Xu hướng chuyển đổi số và xây dựng cảng biển thông minh ngày càng được tập trung và phát triển trong bối cảnh nền kinh tế thị trường trên thế giới, đặc biệt tại Việt Nam. Số lượng tàu thuyền ra vào cảng với mật độ lớn khiến hệ sinh thái dưới nước tại cảng chịu ảnh hưởng lớn và có nguy cơ ô nhiễm nghiêm trọng. Do đó, cần có các thiết bị theo dõi, phát hiện các nguy cơ tiềm ẩn từ môi trường cảng biển để có các biện pháp khắc phục. Các phương tiện tự hành mặt nước USV với chức năng theo dõi và phát hiện ô nhiễm trong khoảng diện tích rộng có thể làm tăng khả năng giám sát trong các khu vực cảng và gửi dữ liệu về trung tâm phục vụ nghiên cứu, phân tích. Tuy nhiên, do hoạt động trong khu vực phức tạp với nhiều đối tượng tĩnh và động cần phải có bộ điều khiển và hệ thống hỗ trợ linh hoạt kết hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo.

Với tầm nhìn hạn chế, biến đổi nhanh nên hệ thống cần phải có thiết bị hỗ trợ nhận thức tình huống trong điều kiện xấu. Trong khi nhiễu do dao động của camera, độ trễ từ đầu vào đến kết quả đầu ra dẫn đến đo lường và điều khiển khó khăn. Hiện nay, có nhiều nghiên cứu về công nghệ AR, HUD cho các phương tiện giao thông trên bờ như ô tô và máy bay, phương tiện tự hành UAV trong khi nghiên cứu cho USV trong môi trường cảng còn hạn chế. Trong nghiên cứu của Holder và cộng sự đã thử nghiệm tại phòng mô phỏng hàng hải của California Maritime Academy với nguyên mẫu HUD trên laptop và máy chiếu nhằm xác định yêu cầu vận hành và nhận thông tin thiết yếu, rủi ro và hiệu năng trong điều kiện môi trường khác nhau. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình HUD hàng hải có tiềm năng lớn trong nhận thức tình huống. Ngoài ra, một thiết bị HUD dựa trên LED hai hàng nhằm tăng cường nhận thức tình huống khi tầm nhìn kém trên buồng lái tàu và tại ROC. Hệ thống hiển thị các chế độ nước cạn, đất liền, hải đăng, tiêu, phao, giao thông hàng hải và được đánh giá trên mô phỏng cầu tàu.

Các nghiên cứu khác tập trung vào chỉ báo tính toán CPA/TCPA. Trong nước, các công trình nghiên cứu về HUD cho hàng hải khá ít đặc biệt cho ASV, USV. Do đó, trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất xây dựng AI-enabled HUD ổn định bởi IMU 9-DoF cho USV trong cảng. Đồng thời, thử nghiệm trong môi trường mô phỏng, phòng thí nghiệm và thực địa tại khu vực cảng Hải Phòng.

Phương pháp thử nghiệm dựa trên môi trường mô phỏng hàng hải và thực địa quy mô nhỏ tại cảng. Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng E2E latency < 100 ms, sai số ổn định overlay < 1,00 yaw, < 0,50 roll/pitch, giảm head-down time ≥ 20%.

Nghiên cứu cho thấy khả năng ứng dụng mô hình cho nhiều đối tượng khác nhau và có thể đo lường được trong quá trình chuyển đổi số tại cảng thông minh. Qua đó, cho thấy ứng dụng công hệ AI vào lĩnh vực hàng hải kết hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo đang là xu hướng đối với cảng thông minh hiện nay. Đồng thời, nghiên cứu đã đề xuất, xây dựng được giao diện HUD cho USV trong cảng để hiển thị các thông số cần thiết cho quản lý, điều hướng trong cảng. Ngoài ra, kết hợp với mô hình AI trong dự đoán và cảnh báo va chạm cho USV với các vật cản tĩnh và động.