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以4節(jié)行駛，自由水面高度明顯較3節(jié)會(huì)更高（見圖11），且兩艘船只連續(xù)通過所造成的水位疊加效應(yīng)，使水位變化的更加明顯，如圖中綠色和深紅系列所示。 圖 10：船速3節(jié)的港口水位模擬值。藍(lán)色:1艘船、綠色:2艘船間隔1海里、深紅:2艘船間隔2海里 圖 11：船速4節(jié)的港口水位模擬值。

例如，在一種情況下，該團(tuán)隊(duì)希望 AUV 執(zhí)行倒立擺操縱，其中涉及到航行器向后俯沖，保持垂直方向，然后向上移動(dòng)，直到其前端露出水面。如果僅限于使用 AUV 本身進(jìn)行試驗(yàn)，則為這種操縱找到一種有效的控制策略將極其困難。所幸的是，通過仿真，能夠快速嘗試各種 MPC 設(shè)計(jì)和 PID 控制器組合，并在 MATLAB 中生成詳細(xì)的仿真結(jié)果圖（圖4），以了解哪種方法最為有效。 圖 4.

例如，一輛測(cè)試車可能行駛數(shù)千公里才能遇到一次暴雪天氣，數(shù)萬公里才會(huì)碰到夜間施工區(qū)域的復(fù)雜光影場(chǎng)景。若完全依賴實(shí)車采集來覆蓋這些罕見狀況，所需的時(shí)間與經(jīng)濟(jì)成本將難以承受。此外，傳統(tǒng)仿真技術(shù)雖能快速生成數(shù)據(jù)，卻在真實(shí)感上存在明顯不足。比如基于游戲引擎的仿真平臺(tái)（如CARLA、LGSVL）依賴于手工建模的場(chǎng)景和預(yù)設(shè)的天氣系統(tǒng)，其視覺表現(xiàn)與真實(shí)世界仍存在可察覺的差距。

利用Level-set方法可以對(duì)潰壩過程中水流的演化過程進(jìn)行模擬，包括壩體破裂后的流體運(yùn)動(dòng)、水面形狀的變化以及流體與河床、障礙物等邊界的相互作用等，從而為潰壩風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、洪水預(yù)警和防洪措施制定提供重要的依據(jù)。

圖1 戰(zhàn)斗民族“領(lǐng)袖”號(hào)破冰船 對(duì)于行駛在北極航道的船只，由于浮冰眾多，在船舶行駛過程中很可能因?yàn)榇髩K的浮冰撞擊而導(dǎo)致船舶結(jié)構(gòu)損傷，甚至對(duì)船體結(jié)構(gòu)、海上交通及生命安全帶來嚴(yán)重的影響。

，其大小和形狀與船體相配合可對(duì)水的壓力起抵消作用，產(chǎn)生的船波阻較小，并可改善船體附近水流情況，以減小船的阻力。

，其大小和形狀與船體相配合可對(duì)水的壓力起抵消作用，產(chǎn)生的船波阻較小，并可改善船體附近水流情況，以減小船的阻力。

動(dòng)力艇模型通過無線電遙控按規(guī)則要求的航行路線行駛，通常以速度快和不錯(cuò)漏標(biāo)取勝。這些項(xiàng)目要求運(yùn)動(dòng)員具備多方面的技術(shù)和技能，并具有堅(jiān)強(qiáng)的自我神經(jīng)控制能力。 帆船模型是以風(fēng)帆為動(dòng)力，通過無線電操縱帆和船來航行，要求參加者有很強(qiáng)的戰(zhàn)術(shù)意識(shí)，益于鍛煉人的韌性。

狹窄路口聯(lián)合軌跡規(guī)劃至此，特斯拉FSD的最終架構(gòu)浮出水面，首先通過視覺感知網(wǎng)絡(luò)生成三維向量空間，對(duì)于僅有唯一解的問題，可直接生成明確的規(guī)控方案，而對(duì)于有多個(gè)可選方案的復(fù)雜問題，使用向量空間和感知網(wǎng)絡(luò)提取的中間層特征訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃器，得到軌跡分布，再融入成本函數(shù)、人工干預(yù)數(shù)據(jù)或其他仿真模擬數(shù)據(jù)，獲得最優(yōu)的規(guī)控方案，最終生成汽車轉(zhuǎn)向、加速、剎車等控制指令，由汽車執(zhí)行模塊接受控制指令實(shí)現(xiàn)汽車自動(dòng)駕駛

Fang 等 [34] 針對(duì)小水線面雙體船（Small Water-plane Area Twin Hull, SWATH）船型，提出采用縱搖角速度信號(hào)控制穩(wěn)定鰭的擺角來減小船在航行時(shí)的縱搖角。