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CN109891049B - 对机具进行增量轨迹估计的系统、介质和方法 - Google Patents

对机具进行增量轨迹估计的系统、介质和方法 Download PDF

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CN109891049B CN201780066546.9A CN201780066546A CN109891049B CN 109891049 B CN109891049 B CN 109891049B CN 201780066546 A CN201780066546 A CN 201780066546A CN 109891049 B CN109891049 B CN 109891049B
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Abstract

描述了一种用于对机具进行增量轨迹估计的系统、介质和方法。在操作期间，所述系统基于加速度计数据和陀螺仪数据来确定所述机具的每个静止时段的时间跨度。然后，基于所述时间跨度和陀螺仪数据来估计陀螺仪偏置。接着，基于所估计的陀螺仪偏置和陀螺仪数据，在每个时间步估计所述机具的姿态。而且，估计所述机具的行进距离。最后，基于所估计的姿态和行进距离估计所述机具的轨迹。有了该轨迹估计，可以使机具(例如，钻井平台、车辆等)基于所述轨迹估计来改变其方向。

Description

对机具进行增量轨迹估计的系统、介质和方法
相关申请的交叉引用
这是2016年11月29日提交的美国临时申请No.62/427,561的非临时专利申请，该临时申请的全部内容通过引用并入于此。
技术领域
本发明总体上涉及轨迹估计，更具体地，涉及基于实时惯性感测的增量轨迹估计系统。
背景技术
天然气和石油工业通常在很远的地下距离处引导井眼钻井设备。井眼钻井通常是通过“随钻测量”(MWD)过程来执行的，在该过程中，设备操作员使用多种传感器来估计钻井设备的位置和轨迹。例如，经常采用基于磁力计的轨迹估计，来基于磁力计读数估计井眼轨迹。使用磁力计来检测钻头(drill)附近的钻具的方位角。通过将磁力计与加速度计配对，操作员能够辨别地下钻头的井斜角和方位角，从而能够进行轨迹估计。
然而，问题在于必须在所有传感器都处于静止状态(即，在测量模式下)时进行上述测量。因此，希望对已经在自主驾驶车辆、自机动飞机以及室内机器人移动等上使用的导航技术进行改编。在上述导航技术中，包括加速度计、陀螺仪以及磁力计的惯性传感器提供连续测量值，这些测量值被用于实时轨迹估计。使这些技术适用于井下钻井应用的问题是这些技术对偏置漂移极其敏感。井下环境非常“嘈杂”(即，振动、冲击、环境温度波动、磁干扰等)。结果，偏置漂移很难控制到可接受的下限。任何确定的或随机的偏置都会导致大的位置估计失控，因为其与时间的立方成比例。
因此，持续地需要一种在各种配置和平台上实时(以及事后测量)操作的、快速且准确的轨迹估计系统。
发明内容
本公开提供了一种用于对机具进行增量轨迹估计的系统。在各种实施方式中，所述系统包括一个或更多个处理器以及存储器。所述存储器例如是编码有可执行指令的非暂时性计算机可读介质。在执行所述指令时，所述一个或更多个处理器执行几个操作，例如：基于加速度计数据和陀螺仪数据来确定所述机具的每个静止时段的时间跨度；基于所述时间跨度和陀螺仪数据来估计陀螺仪偏置；基于所估计的陀螺仪偏置、加速度计数据和陀螺仪数据来估计每个时间步的姿态；估计所述机具在每个时间步的行进距离；以及基于所估计的姿态和行进距离来估计所述机具的第一轨迹。然后，所述系统可以使所述机具(例如，钻井平台或钻头、车辆等)基于轨迹估计来改变方向性移动。例如，可以使所述机具转向以描画新的轨迹。
在另一方面，在估计每个时间步的姿态的操作中，所述姿态还基于估计磁力计读数与测量磁力计读数之差的最小化。
在又一方面，所述系统基于惯性导航方案(INS)来估计所述机具的第二轨迹。
在另一方面，利用权重参数组合所估计的第一和第二轨迹以生成加权组合轨迹。
在又一方面，基于所述加权组合轨迹的卡尔曼(Kalman)滤波来生成优化轨迹估计。
在另一方面，通过对初始行进距离估计和行进距离测量值进行加权来优化所估计的每个时间步的行进距离。
在又一方面，所述行进距离是基于速度随时间的分布确定的。
在又一方面，所述行进距离是利用作为时间的函数的两个站之间的正弦波近似而计算出的。
