CN112762935B - 一种基于船体姿态监测的定位方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于船体姿态监测的定位方法及系统,包括,采集船体姿态监测数据进行预处理,划分数据集,设定输入向量;基于时间序列策略构建定位模型,对输入向量进行参数确认;结合LS‑VSM和数据集对定位模型进行定位预测训练;设定定位训练阈值,若满足,则输出训练完成的定位模型,输入测试集进行测试,得到定位预测值。本发明通过定位模型,结合RTK实时差分定位,实现厘米级船体定位,且对船体姿态进行实时监测,实时船体姿态播报,地面站各数据实时收发,查看和存储,各船只使用的数据信息保存云端,可调用查看与分析,支持物联网(LOT)无线数据终端和5G,在提高了船体定位精度的同时,提升了船体监测的实时性和广泛适用性。
Description
技术领域
本发明涉及船体姿态监测及定位的技术领域,尤其涉及一种基于船体姿态监测的定位方法及系统。
背景技术
船舶航行时,船体受载重量、海况、航速航向等因素影响,在风、浪、流的综合作用下产生纵摇、横摇、升沉等姿态变化,船体姿态的瞬时变化使船体与上层建筑外部安装的传感器距水面的垂直高度发生改变,实时获取传感器距水面的垂直高度可采用直接测量或间接计算的方式,直接测量方式通常采用激光测距或超声波测距原理,需要安装专用光学、声学传感器,因此需要定期对传感器进行清理,设备安装、维护成本较高。间接计算方式通常采用惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU)实时测量船体姿态,或采用GNSS测量多天线高程实时计算船体姿态,然后换算传感器距水面的垂直高度。
景区游船船体定位装置,主要以GPS定位为主,普通GPS定位精度相对与RTK实时差分定位(厘米级)误差较大,且没有船体姿态监测和数据实时收发存储功能,如船身出现故障,船体姿态发生变化,不能及时采取应对措施,对船上人员是一种潜在危险。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊,而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述现有存在的问题,提出了本发明。
因此,本发明提供了一种基于船体姿态监测的定位方法及系统,能够解决没有船体姿态监测、实时数据收发、GPS定位误差大的问题。
为解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:包括,采集船体姿态监测数据进行预处理,划分数据集,设定输入向量;基于时间序列策略构建定位模型,对所述输入向量进行参数确认;结合LS-VSM和所述数据集对所述定位模型进行定位预测训练;设定定位训练阈值,若满足,则输出训练完成的所述定位模型,输入测试集进行测试,得到定位预测值。
作为本发明所述的基于船体姿态监测的定位方法的一种优选方案,其中:所述定位模型基于所述时间序列策略得到目标函数,包括,
其中,tn为Lagrange乘子向量中任选的一个正分量,H(xd,xn)为核函数矩阵,xd为第d个输入向量,xn为不为零Lagrange乘子向量tn对应的船体姿态监测输入向量,d=1,2,....,m,n=1,2,....,m,m为船体姿态样本容量,b为定位预测偏移值。
作为本发明所述的基于船体姿态监测的定位方法的一种优选方案,其中:所述参数确认包括,选取最小二乘支持向量机的径向基函数作为目标矩阵,如下,
其中,x={x1;x2;…;x14}:船体姿态特性向量组成的状态特性矩阵,y:船体姿态正常特性向量,σ:核宽度,反应了分布、范围特性。
作为本发明所述的基于船体姿态监测的定位方法的一种优选方案,其中:所述训练包括,初始化惩罚参数C和所述σ,利用所述数据集对所述目标函数进行训练和测试;设定精度要求,若所述目标函数精度未达到要求,则根据误差对所述C和所述σ进行赋值优化,直到测试数据精度达到所述精度要求;设定阈值并输出训练完成的所述目标函数,将其作为所述定位模型。
作为本发明所述的基于船体姿态监测的定位方法的一种优选方案,其中:所述时间序列策略是一组一维的观测值,结合所述最小二乘支持向量机时需进行相空间重构,则构建所述输入向量包括,
X(k)=[x(k),x(k-τ),…,x(k-(D-1)τ)]
其中,D是相空间重构的嵌入维数,τ是相空间重构的三维坐标,X(k)是输入输出向量对。
作为本发明所述的基于船体姿态监测的定位系统的一种优选方案,其中:包括,地面站,通过姿态监测模块、定位模块和数据传输模块监测船只当前所在位置,当所述船只驶出规定区域时,且当所述船只的姿态因风浪、水浪、障碍物而发生姿态变化,即船身倾斜角度超过某一角度时,所述地面站发出警报;所述姿态监测模块设置于所述地面站的上表面,其包括三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴电子罗盘,所述姿态监测模块用于通过内部的主处理器输出校准过的角速度、加速度和磁数据,基于四元数的传感器数据算法进行运动姿态测量,实时输出以四元数、欧拉角表示的零漂移三维运动姿态数据;所述定位模块布置内嵌于所述姿态监测模块,其用于搭载载波相位动态实时差分技术,实时提供观测点的三维坐标,并将基准站采集的载波相位发送给用户站进行求差解算坐标;所述数据传输模块并行设置连接于所述地面站、所述姿态监测模块和所述定位模块,其包括无线电数传和4G数传,用于为各模块提供数据传输服务,搭建连接通道。
