CN112902931B - 无人船测深数据与定位数据之间延迟的测定和消除方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了无人船测深数据与定位数据之间延迟的测定和消除方法，提供一单波束精度测量的消声水池，将无人船换能器安装到消声水池的支架上并横向发射波束，同时在支架顶部固定无人船的定位模块，通过无人船在运动过程中对不同位置定位唯一对应的水深值，实现定位数据和水深数据在已知精度和范围的情况下的同步变化，本发明实现了一种无人船测深数据与定位数据之间延迟的测定和消除方法，进行GNSS数据采集时即向测深仪发射时间戳信号，记录此时发射的ping信号时间后，待测深仪完成该ping的搜索并返回深度数据之后，再与之前的等待的定位数据进行组包，从而消除了声波的传播时间和测深仪数据的处理延迟。

Description

无人船测深数据与定位数据之间延迟的测定和消除方法

技术领域

本发明涉及无人船测量、单波束、GNSS、数据融合、系统延迟、测定方法等领域，具体为无人船测深数据与定位数据之间延迟的测定和消除方法。

背景技术

现有的目前采用的水下地形测量方法主要为基于水位减水深的传统测量方法和无验潮水位的GPS-RTK水下地形测量方法。在传统水下地形测量中，测量船处的瞬时水位是通过位于测区周围的水位站的资料来提供。水位站处的水位仅反映其所在位置的水位，而不能准确反映测量船位置的水位。水位模型通常基于水位站的水位变化规律设计，水位模型的精度易受测量区域中支流水位或特异地理形态以及风力因素的影响，最终给水下地形测量精度带来影响。测量船处的水位是测深数据的起算基准，基准的不准确，直接影响着最终水深的精度，且这种影响有时会相当显著。其次，测量船测量期间，受风、浪、船体操纵等因素的综合影响，引起船姿的剧烈变化，会给水下地形测量带来比较显著的影响。

无验潮模式下的水下地形测量因其能够直接获得水下点的三维坐标,具有简便、精度高等特点,受到河道水文测量人员的认可,广泛地被应用于近岸精密水下地形测量中。但不足的是,该方法采用GPS-RTK实时定位,定位系统与单波束测深系统存在时间上不同步,即延时问题,严重地影响了最终成果的质量。目前,市面上大多数产品针对延时问题的解决方案可以分为软件后处理、硬件校准两个途径。其中，硬件途径为RTK增加输出PPS信号到测深仪系统，供测深仪进行时间校准，此设计参考了无人机的定位和影像数据的校准方法，但应用到水下地形测绘上来看，对测深系统和定位系统的兼容性有很强的依赖，目前来看技术方案难以适用于现存的水下测绘市场，且增加了对应的硬件成本和开发费用，仅为理论上可行，未见其产品化设计出现；软件途径为通过每次实际测量的数据来预估当次的系统延迟，然后导入数据后处理。目前主流的后处理算法方式主要分为两种：基于特征点对匹配法和断面整体平移法。此方案成本虽低，但处理时依赖于后处理的算法精度，实际作业时效率低下，且由于时间延迟因水下地形变化存在不同差异，而其预估的系统延迟通常为单一固定值或取决于算法对环境的适应性，难以满足水下复杂多变的地形需求，因此在地形变化较大的水域可信度不高。

发明内容

针对上述问题，本发明针对该延迟效应发生的根因进行分析，并通过科学的方式实际测定无人船系统的时间延迟，并进行实时修正。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：包括以下步骤：

步骤(1)：测深系统延迟的测定，具体为在无人船系统设计上，进行GNSS数据采集时即向测深仪发射时间戳信号，记录此时发射的ping信号时间后，待测深仪完成该ping的搜索并返回深度数据之后，再与之前等待的定位数据进行组包，消除了声波的传播时间和测深仪数据的处理延迟；

