打印机3d打印了一个长方形的船体，产生了16个独立的部分，并将它们拼接在一起。打印大约需要60个小时。完成后的船体再粘上几层玻璃纤维密封。

集成在船体上的是一个电源、Wi-Fi天线、GPS和一个微型计算机和微控制器。为了实现精确定位，研究人员采用了室内超声信标系统和室外实时运动学GPS模块，可以进行厘米级定位，以及一个惯性测量单元(IMU)模块，可以监测船只的偏航和角速度等指标。

这艘船是矩形的，而不是传统的皮艇或双体船的形状，这样可以让船侧向移动，并在组装其他结构时附着在其他船只上。另一个简单而有效的设计元素是推进器的放置。四个推进器被安置在每一边的中心，而不是在四个角落，产生向前和向后的力。研究人员说，这使船更灵活和高效。

该团队还开发了一种方法，使该船能够更快更准确地跟踪其位置和方向。为此，他们开发了一种高效的非线性模型预测控制(NMPC)算法，通常用于在各种约束条件下控制和导航机器人。

NMPC和类似的算法以前曾被用于控制自动驾驶船只。但通常情况下，这些算法只在模拟中进行测试，或者没有考虑到船只的动力学。相反，研究人员在算法中加入了简化的非线性数学模型，该模型考虑了一些已知参数，如船的阻力、离心力和科里奥利力，以及由于在水中加速或减速而增加的质量。研究人员还使用了一种识别算法，当船在一条路径上训练时，该算法可以识别任何未知参数。

最后，研究人员使用了一个高效的预测控制平台来运行他们的算法，该平台可以快速确定接下来的行动，并将算法的速度比类似系统提高了两个数量级。其他算法执行时间约为100毫秒，而研究人员的算法只需要不到1毫秒。

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了下:快速原型

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