作为本发明所述的基于船体姿态监测的定位系统的一种优选方案,其中:所述无线电数传包括,接收发射单元、激励器单元、功放单元、控制单元、电源单元和基带单元,其采用全双工、频分双工方式,当船载端和地面站端连接后进行数据收发。
作为本发明所述的基于船体姿态监测的定位系统的一种优选方案,其中:包括,所述4G数传模块用于进行无线长距离数据传输,其采用高性能通信处理器和无线端,以实时操作端为软件支撑平台,直接连接串口设备,通过串口转4G传输,实现数据无线长距离传输,将船载控制器串口数据经DTU打包成TCP或者UDP数据进行远程传输至服务器和所述地面站,其预先集成u-blox M8 GNSS接收器和单独的GNSS天线接口,提供与LTE通信并行的高度可靠,准确的定位数据。
作为本发明所述的基于船体姿态监测的定位系统的一种优选方案,其中:所述定位模块还包括,所述用户站接收GPS卫星的载波相位与来自所述基准站的载波相位组成相位差分观测值进行实时处理,通过融合姿态、RTK定位数据和辅助传感器信息,达到所述船只的厘米级定位。
本发明的有益效果:本发明通过定位模型,结合RTK实时差分定位,实现厘米级船体定位,且对船体姿态进行实时监测,实时船体姿态播报,地面站各数据实时收发,查看和存储,各船只使用的数据信息保存云端,可调用查看与分析,支持物联网(LOT)无线数据终端和5G,在提高了船体定位精度的同时,提升了船体监测的实时性和广泛适用性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。其中:
图1为本发明第一个实施例所述的基于船体姿态监测的定位方法的流程示意图;
图2为本发明第一个实施例所述的基于船体姿态监测的定位方法的实验对比输出曲线示意图;
图3为本发明第二个实施例所述的基于船体姿态监测的定位系统的模块结构分布示意图;
图4为本发明第二个实施例所述的基于船体姿态监测的定位系统的主要原理示意图;
图5为本发明第二个实施例所述的基于船体姿态监测的定位系统的姿态监测模块示意图;
图6为本发明第二个实施例所述的基于船体姿态监测的定位系统的定位分析示意图;
图7为本发明第二个实施例所述的基于船体姿态监测的定位系统的定位模块示意图;
图8为本发明第二个实施例所述的基于船体姿态监测的定位系统的无线电数传模块示意图;
图9为本发明第二个实施例所述的基于船体姿态监测的定位系统的4G电数传模块示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明,显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广,因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次,此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例,也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述,在详述本发明实施例时,为便于说明,表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大,而且所述示意图只是示例,其在此不应限制本发明保护的范围。此外,在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中,需要说明的是,术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定,术语“安装、相连、连接”应做广义理解,例如:可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接;同样可以是机械连接、电连接或直接连接,也可以通过中间媒介间接相连,也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1和图2,为本发明的第一个实施例,提供了一种基于船体姿态监测的定位方法,包括:
S1:采集船体姿态监测数据进行预处理,划分数据集,设定输入向量。其中需要说明的是:
时间序列策略是一组一维的观测值,结合最小二乘支持向量机时需进行相空间重构,则构建输入向量包括,
X(k)=[x(k),x(k-τ),…,x(k-(D-1)τ)]
其中,D是相空间重构的嵌入维数,τ是相空间重构的三维坐标,X(k)是输入输出向量对;
数据集包括,训练集和测试集。
S2:基于时间序列策略构建定位模型,对输入向量进行参数确认。本步骤需要说明的是,定位模型基于时间序列策略得到目标函数,包括:
其中,tn为Lagrange乘子向量中任选的一个正分量,J(xd,xn)为核函数矩阵,xd为第d个输入向量,xn为不为零Lagrange乘子向量tn对应的船体姿态监测输入向量,d=1,2,....,m,n=1,2,....,m,m为船体姿态样本容量,b为定位预测偏移值。
进一步的,参数确认包括:
选取最小二乘支持向量机的径向基函数作为目标矩阵,如下,
其中,x={x1;x2;…;x14}:船体姿态特性向量组成的状态特性矩阵,y:船体姿态正常特性向量,σ:核宽度,反应了分布、范围特性。
S3:结合LS-VSM和数据集对定位模型进行定位预测训练。其中还需要说明的是,训练包括:
初始化惩罚参数C和σ,利用数据集对目标函数进行训练和测试;
设定精度要求,若目标函数精度未达到要求,则根据误差对C和σ进行赋值优化,直到测试数据精度达到精度要求;
设定阈值并输出训练完成的目标函数,将其作为定位模型。
S4:设定定位训练阈值,若满足,则输出训练完成的定位模型,输入测试集进行测试,得到定位预测值。
还需要说明的是,传统的船体姿态处理方法是利用船载GNSS天线、GNSS接收机观测GNSS信号信噪比,反演GNSS天线距水平面高度,拟合船体姿态平面,计算出横摇角度、纵摇角度和升沉位移,将船体外部传感器安装点、船体最低点的设计坐标通过旋转和平移映射到船体姿态平面,得到坐标变换后的垂直高度,以此计算船体姿态变化,该方案不能针对使用船只的实时监测进行精确定位,因而适用性不高。
为了更好地对本发明方法中采用的技术效果加以验证说明,本实施例选择传统的船体姿态处理方法与采用本发明方法进行对比测试,以科学论证的手段对比试验结果,验证本发明方法所具有的真实效果。
传统的船体姿态处理方法定位准确度较低,仅能计算大概姿态变化,为验证本发明方法相对于传统方法具有较高的定位精度,本实施例中将采用传统方法与本发明方法分别对仿真船只的姿态变化和定位进行实时测量对比。
测试环境:将仿真船只运行在MATLB仿真平台模拟运行并模拟航行、吃水、沉降场景,采用长江流域往来船只采集的现场统计数据作为测试样本,分别利用传统方法的计算操作进行测试并获得测试结果,采用本发明方法,则导入模型程序开启自动化测试设备,根据实验结果得到仿真数据,每种方法各测试100组数据,计算获得每组数据的时间,与仿真模拟输入的实际预测值进行误差对比计算。
参照图2,实线为本发明方法输出的曲线,虚线为传统方法输出的曲线,根据图2的示意,能够直观的看出,实线与虚线随着时间的增加,呈现不同的走势,实线相较于虚线,在前期一直呈稳定的上升趋势,虽然后期有所下滑,但是波动不大,且一直在虚线的上方,并保持一定的距离,而虚线则呈现较大的波动趋势,不稳定,由此,实线的效率一直大于虚线,即验证了本发明方法所具有的真实效果。
实施例2
参照图3~图9,为本发明的第二个实施例,该实施例不同于第一个实施例的是,提供了一种基于船体姿态监测的定位系统,包括:地面站100、姿态监测模块200、定位模块300和数据传输模块400。
地面站100,通过姿态监测模块200、定位模块300和数据传输模块400监测船只当前所在位置,当船只驶出规定区域时,且当船只的姿态因风浪、水浪、障碍物而发生姿态变化,即船身倾斜角度超过某一角度时,地面站100发出警报,及时规避危险,并能够实时查看每一艘使用船只的姿态、位置、速度、方向数据,同时,实现数据的云端存储与查看,以供数据调用与分析。
参照图5,姿态监测模块200设置于地面站100的上表面,其包括三轴陀螺仪201、三轴加速度计202和三轴电子罗盘203,姿态监测模块200用于通过内部的主处理器输出校准过的角速度、加速度和磁数据,基于四元数的传感器数据算法进行运动姿态测量,实时输出以四元数、欧拉角表示的零漂移三维运动姿态数据。
参照图6和图7,定位模块300布置内嵌于姿态监测模块200,其用于搭载载波相位动态实时差分技术,实时提供观测点的三维坐标,并将基准站采集的载波相位发送给用户站进行求差解算坐标;用户站接收GPS卫星的载波相位与来自基准站的载波相位组成相位差分观测值进行实时处理,通过融合姿态、RTK定位数据和辅助传感器信息,达到船只的厘米级定位。
参照图8和图9,数据传输模块400并行设置连接于地面站100、姿态监测模块200和定位模块300,其包括无线电数传401和4G数传402,用于为各模块提供数据传输服务,搭建连接通道;无线电数传401包括,接收发射单元401a、激励器单元401b、功放单元401c、控制单元401d、电源单元401e和基带单元401f,其采用全双工、频分双工方式,当船载端和地面站端连接后进行数据收发;4G数传模块402用于进行无线长距离数据传输,其采用高性能通信处理器和无线端,以实时操作端为软件支撑平台,直接连接串口设备,通过串口转4G传输,实现数据无线长距离传输,将船载控制器串口数据经DTU打包成TCP或者UDP数据进行远程传输至服务器和地面站100,其预先集成u-blox M8GNSS接收器和单独的GNSS天线接口,提供与LTE通信并行的高度可靠,准确的定位数据。
本实施例还需要说明的是,定位模型根据C+语言编程形成程序包,导入定位模块300内,其结合载波相位求解坐标,提升监测船只的定位准确度。