步骤(2)：无人船系统延迟测定，具体为使用单波束精度测量的消声水池，并将无人船换能器安装到水下固定的支架上并横向发射波束，同时在支架顶部固定无人船的定位模块，从而实现运动过程中的不同位置定位唯一对应一个水深值，实现定位数据和水深数据在已知精度和范围的情况下的同步变化。

优选的，所述步骤(2)具体包括：首先在10m长消声水池的1m，3m，5m， 7m，9m处等距设置测试点，将无人船系统静置在测试点，并记录各个点的位置和水深后，以2m/s的速度驱动无人船系统依次通过各测试点，往返多次，分别记录经过各测试点时的位置和水深，将动态数据与静态数据对比计算，获取无人船的系统延迟。

优选的，所述定位数据来对比计算同一水深(D)特征点的已知位置P(X，Y) 和运动时采集的动态位置P1(X1,Y1)，得到延时位移L，再结合船速v计算延时Δt，即

优选的，在无人船测量时，通过IMU实时记录无人船行进时的航向、横滚、俯仰角度及其对应的位置和水深，经过姿态改正算法，导入换能器安装误差后即可实现姿态误差的校正。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

1、本发明通过手动延迟组包的方式消除了测深延迟。测深系统的延迟主要是由于声波传播所需要的时间导致。这部分延时与水下的地形和深度强相关，深度越深，延时越大。采用固定延时的后处理方式均不能很好的消除该延时。

常规系统在组合定位数据和测深数据时，通常为实时获取定位和水深数据后进行组包，而此时获取的测深数据实际为声波发射时所在位置的水深，因而存在延时，且该延时与深度相关。为解决该问题，在无人船系统设计上，进行GNSS 数据采集时即向测深仪发射时间戳信号，记录此时发射的ping信号时间后，待测深仪完成该ping的搜索并返回深度数据之后，再与之前的等待的定位数据进行组包，从而消除了声波的传播时间和测深仪数据的处理延迟。

2、本发明消除了定位和测深设备间的物理延迟。该延时取决于定位单元和测深单元自身的电气性能，传统水下地形测绘由于使用的定位设备和测深设备存在随意搭配的问题，因此其系统延迟因设备变化而变化，并非定值。使用无人船进行水下地形测量，可直接测定无人船系统中的通讯和处理延时，然后在数据实时组包时加以改正。在保证无人船一致性的前提下，该方案可彻底消除系统通讯和处理造成的延时。

该方案的关键在于如何单独测定无人船系统的通讯和处理延迟。传统的系统延迟测定法为寻找地形坡度变化均一的水域，通过往返测定断面的方式，结合船只当前航行的速度，并通过特征点比对法或断面一致性原则确定系统延迟，再进行后处理。

3、本发明准确测定了定位和测深设备间的物理延迟。通过定位数据来对比计算同一水深(D)特征点的已知位置P(X，Y)和运动时采集的动态位置P1 (X1,Y1)，得到延时位移L，再结合船速v计算延时Δt，即

。

该方法的优点如下：1.静止时测取的深度和定位数据为绝对精度，精度仅受限于设备自身性能；2.航行速度和姿态恒定，较传统方法相比，不受船速和水上风浪等环境因素影响。

在获取到定位和系统处理延迟后，将在无人船主控系统中针对此延时进行实时数据处理，以保证输出数据的准确性。

区别于传统水下地形测绘需要在不同的船只上安装支架和不同型号设备的方式，无人船水下地形测量设备的型号及装配方式固定，因此换能器安装偏差固定。且无人船在测量时可通过自动控制算法，始终保持匀速行驶，且姿态控制平稳。

同时提出了无人船测量时，通过IMU实时记录无人船行进时的航向、横滚、俯仰角度及其对应的位置和水深，经过姿态改正算法，导入换能器安装误差后即可实现姿态误差的校正。该方法成本虽低，但处理时依赖于后处理的算法精度，实际作业时效率低下，且由于时间延迟因水下地形变化存在不同差异，而其预估的系统延迟通常为单一固定值或取决于算法对环境的适应性，难以满足水下复杂多变的地形需求，因此在地形变化较大的水域可信度不高。为此，本文针对该延迟效应发生的根因进行分析，并通过科学的方式实际测定无人船系统的时间延迟，并进行实时修正，以解决该问题。