最后，本发明还包括一种计算机程序产品和计算机实现方法。所述计算机程序产品包括存储在非暂时性计算机可读介质上的计算机可读指令，该计算机可读指令可通过具有一个或更多个处理器的计算机执行，使得在执行所述指令时，所述一个或更多个处理器执行本文列出的操作。另选地，所述计算机实现方法包括使计算机执行这种指令并且执行所得操作的行为。
附图说明
根据下面结合参照附图对本发明各个方面的详细描述，本发明的目的、特征以及优点将变清楚，其中：
图1是示出根据本发明各个实施方式的系统的组件的框图；
图2是具体实施本发明的一个方面的计算机程序产品的例示图；
图3是例示根据本发明各个实施方式的用于增量轨迹估计的处理的流程图；
图4A是往返期间加速度计读数的例示图；
图4B是往返期间陀螺仪读数的例示图；
图5A是描绘所计算出的作为时间的函数的方位角的图表；
图5B是描绘所计算出的作为时间的函数的井斜角和工具面角的图表；
图6是描绘针对整个往返的每个时间步的估计距离的图表；
图7A是描绘利用根据本公开的过程和现有技术过程计算出的轨迹(二维)的比较的标绘图；
图7B是描绘利用根据本公开的过程和现有技术过程计算出的轨迹(三维)的比较的标绘图；
图8是例示根据本公开的系统的、利用磁力计读数实现的示例实施方式的流程图；
图9是例示根据本发明的采用了带卡尔曼滤波的惯性导航方案的各个实施方式的处理的流程图；以及
图10是例示根据本发明各个实施方式的处理的流程图。
具体实施方式
本发明总体上涉及轨迹估计，更具体地，涉及基于实时惯性感测来进行增量轨迹估计的系统。以下的说明旨在使本领域普通技术人员能够制造和使用本发明并将其导入到特定应用的背景中。对于本领域技术人员来说显然可以有各种改动以及不同应用场合中的多种用途，并且这里限定的总体构思可以应用于很宽的范围。因此，本发明不应限于所呈现的方面，而是涵盖与本文所公开的构思和新颖特征相一致的最广范围。
在下面的详细说明中，阐述了许多具体细节，以使得能够更加深刻地理解本发明。然而，本领域技术人员应当明白，本发明可以在不必受限于这些具体细节的情况下来实施。在其它情况下，公知结构和装置按框图形式而不是按细节示出，以免妨碍对本发明的理解。
也请读者留意与本说明书同时提交的所有文件和文档，这些文件和文档与本说明书一起开放给公众以供查阅，所有这些文件和文档的内容通过引用并入于此。本说明书中公开的所有特征(包括任何所附权利要求、摘要，以及附图)可以由用于相同、等同或相似目的的替代特征来代替，除非另有明确说明。因此，除非另有明确说明，所公开的每个特征仅仅是一系列等同或相似特征中的一个例子。
在详细说明本发明之前，首先提供了引用参考文献的列表。接下来，提供了对本发明各个主要方面的说明。随后，向读者进行介绍，使得能够对本发明有个总体上的理解。最后，提供本发明各个实施方式的具体细节，以使得能够理解具体的方面。
(1)引入的参考文献列表
贯穿本申请引用以下参考文献。为了清楚和方便起见，这些参考文献在此被列为读者的中心资源。下列参考文献通过引用并入于此，就像在此完全陈述的一样。这些参考文献通过参照如下对应文献参考号而在本申请中加以引用，如下：
1.“Fusion of sensor data in Siemens car navigation system”,D.Obradovic et al.,IEEE Tran.Vehicular Tech.,Vol.56,43,(2007)。
2.“Low cost three dimensional navigation solution for RISS/GPSintegration using mixture particle filter”,Jacques Georgy,et al.,IEEETran.Vehicular Tech.,Vol.59,599,(2010)。
3.“Introduction to wellbore positioning”,Uni.ofthe Highlands&Islands2012。
4.“Principles of GNSS,Inertial and Multisensor Integrated NavigationSystems,”Paul D.Groves,Artech House(2001)。
(2)主要方面
本发明的各种实施方式包括三个“主要”方面。第一个方面是增量轨迹估计系统。该系统通常采用计算机系统操作软件的形式或采用“硬编码”指令集的形式。该系统可以并入提供不同功能的各种各样的装置中。第二个主要方面是利用数据处理系统(计算机)进行操作的通常采用软件形式的方法。第三个主要方面是计算机程序产品。该计算机程序产品通常表示存储在诸如光学存储装置(例如，光盘(CD)或数字通用盘(DVD))或磁存储装置(例如，软盘或磁带)的非暂时性计算机可读介质上的计算机可读指令。计算机可读介质的其它非限制示例包括：硬盘、只读存储器(ROM)，以及闪存。这些方面将在下面进行更详细描述。
