全域港口IGV多源融合智能导航系统 关键技术攻关

　　一、总体介绍

　　随着全球贸易持续增长和物流运输需求不断提升，港口作为国家综合交通运输体系的重要枢纽，其运行效率与智能化水平直接关系到区域经济竞争力。然而，实现自动化与非自动化设备的混行作业仍较为困难，当前我国多数港口正处于传统人工操作与自动化系统并存的过渡阶段，场内作业呈现出自动化导引车(IGV)、集卡、叉车、人工巡检人员等多种交通参与者共存的复杂格局。在这种混合运行环境下，IGV在金属堆场、雨雾天气、夜间低照度、信号遮挡等复杂工况下面临定位精度下降、环境感知失准、路径规划受阻、动态避障困难以及跨系统调度不畅等多重挑战，严重制约了码头整体运营效率与本质安全水平。

　

　图1-1 IGV、外集卡、巡检车辆混行

　　尤为突出的是，实现安全、高效、柔性的“人机混行”本身技术门槛高、系统耦合性强——自动化系统依赖高精度定位与预设路径运行，而人工驾驶车辆和流动机械的行为具有高度随机性，两者在空间占用、时间协同与信息交互方面缺乏统一机制，极易引发路径冲突、等待延误甚至安全风险。现有导航与调度系统大多基于封闭场景设计，难以适应开放、动态、异构的混合交通环境，导致自动化设备常因避让人工车辆而频繁停驶，反而降低了整体作业效率。

　　正因如此，如何破解自动化与非自动化系统之间的协同难题，已成为智慧港口建设亟待突破的关键瓶颈。这也正是本项目将“高精度多源融合智能导航”作为核心攻关方向的根本动因。我们明确提出：应以“支持混行”为导航系统的设计原点，将混合交通场景视为检验技术先进性的“真实测试模板”。

　　为此，项目围绕“全域安全通行”目标，构建了面向复杂动态环境的智能导航体系。通过融合磁钉、GPS、激光雷达与视觉等多源感知技术，系统可在信号拒止、金属干扰等极端条件下保持厘米级定位精度;基于3D高斯泼溅(3DGS)算法构建的动态高精地图，能够实时感知环境变化，精准识别移动障碍物(如人工集卡、作业人员);研发的港口混合交通大模型，则融合深度强化学习与图神经网络，实现对自动化设备与人工车辆行为的联合建模与协同调度，支持动态路径重规划与主动避让策略生成。

　　通过“软件定义导航”的灵活架构，系统无需对现有码头基础设施进行大规模改造，即可实现自动化区域与传统作业区的无缝衔接，真正打通空间与信息壁垒。项目的最终目标，不仅是提升IGV的个体性能，更是构建一个支持人机共融、多系统协同、全域连通的智能作业生态，为传统港口向智慧化转型提供低成本、高适应性的系统性解决方案。

　　二、主要做法

　　为确保项目顺利实施并取得实质性突破，项目团队围绕“机制共建、资源共享、人才共育、成果共创”四大核心，构建了高效协同的产学研合作模式，形成了一套可复制、可推广的联合攻关机制。

　　(一)构建协同创新机制，实现“双主体”联合攻关

　　项目从立项之初即确立了“企业+高校”双主体协同创新机制。北部湾大学负责基础理论研究、核心算法开发与实验平台搭建，宏港码头公司则提供真实港口场景数据、工程化需求输入与现场测试环境支持。双方共同组建项目管理委员会，设立技术总师与工程总师双负责人制度，定期召开联席会议，围绕技术路线、进度安排、资源配置等关键事项进行决策协调。

　　在组织架构上，项目设立“理论研究组”“系统开发组”“现场测试组”和“成果转化组”四个功能模块，分别由高校科研人员、企业工程师和技术管理人员牵头，确保各环节无缝衔接。例如，在多源融合定位技术研发阶段，高校团队负责设计基于卡尔曼滤波与深度学习融合的定位算法框架，企业团队则提供实际码头环境中GPS信号遮挡、金属反射干扰等典型工况数据，用于算法训练与验证，极大提升了技术方案的实用性与鲁棒性。

　　此外，项目建立了“需求—研发—反馈—迭代”的闭环管理机制。每季度组织一次“技术对接会”，邀请码头一线操作人员参与，收集实际作业中的痛点问题，如“堆场密集区车辆避让困难”“夜间作业视觉识别率低”等，并将其转化为具体的技术指标纳入研发任务，确保科研成果“从港口中来，到港口中去”。