应当认识到,本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现,其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而,若需要,该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下,该语言可以是编译或解释的语言。此外,为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。
此外,可按任何合适的顺序来执行本文描述的过程的操作,除非本文另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本文描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行,并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如,可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。
进一步,所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现,包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现,无论是可移动的还是集成至计算平台,如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等,使得其可由可编程计算机读取,当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外,机器可读代码,或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时,本文所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时,本发明还包括计算机本身。计算机程序能够应用于输入数据以执行本文所述的功能,从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中,转换的数据表示物理和有形的对象,包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。
如在本申请所使用的,术语“组件”、“模块”、“系统”等等旨在指代计算机相关实体,该计算机相关实体可以是硬件、固件、硬件和软件的结合、软件或者运行中的软件。例如,组件可以是,但不限于是:在处理器上运行的处理、处理器、对象、可执行文件、执行中的线程、程序和/或计算机。作为示例,在计算设备上运行的应用和该计算设备都可以是组件。一个或多个组件可以存在于执行中的过程和/或线程中,并且组件可以位于一个计算机中以及/或者分布在两个或更多个计算机之间。此外,这些组件能够从在其上具有各种数据结构的各种计算机可读介质中执行。这些组件可以通过诸如根据具有一个或多个数据分组(例如,来自一个组件的数据,该组件与本地系统、分布式系统中的另一个组件进行交互和/或以信号的方式通过诸如互联网之类的网络与其它系统进行交互)的信号,以本地和/或远程过程的方式进行通信。
应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (1)
1.一种基于船体姿态监测的定位方法,其特征在于:包括,
采集船体姿态监测数据进行预处理,划分数据集,设定输入向量;
时间序列策略是一组一维的观测值,结合最小二乘支持向量机时需进行相空间重构,则构建所述输入向量包括,
X(k)=[x(k),x(k-τ),…,x(k-(D-1)τ)]
其中,D是相空间重构的嵌入维数,τ是相空间重构的三维坐标,X(k)是输入输出向量对;
基于时间序列策略构建定位模型,对所述输入向量进行参数确认;
所述参数确认包括:
选取最小二乘支持向量机的径向基函数作为目标矩阵,如下,
其中,x={x1;x2;…;x14}:船体姿态特性向量组成的状态特性矩阵,y:船体姿态正常特性向量,σ:核宽度,反应了分布、范围特性;
结合LS-VSM和所述数据集对所述定位模型进行定位预测训练;
所述训练包括:
初始化惩罚参数C和所述σ,利用所述数据集对目标函数进行训练和测试;
设定精度要求,若所述目标函数精度未达到要求,则根据误差对所述C和所述σ进行赋值优化,直到测试数据精度达到所述精度要求;
设定阈值并输出训练完成的所述目标函数,将其作为所述定位模型;
设定定位训练阈值,若满足,则输出训练完成的所述定位模型,输入测试集进行测试,得到定位预测值;
所述定位模型基于所述时间序列策略得到目标函数,包括:
其中,tn为Lagrange乘子向量中任选的一个正分量,J(xd,xn)为核函数矩阵,xd为第d个输入向量,xn为不为零Lagrange乘子向量tn对应的船体姿态监测输入向量,d=1,2,....,m,n=1,2,....,m,m为船体姿态样本容量,b为定位预测偏移值。
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