图1中提供了示出本发明的系统(即，计算机系统100)的示例的框图。计算机系统100被配置成执行与程序或算法相关联的计算、处理、操作和/或功能。在一个方面中，本文讨论的某些处理和步骤被实现为存在于计算机可读存储器单元内并由计算机系统100的一个或更多个处理器执行的一系列指令(例如，软件程序)。在执行时，这些指令使计算机系统100执行特定动作并展现特定行为，如本文所描述的。
计算机系统100可以包括被配置成传送信息的地址/数据总线102。另外，一个或更多个数据处理单元(如处理器104(或多个处理器)与地址/数据总线102连接。处理器104被配置成处理信息和指令。在一个方面中，处理器104是微处理器。另选地，处理器104可以是不同类型的处理器，例如并行处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑阵列(PLA)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)或现场可编程门阵列(FPGA)。
计算机系统100被配置成利用一个或更多个数据存储单元。计算机系统100可以包括与地址/数据总线102连接的易失性存储器单元106(例如，随机存取存储器(“RAM”)、静态RAM、动态RAM等)，其中，易失性存储器单元106被配置成存储用于处理器104的信息和指令。计算机系统100还可以包括与地址/数据总线102连接的非易失性存储器单元108(例如，只读存储器(“ROM”)、可编程ROM(“PROM”)、可擦除可编程ROM(“EPROM”)、电可擦除可编程ROM(“EEPROM”)、闪存等)，其中，非易失性存储器单元108被配置成存储用于处理器104的静态信息和指令。另选地，计算机系统100可以执行从诸如“云”计算中的在线数据存储单元取得的指令。在一个方面中，计算机系统100还可以包括与地址/数据总线102连接的一个或更多个接口，例如接口110。所述一个或更多个接口被配置成使得计算机系统100能够与其它电子装置和计算机系统连接。由所述一个或更多个接口实现的通信接口可以包括有线(例如，串行电缆、调制解调器、网络适配器等)和/或无线(例如，无线调制解调器、无线网络适配器等)通信技术。
在一个方面中，计算机系统100可以包括与地址/数据总线102连接的输入装置112，其中，输入装置112被配置成将信息和命令选择传送至处理器100。根据一个方面，输入装置112是字母数字输入装置(如键盘)，其可以包括字母数字键和/或功能键。另选地，输入装置112可以是除字母数字输入装置之外的其它输入装置。在一个方面中，计算机系统100可以包括与地址/数据总线102连接的光标控制装置114，其中，光标控制装置114被配置成将用户输入信息和/或命令选择传送至处理器100。在一个方面中，光标控制装置114利用诸如鼠标、轨迹球、轨迹板、光学跟踪装置或触摸屏的装置来实现。尽管如此，但在一个方面中，例如响应于使用与输入装置112相关联的特殊键和键序列命令，光标控制装置114经由来自输入装置112的输入而被引导和/或激活。在另一方面中，光标控制装置114被配置成通过话音命令指引或引导。
在一个方面中，计算机系统100还可以包括与地址/数据总线102连接的一个或更多个可选的计算机可用数据存储装置，例如存储装置116。存储装置116被配置成存储信息和/或计算机可执行指令。在一个方面中，存储装置116是诸如磁或光盘驱动器(例如，硬盘驱动器(“HDD”)、软盘、光盘只读存储器(“CD-ROM”)、数字通用盘(“DVD”))的存储装置。依据一个方面，显示装置118与地址/数据总线102连接，其中，显示装置118被配置成显示视频和/或图形。在一个方面中，显示装置118可以包括：阴极射线管(“CRT”)、液晶显示器(“LCD”)、场发射显示器(“FED”)、等离子体显示器，或适于显示视频和/或图形图像以及用户可识别的字母数字字符的任何其它显示装置。