　　(二)共建实验平台，打造“真实场景+虚拟仿真”双轮驱动研发环境

　　为支撑关键技术攻关，项目依托“钦州市先进测控与智能机器人重点实验室”，于2024年6月完成了模拟港口多场景实验平台的搭建，复现了集装箱堆场、装卸作业区、道路交叉口、信号遮挡区等多种典型港口场景，并配备了磁钉导航线路、RTK-GPS基准站、激光雷达阵列、高清摄像头网络等感知基础设施，具备全天候、全工况的测试能力。

　　在此基础上，项目创新性地引入“虚拟仿真+物理验证”双轮驱动的研发模式。团队基于3D高斯泼溅(3DGS)算法构建了高精度动态数字地图系统，能够实时还原金属堆场反射、雨雾散射、夜间低照度等退化环境下的视觉特征，为算法训练提供海量仿真数据。通过将真实传感器数据与虚拟场景融合，实现了“在实验室中模拟真实世界”的研发目标，大幅缩短了算法迭代周期。

　　例如，在测试IGV在浓雾天气下的避障能力时，团队先在仿真环境中注入雾效模型，训练视觉识别网络;再将优化后的模型部署至实车，在模拟雾区进行实地验证，最终实现障碍物识别准确率提升至95%以上。这种“虚实结合”的研发模式，不仅降低了现场测试风险，也显著提高了研发效率。

　　(三)强化人才共育机制，实现“科研—工程—管理”复合型人才培养

　　项目高度重视人才队伍建设，将人才培养作为产学研合作的核心目标之一。通过“项目带人、实践育人”的方式，构建了多层次人才培养体系

　　一方面，项目吸纳北部湾大学研究生深度参与研发全过程，通过“科研项目支撑人才培养”的方针，研究生在参与算法设计、实验测试、论文撰写的过程中，全面提升了工程实践与创新能力。

　　另一方面，项目为企业技术人员提供系统化培训与晋升通道。宏港码头公司选派3名工程师全程参与项目开发，涵盖传感器集成、软件调试、现场运维等岗位。通过与高校专家联合攻关，工程师掌握了智能导航系统的核心原理与调试方法，实现了“人才反哺企业”的良性循环。

　　此外，项目还组织开展了4次技术培训讲座，覆盖高校师生与企业员工百余人次，内容涵盖多传感器融合、深度学习、机器人控制等前沿技术，有效提升了区域产业人才的整体技术水平。

　　三、取得成效

　　经过近两年的协同攻关，“全域港口IGV多源融合智能导航系统关键技术攻关”项目在技术创新、产业应用、人才培养和平台建设等方面取得了显著成效，充分展现了产学研深度融合的强大生命力。

　　(一)核心技术创新，突破行业瓶颈

　　项目成功构建了具有完全自主知识产权的“多源融合智能导航系统”，突破了港口极端环境下高精度定位、动态环境感知、全域路径规划等多项“卡脖子”技术。所研发的多源融合定位算法在金属堆场、雨雾天气等复杂工况下定位精度达±3cm，优于行业平均水平;基于3DGS的高精地图系统实现了厘米级环境建模与实时更新能力;混合交通大模型支持200+车辆并发调度，路径规划响应时间小于0.5秒，达到国内领先水平。

　　(二)应用场景落地，推动港口智能化转型升级

　　项目成果已在钦州保税港区宏港码头完成初步部署，将应用于4台IGV的日常作业调度中。实际运行数据显示，系统上线后IGV作业效率可提升18%，人工干预率下降40%，年均降低碳排放28.88吨，为主营业务增效超500万元，实现绿色化与智能化协同发展。

　　更重要的是，项目提出的“软件定义导航”理念，使得传统码头无需大规模改造即可实现智能化升级，单台车辆改造成本较全自动驾驶方案降低70%以上，极具推广价值。

　　(三)人才梯队成型，形成可持续发展动能

　　项目培养硕士研究生1名、企业技术骨干3名，其中1人获得晋升，形成了“高校—企业”双向流动的人才培养机制。团队整体形成了“老中青结合、产学研互补”的合理结构，为后续持续创新提供了有力支撑。

　　(四)社会效益显著，助力区域经济高质量发展

　　项目的成功实施，不仅提升了钦州港的国际竞争力，也为西南地区传统港口的智能化改造提供了“钦州样板”。通过降低智能化改造门槛，助力更多中小港口实现转型升级，对推动西部陆海新通道建设、服务“一带一路”倡议具有重要意义。

　　同时，项目促进了高校学科建设与地方产业需求的精准对接，推动了北部湾大学“控制科学与工程”“人工智能”等学科的发展，增强了服务地方经济社会发展的能力。