附图说明

图1为现有技术中延时引起的“错位”现象示意图。

图2为图1情况下实时水下地形二维图的w型锯齿示意图。

图3为本发明延时测试设备设计图示意图。

图4为本发明系统延迟测定流程示意图。

图5a、图5b分别为本发明姿态误差及换能器安装偏差示意图。

图6为本发明延迟处理后的实时采集数据对比示意图。

图7为本发明多波束扫描的水下地形示意图。

图8为本发明单波束采集数据的水下地形等高线图示意图。

图9为本发明中提到的误差统计结果示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术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，都属于本发明保护的范围。

参照图1-图9所示，本发明提供的无人船测深数据与定位数据之间延迟的测定和消除方法，包括以下步骤：

步骤(1)：测深系统延迟的测定，具体为在无人船系统设计上，进行GNSS 数据采集时即向测深仪发射时间戳信号，记录此时发射的ping信号时间后，待测深仪完成该ping的搜索并返回深度数据之后，再与之前等待的定位数据进行组包，消除了声波的传播时间和测深仪数据的处理延迟；

步骤(2)：无人船系统延迟测定，具体为使用单波束精度测量的消声水池，并将无人船换能器安装到水下固定的支架上并横向发射波束，同时在支架顶部固定无人船的定位模块，从而实现运动过程中的不同位置定位唯一对应一个水深值，实现定位数据和水深数据在已知精度和范围的情况下的同步变化。

步骤(2)具体包括：首先在10m长消声水池的1m，3m，5m，7m，9m处等距设置测试点，将无人船系统静置在测试点，并记录各个点的位置和水深后，以2m/s 的速度驱动无人船系统依次通过各测试点，往返多次，分别记录经过各测试点时的位置和水深，将动态数据与静态数据对比计算，获取无人船的系统延迟。

在本发明中：通过定位数据来对比计算同一水深(D)特征点的已知位置P (X，Y)和运动时采集的动态位置P1(X1,Y1)，得到延时位移L，再结合船速 v计算延时Δt，即

在无人船测量时，通过IMU实时记录无人船行进时的航向、横滚、俯仰角度及其对应的位置和水深，经过姿态改正算法，导入换能器安装误差后即可实现姿态误差的校正。

测深仪声呐探头将测到的水深数据传输给测深主机，测深主机通过内部串口将水深数据由GNSS采集到的定位数据，输入到采集系统中，完成原始测深数据的采集。但是，测深仪的数据以及GNSS定位数据输入到采集软件中的时间并不是一致的，而是存在时间差，这个时间差就是测深系统的延时。延时会导致水深真实位置的偏移，水深与定位数据的不正确匹配，当对同一条测线实施往返测量时，同一目标会出现“错位”现象(如图1)，反映到实时水下地形图上，就会出现平滑的等深线出现明显的w型小锯齿(如图2)，如果延时很大，锯齿的现象会更加明显。

测深系统的延时主要包含以下四个部分：①测深仪数据延时；②GNSS定位延迟及其采集系统处理时间；③船体姿态、换能器安装偏差及地形突变影响。

测深仪的数据延时主要是量程延时，测深仪会在一个Ping完成整个量程的搜索之后才会将数据传输出入并进入下一Ping的搜索。所以在某个时刻点采集到的水深数据，实际存在了声波在该量程中传播的时间加上数据处理的时间延迟。以100m的量程为例，这个固定的时延是0.16S。这个值就是测深仪在测深系统中的延时。