本文所呈现的计算机系统100是根据一个方面的示例计算环境。然而，计算机系统100的非限制示例并不严格限于作为计算机系统。例如，一个方面规定了计算机系统100代表可以根据本文所述各个方面使用的一类数据处理分析。此外，还可以实现其它计算系统。实际上，本技术的精神和范围不限于任何单一数据处理环境。因此，在一个方面中，使用通过计算机执行的计算机可执行指令(例如，程序模块)来控制或实现本技术的各个方面的一个或更多个操作。在一个实现方式中，这样的程序模块包括被配置成执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件和/或数据结构。另外，一个方面提供了通过利用一个或更多个分布式计算环境来实现本技术的一个或更多个方面，例如，在该计算环境中，任务由通过通信网络链接的远程处理装置执行，或者例如，在该计算环境中，各种程序模块位于包括存储器-存储装置的本地和远程计算机存储介质中。
图2中示出了具体实施本发明的计算机程序产品(即，存储装置)的例示图。该计算机程序产品被示出为软盘200或诸如CD或DVD的光盘202。然而，如先前提到的，该计算机程序产品通常代表存储在任何兼容的非暂时性计算机可读介质上的计算机可读指令。如关于本发明所使用的术语“指令”通常指示要在计算机上执行的一组操作，并且可以表示整个程序的片段或单个、可分离的软件模块。“指令”的非限制性示例包括计算机程序代码(源或目标代码)和“硬编码”电子装置(即，编码到计算机芯片中的计算机操作)。“指令”被存储在任何非暂时性计算机可读介质上，例如存储在计算机的存储器中或软盘、CD-ROM以及闪存驱动器上。无论如何，这些指令被编码在非暂时性计算机可读介质上。
(3)介绍
本公开提供了用于基于实时惯性感测来对机具(钻井设备、车辆等)进行快速位置和轨迹估计的系统和方法。该系统使得准确度能够超过常规的基于磁力计的技术(如在井眼钻井中使用的)并且比现有的惯性感测(INS)方法(如在车辆中使用的)更可靠。本文描述的处理的一些独特特征包括姿态的实时估计；随时间的增量角积分以估计姿态；实时行进距离估计等。这些方面在下面将加以更详细描述。
该系统可以在各种配置和平台上实时(以及事后测量)使用，以提供对机具的轨迹估计。该机具是穿越或以其它方式行进以提供轨迹估计的任何物体或物品。如本领域技术人员可以理解的，这种轨迹估计有几种应用。例如，轨迹估计可以由系统用来使机具基于轨迹估计改变方向性移动(例如，转弯、停止等)。
在钻井应用中，机具是钻井设备(例如，具有传感器的钻尖或钻头平台等)。例如，该系统和/或方法可以用在用于井眼测量的独立软件工具应用中，提供比现有技术工具更快且更可靠(收敛保证)的位置估计。其还可以用作实时自主钻井系统的辅助传感器，以指引和/或以其它方式为地下钻井设备导航。例如，可以操纵钻井设备以基于轨迹估计改变机具的钻进方向，从而改变实际钻井轨迹。例如，如果轨迹估计示出钻井设备(即，机具)偏离预选路线，那么操作员可以使用钻井设备的必要转向组件，使钻井设备朝着预选路线或目的地改变钻进方向。
除了钻井应用外，该系统还可以用于需要轨迹估计和/或自主导航的任何其它领域。例如，该系统可以用于需要通过位置检测和轨迹估计进行精确导航的导航产品或车辆/平台。例如，可以基于轨迹估计使车辆(即，机具)转弯或以其它方式跟随车道。在一个方面中，车辆系统使车辆加速、减速和/或转向以将轨迹估计(和车辆)保持在车道或预定路线内。下面提供关于该轨迹估计处理的具体细节。
(4)各个实施方式的具体细节
如上提到，本公开提供了机具的增量轨迹估计的系统和方法。在图3中提供的流程图中例示了总体处理。如图所示，系统通过感测增量站处的输入300(获取输入数据)开始。系统接着确定302每个静止时段的时间跨度，之后估计304陀螺仪偏置。然后在每个时间步执行姿态估计306。另外，估计308每个时间步的行进距离。最后，基于姿态和行进距离估计310轨迹。
下面提供了关于图3中所示的每个过程的进一步细节。为了进一步理解并且为了演示每个过程，进行了模拟油井钻井应用的实验室实验。在实验中，一个人步行往返一趟，总距离为400米，总时间大约10分钟。惯性测量单元(IMU)由该人携带，以100Hz的频率测量和记录加速度计和陀螺仪读数。途中停了20次，测量各停止点之间的距离。以下提供这些过程和实验室实验的对应示例。
(4.1)输入
在操作期间，系统在每个采样时段(例如，演示中的10毫秒)获取测量数据，并将测量数据保存在存储器中。测量数据例如包括加速度计数据312、陀螺仪数据314，以及顺序数据采样站之间的距离316。需要作为时间的函数而保存一定量的数据，至少从一个站到下一站。这些保存的加速度计和陀螺仪数据将在稍后用于两个站之间的姿态和轨迹估计。
(4.2)确定每个静止时段的时间跨度。
为了自动识别每个静止时段的时间跨度，该系统采用以下标准：
Figure GDA0003904709190000081
前面的(a)、(b)不等式用于通过检查测得的加速度矢量
Figure GDA0003904709190000082
和角速率矢量
Figure GDA0003904709190000083
