本文關(guān)鍵詞：基于信息融合技術(shù)的無(wú)人駕駛船舶信息模塊設(shè)計(jì)

  更多相關(guān)文章： 無(wú)人駕駛船舶 雷達(dá)跟蹤 信息采集 信息融合

【摘要】：伴隨著海運(yùn)事業(yè)的快速發(fā)展，，運(yùn)輸船舶數(shù)量的不斷增加，船舶碰撞事故發(fā)生率也越來(lái)越高，搜救問(wèn)題日趨嚴(yán)峻。無(wú)人駕駛船舶能夠在極端惡劣的海域環(huán)境中執(zhí)行救援任務(wù)，具有極大的應(yīng)用前景。 為了進(jìn)一步提高無(wú)人駕駛船舶的功能性，需要對(duì)船載多傳感器進(jìn)行信息融合處理，為船舶操縱控制決策提供更準(zhǔn)確可靠的數(shù)據(jù)來(lái)源。本文以交通運(yùn)輸部海事局科技項(xiàng)目為依托，重點(diǎn)對(duì)信息融合技術(shù)在無(wú)人駕駛船舶平臺(tái)中的應(yīng)用進(jìn)行研究。 首先，對(duì)無(wú)人駕駛船舶的信息采集與融合子系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，并對(duì)其所承載的信息采集和融合處理功能進(jìn)行分析，確定功能實(shí)現(xiàn)方案。 其次，依據(jù)信息采集方案，對(duì)信息采集板進(jìn)行設(shè)計(jì)，最終確定以工業(yè)控制計(jì)算機(jī)為核心、 STM32-F103C8T6為信息采集板主芯片、CAN總線為傳輸通道的一對(duì)一信息采集模式。 再次，依據(jù)信息融合方案，對(duì)雷達(dá)跟蹤算法進(jìn)行研究，并對(duì)船舶跟蹤中所常用的濾波算法進(jìn)行仿真效果對(duì)比，最終選擇濾波效果更好的變系數(shù)濾波算法作為本文雷達(dá)跟蹤濾波算法。根據(jù)雷達(dá)跟蹤理論和船舶航行特點(diǎn)，制定雷達(dá)跟蹤算法實(shí)現(xiàn)方案，并對(duì)其跟蹤效果進(jìn)行仿真。 最后，根據(jù)信息融合理論，對(duì)無(wú)人駕駛船舶中AIS和雷達(dá)的信息融合預(yù)處理和數(shù)據(jù)融合方法進(jìn)行研究，對(duì)其中所涉及的算法依據(jù)船舶航行特點(diǎn)進(jìn)行選擇，確定了基于目標(biāo)位置數(shù)據(jù)的航跡相關(guān)算法和加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法，并對(duì)加權(quán)數(shù)據(jù)融合算法中AIS和雷達(dá)的權(quán)值系數(shù)進(jìn)行推導(dǎo)，最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該算法。 本文以無(wú)人駕駛船舶控制平臺(tái)中的信息采集與融合處理子系統(tǒng)設(shè)計(jì)為導(dǎo)向，針對(duì)控制平臺(tái)中AIS與雷達(dá)的信息融合問(wèn)題展開(kāi)研究，以信息采集與融合子系統(tǒng)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)完成了AIS與雷達(dá)的信息融合算法，并通過(guò)仿真驗(yàn)證該算法相對(duì)單一傳感器，能夠提高數(shù)據(jù)精度，減小數(shù)據(jù)波動(dòng)。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)人駕駛船舶 雷達(dá)跟蹤 信息采集 信息融合
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：U675.79
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景、目的和意義10-12
• 1.1.1 課題研究背景10-11
• 1.1.2 課題的目的和意義11-12
• 1.2 相關(guān)技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析12-14
• 1.2.1 船舶導(dǎo)航技術(shù)及其應(yīng)用12-13
• 1.2.2 AIS 與雷達(dá)技術(shù)及其應(yīng)用13
• 1.2.3 信息融合技術(shù)及其應(yīng)用13-14
• 1.3 論文主要內(nèi)容及文章結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 無(wú)人船平臺(tái)信息采集與融合處理子系統(tǒng)設(shè)計(jì)16-26
