基於強化學習的小型船舶航向定位系統
（粵語口語・繁體中文版）
1. 問題陳述 (The Problem)
各位好。
我地呢個項目係第二個ESS申請la，上一個嘅ESS項目嘅動態定位系統，以及市場大部份嘅PID系統嘅航向擺動都係偏大，對於水產養殖、近岸捕魚等需要喺狹小空間作業嘅用戶嚟講并唔理想。
因應我哋嘅用戶調查，我地將擺動角度定義為 ±10 度。大大改善航行時嘅S型軌跡，令航行所需空間大大降低之餘增加咗用戶舒適度。
2. 創新與技術 (Innovation and Technology)
我哋嘅項目針對7 米以下小船，可以快速簡便安裝4個螺旋槳，令到本身只有船尾推力嘅小船，轉彎軸心由船尾轉移到船嘅中心，將轉彎所需嘅半徑減少50%，令轉彎及航行修正所需嘅距離大大縮短。
我地用自適應嘅深度強化學習系統同時控制4個馬達，亦自動偵測配置咗幾多個馬達以及按應力辨認馬達配置嘅位置，以L2級辅助系統嘅形式協助船長穩定航向。
我地嘅ODD應用場景係近岸嘅環境, 河流, 或者係一啲私人養殖場等等比較平靜嘅水面，唔同喺大海，會有非常多預測唔到嘅風浪情況，大船慣性大，用PID反應式調整都唔會漂移好遠。
但係7米以下嘅小船慣性細，大浪一湧埋嚟就漂走好遠，但亦因為小船慣性小，用我地嘅簡單系統，加上DNN同埋DQN嘅反推力預測，可以喺風浪到之前已經作出反應，配合縮短嘅轉彎半徑，令擺動可以控制喺目標以內。
3. 研發範圍 (Scope of R&D Work)
■ 我地喺第1個milestone會收集真實海洋數據，確保模擬環境高保真度。另外會建構軟硬體嘅初型。
■ 第2個milestone 會進一步建構軟硬體，同時亦會升級現有應用程式。
■ 第3個milestone就會正式開始進行數以百萬次嘅模型訓練，又會實現硬件偵測邏輯，並向海事處申請船牌。
■ 喺第4個milestone以敏捷開發模式進行全面的六階段水上驗證同最終校準。最後係提交專利申及進行其他國際認證。
4. 技術挑戰及應對 (Technical Challenges)
呢個項目最大嘅技術挑戰，莫過於人工智慧喺真實水面調試。我地已經建構咗全面嘅數據採集嘅維度框架，確保虛擬環境可重現保真度高嘅訓練場，亦會以二八定律用最多嘅時間模擬最難應對嘅長尾場景。
實際海試時會透過版本管理，以每次海試反饋，根據數據閉環平臺，重點重演出现震荡嘅場景，调整奖励函数，每一個迭代都更精確咁改善不同嘅Corner嘅表現。
5. 市場機遇與商業模式 (Market Opportunity)
我地第一代DPS系統已經喺香港及華南地區簽訂咗唔同嘅代理商，而福建省嘅省委亦調研試乘過我地第一代系統，正在洽談訂單方向。相信我地已經簽訂嘅2000多台嘅第一代訂單喺今年內好大機會實現。
同時我地亦不時有到海外尋找ODM嘅客戶。
6. 競品分析 (Competitive Analysis)
市場上嘅方案分兩類：第一類係好貴嘅商用系統，例如 Sea Machines、Avikus，主要為大型船而設，成本超過六位數，而且無預測性模型。
另外規模較小嘅競爭對手會用到預測模型，但係對船身配置要求極高，無辦法做到我地輕量級配置而又提供高水平表演嘅方向穩定系統。
我地嘅系統亦採用本地運算，實現超低延遲之餘，用戶嘅航行數據始終保留喺系統本身。商業嘅漁民捕魚點好多時係一個商業機密，我地呢個處理手法可以大大釋除漁民嘅疑慮。