的范数是否小于它们各自的阈值来判断携带传感器的平台(例如，车辆、钻井设备等)是否已经处于停止运动。第三个(c)不等式要求静止时段Δt必须至少长于某个最小时段t0。尽管不限于此，但在石油钻井应用中，至少要5分钟的静止时间用于添加一节新的钻杆，并且至少要2分钟的静止时间来完成测量任务。设置最小时间是为了保证系统把握住测量时段而不是无测量的短暂停止时间。
在实施前两个标准时有一些替代方案。代替检查所述矢量的范数(这需要计算平方和(的平方根))，可以仅检查该矢量的一个分量的大小是否低于某一阈值。例如，如果车辆仅在大致二维的程度上移动，那么使用陀螺仪和/或加速度计的俯仰或滚转分量来定义静止时刻将是方便的。在一些其它场景中，代替使用矢量的范数，使用矢量差的范数可以更准确。
在该演示中，系统检查加速度分量和滚转方向(演示中的Y方向)的角速率分量是否低于它们各自的阈值，并且检查时间跨度是否长于5秒钟。图4A和图4B分别以时间函数的形式标绘了在平台的行程期间测得的加速度计400矢量和陀螺仪402矢量。识别数据的静止部分并标记为标绘测量值406之间的间断404。用于自动识别这些静默时段404的代码在
Figure GDA0003904709190000091
中实现，或者利用任何其它合适软件或系统实现。
(4.3)陀螺仪偏置估计
陀螺仪(gyro或gyroscopic)偏置被计算为静止时段期间陀螺仪读数的平均值，然后从后续的陀螺仪读数中减去该偏置，直到在下一个测量站更新该偏置。这里，静止时段的陀螺仪读数的平均值近似为陀螺仪三个轴的偏置(即，b_gx、b_gy、b_gz)。接续的陀螺仪读数需要减去这些偏置。由于与基于微机电(MEM)的陀螺仪传感器相关的相对大的偏置不稳定性，该步骤是重要的。更准确地，陀螺仪偏置估计应考虑地球自转速率。
这里忽略地球自转速率，因为地球自转速率远小于角度随机游走导致的陀螺仪噪声。此外，从陀螺仪偏置中减去地球自转速率实现起来很复杂，这是因为需要在减法中使用传感器的姿态。然而，正如下一步骤所示，仅在减去陀螺仪偏置后才能准确地计算传感器的姿态。
(4.4)每个时间步的姿态估计
每个时间步的姿态由局部导航坐标系中的一组欧拉(Euler)角表示。欧拉角是指三个角：方位角、井斜角以及工具面角。如下地更新每个时间步的姿态矢量。
首先，根据起始点的局部姿态指定DCM(方向余弦矩阵)，该局部姿态包括方位角(A)、井斜角(I)和工具面角(T)，如下：
Figure GDA0003904709190000092
在上式中，c表示三角余弦函数，s表示正弦函数。如上所述，A、I以及T分别表示姿态、井斜角以及工具面角。
如下式所示依次更新DCM：
Figure GDA0003904709190000093
在上式中，I是单位矩阵。
Figure GDA0003904709190000094
是斜对称矩阵，其遵循这样的约定：即，如果矢量是
Figure GDA0003904709190000095
则该矢量具有被定义为
Figure GDA0003904709190000096
的对应s-s矩阵。
Figure GDA0003904709190000097
是在先前时间测得的陀螺仪角速率。
最后，可以根据以下三个公式，利用
Figure GDA0003904709190000101
来计算当前时间的姿态(即，A、I、T)：
Figure GDA0003904709190000102
I＝acos(C(3,3))
Figure GDA0003904709190000103
在上面三个公式中，“atan”和“acos”分别是反正切函数和反余弦函数。而且，C代表3乘3的矩阵
Figure GDA0003904709190000104
为了进一步理解，图5A和图5B演示了在往返的每个时间步的姿态(A、I、T)的计算结果，并且在测量时段之间描绘了静止时段。如图5A中所示，大多数角度变化是由于方位角的变化而导致的。另选地，如图5B所示，井斜角500和工具面角502保持与系统的开始时刻近似相同。这些估计符合已知的实验知识，即，操作员沿着建筑物的走廊行进，大多是左右转弯，上下移动很少，因此只有方位角变化很大，而井斜角和工具面角变化不大。
(4.5)每个时间步的行进距离估计
如上提到，系统还估计每个时间步的行进距离。例如，下式可以用于计算两个站之间每个时间步的距离(基于速度分布)：
Figure GDA0003904709190000105
在上式中，ΔD是两个站之间的距离，该距离是系统在每个采样时段获取测量数据时获取的(如上面第4.1节所述)。而且，di＝1,2,…n是增量距离，