GNSS同样也存在着时延，某个时刻点，GNSS将解算好的定位数据传入到采集设备中，也存在一个滞后的时间。这种情况下，GNSS延时减掉测深仪的延时，依然存在着较大的差值，这个差值就是测深系统的整体延时，从而极大影响了水深数据的质量。

换能器安装中的角度偏差和航行时的姿态变化也会造成测深数据的误差。当换能器安装时朝着船头方向倾斜时，会造成水深数据比船位置的提前，这种影响尤其是在水底地形坡度较大的测区非常明显，以波束角8度的换能器为例，在安装偏差5度，水底坡度为40度的水底，每1米真实水深其测量误差经计算为0.11米，偏差越大，坡度越大，其误差就越大。但是，对于传统水下地形测绘而言，每次测量时换能器安装的偏差均不确定，难以测量，只能把它归于测深系统的误差进行系统的校正。

在本发明中，通过以下方法实现解决测深过程系统性延时导致的数据延时的问题，针对延时的组成原理，我们在无人船的系统设计上提出三步解决方案：

1)测深系统的延迟

测深系统的延迟主要是由于声波传播所需要的时间导致。这部分延时与水下的地形和深度强相关，深度越深，延时越大。采用固定延时的后处理方式均不能很好的消除该延时。

常规系统在组合定位数据和测深数据时，通常为实时获取定位和水深数据后进行组包，而此时获取的测深数据实际为声波发射时所在位置的水深，因而存在延时，且该延时与深度相关。为解决该问题，在无人船系统设计上，进行GNSS 数据采集时即向测深仪发射时间戳信号，记录此时发射的ping信号时间后，待测深仪完成该ping的搜索并返回深度数据之后，再与之前的等待的定位数据进行组包，从而消除了声波的传播时间和测深仪数据的处理延迟。

2)定位延迟和系统处理时间

该延时取决于定位单元和测深单元自身的电气性能，传统水下地形测绘由于使用的定位设备和测深设备存在随意搭配的问题，因此其系统延迟因设备变化而变化，并非定值。使用无人船进行水下地形测量，可直接测定无人船系统中的通讯和处理延时，然后在数据实时组包时加以改正。在保证无人船一致性的前提下，该方案可彻底消除系统通讯和处理造成的延时。

该方案的关键在于如何单独测定无人船系统的通讯和处理延迟。传统的系统延迟测定法为寻找地形坡度变化均一的水域，通过往返测定断面的方式，结合船只当前航行的速度，并通过特征点比对法或断面一致性原则确定系统延迟，再进行后处理。这种方法有三个弊端：一个是待测水域的水深不是精确已知，而是使用往返多次的数据近似计算所得，因此计算延迟时的参考断面的真实高程实际有很大的误差；其次是通过这种方式测定的系统延迟包含了测深系统延迟、系统处理延迟与安装偏差、船体姿态导致的延迟，实际在深度不同和船速、姿态变化时，此延时为变量而非定值；第三是这种方案测定系统延迟时对水域的深度和地形变化趋势有很高要求，实际测量时往往很难找到合适的区域。

针对这些问题，并参考单波束精度测试的方案，在无人船系统延迟的测定方案上，我们借助了单波束测深精度测量设备并加以改装，具体测试方法如下：使用10m长度的单波束精度测量的消声水池，并将无人船换能器安装到水下固定的支架上并横向发射波束，同时在支架顶部固定无人船的定位模块，从而实现运动过程中的不同位置定位唯一对应一个水深值，实现定位数据和水深数据在已知精度和范围的情况下的同步变化。测试设备及场景三维模型如图3。

测定系统延迟时首先在10m长水池的1m，3m，5m，7m，9m处等距设置测试点，将无人船系统静置在测试点，并记录各个点的位置和水深后，以2m/s的速度驱动无人船系统依次通过各测试点，往返多次，分别记录经过各测试点时的位置和水深。最后将动态数据与静态数据对比计算，获取无人船的系统延迟。测试操作流程如图4所示。

