多传感器数据融合融合技术在DPS中的应用研究

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1、学号：11034020352毕业设计论文多传感器数据融合融合技术在DPS中的应用研究Fusionofmulti-sensordatafusiontechnologyintheapplicationofDPS学院计算机与电子信息学院专业电气工程及其自动化班级电气11-3班学生曾令章指导教师（职称）熊建斌副教授设计时间2015年01月01日至2015年06月07日广东石油化工学院本科毕业设计诚信承诺保证书本人郑重承诺：《多传感器数据融合技术在DPS中的应用研究》毕业设计的内容真实、可靠，是本人在熊建斌指导教师的指导下，独立进行研究所完成。毕业设计（论文）

2、中引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处，如果存在弄虚作假、抄袭、剽窃的情况，本人愿承担全部责任。学生签名：年月日毕业设计任务书院（系）：计算机与电子信息学院专业：电气工程及其自动化班级：电气11-3学生：曾令章学号：11034020352一、毕业设计课题多传感器数据融合技术在DPS中的应用研究二、毕业设计工作自2015年1月1日起至2015年6月7日止三、毕业设计进行地点广东石油化工学院四、毕业设计的内容要求一、毕业设计的主要内容：针对船舶室内定位的特殊的环境以及传感器误差、测量误差等因素影响，导致船舶定位误差会比较大，从而

3、影响船舶室内动力定位精度。各种导航传感器的结合提供了一种可行的手段实现高精度的同时降低生产成本的方法。为了提高船舶动力定位精度，使用电罗经GYO、超声波定位系统、MRU运动传感器、视频跟踪四种传感器对船舶实时定位。其中，电罗经（艏向传感器）测量船舶的指向，电罗经的寿命长，在海上的使用经验也很丰富，完全适用于近海钻探船的动力定位系统；超声波用来室内检测距离，求得船舶实际位置，达到室内定位的目的；MRU运动传感器测量船舶的姿态以及运动补偿，视频跟踪传感器提供瞬时船舶相对位置信息，连续相对位置信息以及船舶运动轨迹等。这四种传感器的组合导航充分利用多个传感器

4、的特征属性，有效、准确的估计船舶位置。二：撰写毕业论文的要求：第一章，绪论。本章论述了本课题的目的和意义，数据融合技术应用的国内外研究现状，以及论文的章节安排。第二章：船舶运动定位系统与传感器数据融合技术。本章介绍船舶动力定位系统的组成、结构以及原理，多数据融合技术的结构，原理和方法。第三章，船舶运动模型的建立，讨论了船舶运动数学模型，坐标系，环境模型（风、海、流）。第四章，基于EKF多数据传感器融合算法研究。第五章基于ekf的多传感器的数据滤波和Matlab的仿真。结束语、致谢。指导教师熊建斌接受毕业设计任务开始执行日期2015年01月01日学生签

5、名摘要随着科技的进步，人类对海洋资源的开发力度不断加大，探索范围逐渐扩大，对于海上作业的船舶而言，船舶动力定位控制系统已成为船舶的核心装备之一，越来越受人们的重视。船舶动力定位系统具有多种位置参考系统和传感器以获得船舶状态及海况环境信息，根据多传感器测量得到的信号进行分析、融合，与期望值之间的比较，发出相应的动作控制指令，使得船舶在复杂海况下保持在期望的位置或者按照于预定轨迹形势行驶。其中测量数据进行融合，可以提高数据的精确度和可靠性以及系统的容错能力。动力定位系统具有定位准确、快速、操作方便等特点，具有广阔的市场应用和发展前景。准确的船舶运动模型是

6、动力定位系统应用研究的基础，如何使得船舶在复杂海况下保持良好的控制效果，一直是动力定位控制研究的热点。本文主要研究的方向是多传感器数据融合在船舶动力定位中的应用，在室内模拟仿真。主要完成了以下几个方面的工作。首先，介绍了船舶动力定位系统和数据融合技术的介绍。分析了动力定位系统的组成，结构原理及其功能，数据融合技术的原理，结构，功能，方法。然后，介绍了多传感器数据融合系统，罗列了电罗经、MRU传感器、超声波风传感器、MRU传感器、视频跟踪传感器的作用。针对船舶动力定位控制系统中面向监测功能的数据融合特点，采用基于传感器节点之间协作感知的方法，通过传感器

7、节点数据信息的关联性分析，针对模型船室内定位的特殊的环境以及传感器误差、测量误差等因素影响，导致船舶定位误差比较大，从而影响船舶室内动力定位精度等问题，本文提出一种基于扩展Kalman（ExtendedKalmanfilter）多传感器数据融合的室内船舶动力定位的方法。利用电罗经、MRU传感器、超声波、摄像头四种传感器从模型船上实时采集在线信息，引入四元参数实现船舶附体坐标系与惯性坐标系的转换。最后，采用状态扩展Kalman对多传感器数据融合,通过仿真得出结果，并且分析。关键词：船舶动力定位；扩展Kalman滤波；多传感器；数据融合1Abstract

8、AbstractWiththeprogressofscienceandtechnology,humanstr