Figure GDA00039047091900001011
是每个时间步的速度矢量的范数。
每个时间步的速度矢量的范数计算如下：
Figure GDA0003904709190000106
其中，
Figure GDA0003904709190000107
是DCM，
Figure GDA0003904709190000108
是测得的加速度计信号，
Figure GDA0003904709190000109
是引力场矢量，其在局部导航坐标系中为(0,0,g)。请注意，根据局部导航坐标系中的方位角、井斜角以及工具面角很容易计算出DCM(参见第4.4节)。
用于计算增量距离的另选方法是使用两个站之间的作为时间的函数的正弦波近似(基于准线性近似)，该正弦波近似可以用下式表示：
Figure GDA00039047091900001010
其中，n是两个测量站之间的总步数。
这两种方法都在每个时间步提供合理的距离估计。例如，图6描绘了估计的距离。如图所示，在整个往返的每个时间步处，一个距离基于速度分布600，而另一个距离基于准线性近似602。粗点604是测量站处测得的行进距离，下面的短划线606指示基于上述过程计算出的静止时段(参见4.3节)。
(4.6)每个时间步的轨迹估计。
由于已经计算出每个时间步处的姿态(A、I、T)和各个时间步之间的距离(如第4.4和4.5节所示)，因此，可以很容易地得出轨迹。与使用不太准确的切向法的现有技术形成对比(参见参考文献No.1和No.2)，本文描述的系统采用法向最小曲率法(NMC)。NMC法在“Introduction to wellbore positioning”(参见参考文献No.3)的电子书中有详述，并且下面加以进一步详细描述。
关于NMC法，假设先前位置是
Figure GDA0003904709190000111
其中，N、E以及D代表局部导航坐标系中的北、东以及下坐标。隐含地，还假设开始的位置矢量可从其它测量获得或者被定义为原点。可以如下根据各个时间步的姿态计算出先前和之后(在当前时刻、当前测量值或当前测量之前和之后)的姿态的单位矢量：
Figure GDA0003904709190000112
以及
Figure GDA0003904709190000113
根据反余弦函数计算出与上述两个单位矢量相切的弧的对向角，即，
Figure GDA0003904709190000114
Figure GDA0003904709190000115
弧的半径可以计算为R＝d/θ，其中，d是先前过程中计算出的先前和之后时间步之间的距离。新的位置矢量现在得出为
Figure GDA0003904709190000116
Figure GDA0003904709190000117
基于上式，可以计算出从行程开始到结束的轨迹(即，位置矢量)。例如，图7A和图7B描绘了基于上述过程标绘计算出的轨迹的图形。图7A二维地标绘了所估计的轨迹700，而图7B三维地标绘了所计算出的轨迹702。点704示出了来自常规的基于磁力计的估计技术(也称为MWD)的结果。如图7A中所示，这次行程被描绘为在同一个地方开始和结束，这比现有技术更准确。然而，应注意到如图7B所示，向上(或向下)方向的位置估计仍然存在一些小的误差。以下部分提供了可在系统中实现的用于进一步改进所有方向的轨迹估计的附加过程。
(4.7)每步引入磁力计读数来改进姿态和轨迹估计。
如果在每步都能获得磁力计读数，则可以改进上面4.4节中描述的姿态估计。其实现方案基于磁力计读数是投影在磁力计传感器的体坐标系上的磁矢量的事实。由于体坐标系是根据A、I以及T来确定的，因此，这三个欧拉角可以用于利用下式在每个时间步估计磁力计读数：
Figure GDA0003904709190000121
前述公式包括估计的磁力计矢量
Figure GDA0003904709190000122
和DCM矩阵
Figure GDA0003904709190000123
Figure GDA0003904709190000124
其中，AIT是根据4.4节中描述的处理确定的，并且磁矢量
Figure GDA0003904709190000125
因为在传感器的距离移动在一英里内的情况下，Bn(t)对传感器的位置不是非常敏感，所以可以假设该矢量与开始时相同。如果行进距离较长，那么通过参照上面4.6节中计算的新位置矢量，可以改进磁矢量Bn(t)的准确度。该参照可以是磁矢量与位置的查寻表，或者是地球磁模型，例如由国家海洋和大气管理局(National OceanicandAtmosphericAdministration)提供的高清地磁模型。