延迟测定流程

该延时确定方法是通过定位数据来对比计算同一水深(D)特征点的已知位置 P(X，Y)和运动时采集的动态位置P1(X1,Y1)，得到延时位移L，再结合船速v计算延时Δt，即

。

该方法的优点如下：1.静止时测取的深度和定位数据为绝对精度，精度仅受限于设备自身性能；2.航行速度和姿态恒定，较传统方法相比，不受船速和水上风浪等环境因素影响。

在获取到定位和系统处理延迟后，将在无人船主控系统中针对此延时进行实时数据处理，以保证输出数据的准确性。

姿态误差及换能器安装偏差

区别于传统水下地形测绘需要在不同的船只上安装支架和不同型号设备的方式，无人船水下地形测量设备的型号及装配方式固定，因此换能器安装偏差固定。且无人船在测量时可通过自动控制算法，始终保持匀速行驶，且姿态控制平稳。但无人船受限于体积和船体设计的限制，航行时普遍存在俯仰角过大的问题，实地测量时如果水下地形突变明显，带来的误差也较大，其误差形成原理如图5a、图5b所示。

因此在无人船测量时，通过IMU实时记录无人船行进时的航向、横滚、俯仰角度及其对应的位置和水深，经过姿态改正算法，导入换能器安装误差后即可实现姿态误差的校正。此处与目前主流的姿态补偿算法基本一致，在此不做赘述。

以下提供一具体的实施方式

实施例1

参照图1-图9所示；无人船测深数据与定位数据之间延迟的测定和消除方法，具体包括：

水下地形测绘系统性延时的组成及原理

测深仪声呐探头将测到的水深数据传输给测深主机，测深主机通过内部串口将水深数据由GNSS采集到的定位数据，输入到采集系统中，完成原始测深数据的采集。但是，测深仪的数据以及GNSS定位数据输入到采集软件中的时间并不是一致的，而是存在时间差，这个时间差就是测深系统的延时。延时会导致水深真实位置的偏移，水深与定位数据的不正确匹配，当对同一条测线实施往返测量时，同一目标会出现“错位”现象(如图1)，反映到实时水下地形图上，就会出现平滑的等深线出现明显的w型小锯齿(如图2)，如果延时很大，锯齿的现象会更加明显。

测深系统的延时主要包含以下四个部分：①测深仪数据延时；②GNSS定位延迟及其采集系统处理时间；③船体姿态、换能器安装偏差及地形突变影响。

测深仪的数据延时主要是量程延时，测深仪会在一个Ping完成整个量程的搜索之后才会将数据传输出入并进入下一Ping的搜索。所以在某个时刻点采集到的水深数据，实际存在了声波在该量程中传播的时间加上数据处理的时间延迟。以100m的量程为例，这个固定的时延是0.16S。这个值就是测深仪在测深系统中的延时。

GNSS同样也存在着时延，某个时刻点，GNSS将解算好的定位数据传入到采集设备中，也存在一个滞后的时间。这种情况下，GNSS延时减掉测深仪的延时，依然存在着较大的差值，这个差值就是测深系统的整体延时，从而极大影响了水深数据的质量。

换能器安装中的角度偏差和航行时的姿态变化也会造成测深数据的误差。当换能器安装时朝着船头方向倾斜时，会造成水深数据比船位置的提前，这种影响尤其是在水底地形坡度较大的测区非常明显，以波束角8度的换能器为例，在安装偏差5度，水底坡度为40度的水底，每1米真实水深其测量误差经计算为0.11米，偏差越大，坡度越大，其误差就越大。但是，对于传统水下地形测绘而言，每次测量时换能器安装的偏差均不确定，难以测量，只能把它归于测深系统的误差进行系统的校正。

