孙肃徽

（山东省港口集团有限公司，山东 青岛 266011）

0 引言

智慧港口的建设对船舶的靠泊安全性提出了越来越高的要求，其中影响船舶安全和港口工作效率的一个很重要因素就是船舶的靠离泊[1]。随着港口码头的船舶吨位和密集程度不断地增加，船舶吨位大、惯性大，在靠离泊时存在稳定性差、操作性弱的缺点。近年来的海损事故也是频频发生，靠离泊问题导致的岸与船发生碰撞的事故严重影响了港口的工作效率[2]。而且，如果靠离泊时发生碰撞不仅会危及人员安全，而且还可能导致港口环境污染。因此，优化靠离泊辅助系统，对解决靠离泊难的问题有重要的实际意义。

激光具有稳定性高、抗干扰能力强以及定向性能好的特点[3]，特别适用于港口码头这种复杂多变的环境。智慧港口自动靠离泊技术能够实时精确检测船舶相对港口码头的距离、速度等数据信息。BP 神经网络具有强大的推导和学习能力，能够准确、快速地处理激光测距仪收集到的不稳定信息，然后及时、准确地对靠离泊状态进行判断。该研究基于神经网络的递归原理，提出将激光测距参数引入BP 神经网络模型，进而提高船舶靠离泊的安全性、准确性。

1 激光测距技术的原理

激光测距技术诞生于1960 年，主要目的是以激光作为载波，根据发出和接收激光脉冲的时间差来实现对目标距离的测量。常用的激光测距法（例如相位法和超声波）都具有距离较短、最大距离受限的缺点，不可扩展；……