通过在最小化下面等式中，使所估计的磁力计读数与所测量的磁力计读数之差的平方最小，即，找到A、I以及T，可以实现每一步的姿态改进：
Figure GDA0003904709190000126
在图8中进一步示出了该处理。具体而言，图8示出了在每一步使用磁力计读数800来改进姿态306和轨迹310估计的处理。该处理除了获取磁力计读数800作为输入300之外，其余类似于图3中所示的处理。如上提到，通过使所估计的磁力计读数与所测量的磁力计读数之差最小802，可以实现每一步的姿态306改进。这带来改进的姿态306以及随之带来的改进的轨迹估计310。
(4.8)引入带卡尔曼滤波的惯性导航方案来改进轨迹估计。
在一些实施方式中，如图9中所示，通过引入带卡尔曼滤波的惯性导航方案，可以进一步改进本文所述的系统。如上所述并且在图3和图8中例示的处理提供了每一步的轨迹估计310。本领域技术人员应当明白，还可以基于惯性导航方案(INS)900，利用加速度计和陀螺仪数据来另外地估计第二轨迹(参见参考文献No.4)。
而且，随着卡尔曼滤波的采用，可以进一步改进轨迹估计的准确度。因此，在一些实施方式中，来自增量轨迹估计(ITE)的估计轨迹310可以与来自ITE的估计轨迹和基于INS的估计轨迹的加权和(即，加权组合轨迹)相组合。
(4.9)利用连续ΔD测量来改进ITE(增量轨迹估计)。
在某些应用中，可以获得各步之间的行进距离的连续测量值。例如，在车辆应用中，基于车轮的运动可以获得里程测量值。在这种情况下，如图10所示，可以基于各个时间步之间的测量距离1000来改进增量轨迹估计310。
例如，通过利用以下公式对行进距离估计308(上面4.5节中所述)和行进距离测量值1000进行加权，可以优化1002各步之间的行进距离：
Figure GDA0003904709190000131
该测量值和估计行进距离的标准偏差分别为σmea和σest。换句话说，基于实际测量值1000优化各个时间步之间的估计行进距离308，以在每一步提供改进的轨迹估计310。
最后，虽然已经根据几个实施方式对本发明进行了说明，但本领域普通技术人员应当容易地认识到本发明在其它环境中可以具有其它应用。应注意到，可以有许多实施方式和实现。而且，所附的权利要求绝不是旨在将本发明的范围限制成上述具体实施方式。另外，任何“用于…的装置(means)”的用语旨在引发要素和权利要求的装置加功能的解读，而任何未特别使用“用于…的装置”用语的要素不应被解读为装置加功能要素，即使权利要求以其它方式包括了“装置(means)”一词。而且，虽然已经按特定次序陈述了特定的方法步骤，但这些方法步骤可以按任何希望次序发生并且落入本发明的范围内。

Claims (24)

1.一种用于对机具进行增量轨迹估计的系统，所述系统包括：
一个或更多个处理器以及存储器，所述存储器是编码有可执行指令的非暂时性计算机可读介质，使得在执行所述指令时，所述一个或更多个处理器执行以下操作：
基于加速度计数据、陀螺仪数据和最小时段来确定所述机具的每个静止时段的时间跨度；
基于所述时间跨度和所述陀螺仪数据来估计陀螺仪偏置；
基于所估计的陀螺仪偏置、所述加速度计数据和所述陀螺仪数据来估计每个时间步的姿态；
估计所述机具在每个时间步的行进距离；以及
基于所估计的姿态和行进距离来估计所述机具的第一轨迹；并且
其中，在估计所述行进距离的操作中，所述在每个时间步的行进距离是利用作为时间的函数的、两个站之间的正弦波近似而计算出的，其中，所述正弦波近似被表示为：
Figure FDA0003904709180000011
其中，n是两个站之间的总步数，ΔD是所述两个站之间的距离，并且d(i)是所述在每个时间步的行进距离，其中i＝1，2，…，n。
2.根据权利要求1所述的系统，所述系统还包括基于所述轨迹估计使所述机具改变方向的操作。
3.根据权利要求2所述的系统，其中，在估计每个时间步的姿态的操作中，所述姿态还基于估计磁力计读数与测量磁力计读数之差的最小化。
4.根据权利要求3所述的系统，所述系统还包括估计所述机具的第二轨迹的操作。
5.根据权利要求4所述的系统，所述系统还包括利用权重参数将所估计的第一轨迹和第二轨迹组合来生成加权组合轨迹的操作。
6.根据权利要求5所述的系统，所述系统还包括基于所述加权组合轨迹的卡尔曼滤波来生成优化轨迹估计的操作。
7.根据权利要求6所述的系统，所述系统还包括通过对初始行进距离估计和行进距离测量值进行加权来优化所估计的每个时间步的行进距离的操作。
8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述机具选自由钻井平台和车辆构成的组。