• 2.1 無(wú)人船控制系統(tǒng)簡(jiǎn)述16-18
• 2.1.1 無(wú)人船控制系統(tǒng)功能目標(biāo)16-17
• 2.1.2 無(wú)人船控制系統(tǒng)方案17-18
• 2.2 無(wú)人船信息采集與融合處理子系統(tǒng)設(shè)計(jì)18-22
• 2.2.1 無(wú)人船監(jiān)控信息需求分析18-19
• 2.2.2 信息采集與融合處理子系統(tǒng)設(shè)計(jì)19-22
• 2.3 無(wú)人船傳感器設(shè)備選型22-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第3章 無(wú)人船平臺(tái)信息采集板設(shè)計(jì)26-39
• 3.1 信息采集板設(shè)計(jì)26-31
• 3.1.1 信息采集板外部接口設(shè)計(jì)26-27
• 3.1.2 信息采集板內(nèi)部電路設(shè)計(jì)27-29
• 3.1.3 信息采集板功能闡述29-31
• 3.2 數(shù)字羅盤(pán)數(shù)據(jù)接口設(shè)計(jì)31
• 3.3 GPS 數(shù)據(jù)接口設(shè)計(jì)31-32
• 3.4 測(cè)深儀數(shù)據(jù)接口設(shè)計(jì)32
• 3.5 AIS 數(shù)據(jù)接口設(shè)計(jì)32-35
• 3.5.1 AIS 的發(fā)展背景32-33
• 3.5.2 AIS 系統(tǒng)工作原理33-35
• 3.5.3 AIS 數(shù)據(jù)解析35
• 3.6 雷達(dá)數(shù)據(jù)接口設(shè)計(jì)35-38
• 3.6.1 雷達(dá)的發(fā)展背景35-36
• 3.6.2 雷達(dá)的工作原理36-37
• 3.6.3 雷達(dá)數(shù)據(jù)解析37-38
• 3.7 本章小結(jié)38-39
• 第4章 基于雷達(dá)的目標(biāo)跟蹤算法研究39-56
• 4.1 目標(biāo)跟蹤的基本概念和理論39-41
• 4.1.1 跟蹤門(mén)理論39
• 4.1.2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)39-40
• 4.1.3 跟蹤維持40
• 4.1.4 航跡起始與終止40-41
• 4.1.5 漏報(bào)與虛警41
• 4.2 狀態(tài)估計(jì)理論41-48
• 4.2.1 常增益濾波算法41-44
• 4.2.2 變系數(shù)濾波算法44-45
• 4.2.3 濾波算法仿真分析45-48
• 4.3 基于雷達(dá)信息的航跡處理48-55
• 4.3.1 航跡起始48-49
• 4.3.2 點(diǎn)跡關(guān)聯(lián)49-51
• 4.3.3 基于雷達(dá)的目標(biāo)跟蹤算法實(shí)現(xiàn)51-52
• 4.3.4 基于雷達(dá)的目標(biāo)跟蹤算法仿真52-55
• 4.4 本章小結(jié)55-56
• 第5章 基于 AIS 與雷達(dá)的多信息融合處理56-76
• 5.1 信息融合技術(shù)理論56-59
• 5.1.1 信息融合技術(shù)的提出與定義56
• 5.1.2 信息融合的優(yōu)勢(shì)56-57
• 5.1.3 信息融合的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)57-59
• 5.2 基于 AIS 與雷達(dá)信息融合的預(yù)處理59-64
• 5.2.1 時(shí)間校準(zhǔn)60-62
• 5.2.2 空間校準(zhǔn)62-64
• 5.3 基于 AIS 與雷達(dá)信息融合的數(shù)據(jù)融合處理64-70
• 5.3.1 基于 AIS 與雷達(dá)的航跡相關(guān)64-67
• 5.3.2 基于 AIS 與雷達(dá)的位置數(shù)據(jù)融合67-70
• 5.4 基于 AIS 與雷達(dá)目標(biāo)信息的融合處理仿真分析70-74
• 5.5 本章小結(jié)74-76
• 第6章 結(jié)論與展望76-78
• 6.1 本文工作總結(jié)76-77
• 6.2 對(duì)未來(lái)工作的展望77-78
• 致謝78-79
• 參考文獻(xiàn)79-82
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文與參加的科研項(xiàng)目82

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：577264