9.一种编码有用于对机具进行增量轨迹估计的可执行指令的非暂时性计算机可读介质，使得当通过一个或更多个处理器执行所述可执行指令时，所述一个或更多个处理器执行以下操作：
基于加速度计数据、陀螺仪数据和最小时段来确定所述机具的每个静止时段的时间跨度；
基于所述时间跨度和所述陀螺仪数据来估计陀螺仪偏置；
基于所估计的陀螺仪偏置、所述加速度计数据和所述陀螺仪数据来估计每个时间步的姿态；
估计所述机具在每个时间步的行进距离；以及
基于所估计的姿态和行进距离来估计所述机具的第一轨迹；并且
其中，在估计所述行进距离的操作中，所述在每个时间步的行进距离是利用作为时间的函数的、两个站之间的正弦波近似而计算出的，其中，所述正弦波近似被表示为：
Figure FDA0003904709180000021
其中，n是两个站之间的总步数，ΔD是所述两个站之间的距离，并且d(i)是所述在每个时间步的行进距离，其中i＝1，2，…，n。
10.根据权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，当通过一个或更多个处理器执行所述可执行指令时，所述一个或更多个处理器还执行基于所述轨迹估计使所述机具改变方向的操作。
11.根据权利要求10所述的非暂时性计算机可读介质，其中，在估计每个时间步的姿态的操作中，所述姿态还基于估计磁力计读数与测量磁力计读数之差的最小化。
12.根据权利要求11所述的非暂时性计算机可读介质，当通过一个或更多个处理器执行所述可执行指令时，所述一个或更多个处理器还执行估计所述机具的第二轨迹的操作。
13.根据权利要求12所述的非暂时性计算机可读介质，当通过一个或更多个处理器执行所述可执行指令时，所述一个或更多个处理器还执行利用权重参数将所估计的第一轨迹和第二轨迹组合来生成加权组合轨迹的操作。
14.根据权利要求13所述的非暂时性计算机可读介质，当通过一个或更多个处理器执行所述可执行指令时，所述一个或更多个处理器还执行基于所述加权组合轨迹的卡尔曼滤波来生成优化轨迹估计的操作。
15.根据权利要求14所述的非暂时性计算机可读介质，当通过一个或更多个处理器执行所述可执行指令时，所述一个或更多个处理器还执行通过对初始行进距离估计和行进距离测量值进行加权来优化所估计的每个时间步的行进距离的操作。
16.根据权利要求9所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述机具选自由钻井平台和车辆构成的组。
17.一种用于对机具进行增量轨迹估计的计算机实现方法，所述计算机实现方法包括以下动作：
使一个或更多个处理器执行编码在非暂时性计算机可读介质上的指令，使得在执行时，所述一个或更多个处理器执行以下操作：
基于加速度计数据、陀螺仪数据和最小时段来确定所述机具的每个静止时段的时间跨度；
基于所述时间跨度和所述陀螺仪数据来估计陀螺仪偏置；
基于所估计的陀螺仪偏置、所述加速度计数据和所述陀螺仪数据来估计每个时间步的姿态；
估计所述机具在每个时间步的行进距离；以及
基于所估计的姿态和行进距离来估计所述机具的第一轨迹；并且
其中，在估计所述行进距离的操作中，所述在每个时间步的行进距离是利用作为时间的函数的、两个站之间的正弦波近似而计算出的，其中，所述正弦波近似被表示为：
Figure FDA0003904709180000031
其中，n是两个站之间的总步数，ΔD是所述两个站之间的距离，并且d(i)是所述在每个时间步的行进距离，其中i＝1，2，…，n。
18.根据权利要求17所述的计算机实现方法，所述计算机实现方法还包括基于所述轨迹估计使所述机具改变方向的操作。
19.根据权利要求18所述的计算机实现方法，其中，在估计每个时间步的姿态的操作中，所述姿态还基于估计磁力计读数与测量磁力计读数之差的最小化。
20.根据权利要求19所述的计算机实现方法，所述计算机实现方法还包括估计所述机具的第二轨迹的操作。
21.根据权利要求20所述的计算机实现方法，所述计算机实现方法还包括利用权重参数将所估计的第一轨迹和第二轨迹组合来生成加权组合轨迹的操作。
22.根据权利要求21所述的计算机实现方法，所述计算机实现方法还包括基于所述加权组合轨迹的卡尔曼滤波来生成优化轨迹估计的操作。
23.根据权利要求22所述的计算机实现方法，所述计算机实现方法还包括通过对初始行进距离估计和行进距离测量值进行加权来优化所估计的每个时间步的行进距离的操作。
24.根据权利要求17所述的计算机实现方法，其中，所述机具选自由钻井平台和车辆构成的组。
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