无人船系统的延时的测定和消除方案

为解决测深过程系统性延时导致的数据延时的问题，针对延时的组成原理，我们在无人船的系统设计上提出三步解决方案：

测深系统的延迟

测深系统的延迟主要是由于声波传播所需要的时间导致。这部分延时与水下的地形和深度强相关，深度越深，延时越大。采用固定延时的后处理方式均不能很好的消除该延时。

常规系统在组合定位数据和测深数据时，通常为实时获取定位和水深数据后进行组包，而此时获取的测深数据实际为声波发射时所在位置的水深，因而存在延时，且该延时与深度相关。为解决该问题，在无人船系统设计上，进行GNSS数据采集时即向测深仪发射时间戳信号，记录此时发射的ping信号时间后，待测深仪完成该ping的搜索并返回深度数据之后，再与之前的等待的定位数据进行组包，从而消除了声波的传播时间和测深仪数据的处理延迟。

定位延迟和系统处理时间

该延时取决于定位单元和测深单元自身的电气性能，传统水下地形测绘由于使用的定位设备和测深设备存在随意搭配的问题，因此其系统延迟因设备变化而变化，并非定值。使用无人船进行水下地形测量，可直接测定无人船系统中的通讯和处理延时，然后在数据实时组包时加以改正。在保证无人船一致性的前提下，该方案可彻底消除系统通讯和处理造成的延时。

该方案的关键在于如何单独测定无人船系统的通讯和处理延迟。传统的系统延迟测定法为寻找地形坡度变化均一的水域，通过往返测定断面的方式，结合船只当前航行的速度，并通过特征点比对法或断面一致性原则确定系统延迟，再进行后处理。这种方法有三个弊端：一个是待测水域的水深不是精确已知，而是使用往返多次的数据近似计算所得，因此计算延迟时的参考断面的真实高程实际有很大的误差；其次是通过这种方式测定的系统延迟包含了测深系统延迟、系统处理延迟与安装偏差、船体姿态导致的延迟，实际在深度不同和船速、姿态变化时，此延时为变量而非定值；第三是这种方案测定系统延迟时对水域的深度和地形变化趋势有很高要求，实际测量时往往很难找到合适的区域。

针对这些问题，并参考单波束精度测试的方案，在无人船系统延迟的测定方案上，借助了单波束测深精度测量设备并加以改装，具体测试方法如下：使用10m长度的单波束精度测量的消声水池，并将无人船换能器安装到水下固定的支架上并横向发射波束，同时在支架顶部固定无人船的定位模块，从而实现运动过程中的不同位置定位唯一对应一个水深值，实现定位数据和水深数据在已知精度和范围的情况下的同步变化。测试设备及场景三维模型如图3。

测定系统延迟时首先在10m长水池的1m，3m，5m，7m，9m处等距设置测试点，将无人船系统静置在测试点，并记录各个点的位置和水深后，以2m/s的速度驱动无人船系统依次通过各测试点，往返多次，分别记录经过各测试点时的位置和水深。最后将动态数据与静态数据对比计算，获取无人船的系统延迟。测试操作流程如图4所示。

该延时确定方法是通过定位数据来对比计算同一水深(D)特征点的已知位置P(X，Y)和运动时采集的动态位置P1(X1,Y1)，得到延时位移L，再结合船速v计算延时Δt，即

该方法的优点如下：1.静止时测取的深度和定位数据为绝对精度，精度仅受限于设备自身性能；2.航行速度和姿态恒定，较传统方法相比，不受船速和水上风浪等环境因素影响。

在获取到定位和系统处理延迟后，将在无人船主控系统中针对此延时进行实时数据处理，以保证输出数据的准确性。

姿态误差及换能器安装偏差

区别于传统水下地形测绘需要在不同的船只上安装支架和不同型号设备的方式，无人船水下地形测量设备的型号及装配方式固定，因此换能器安装偏差固定。且无人船在测量时可通过自动控制算法，始终保持匀速行驶，且姿态控制平稳。但无人船受限于体积和船体设计的限制，航行时普遍存在俯仰角过大的问题，实地测量时如果水下地形突变明显，带来的误差也较大，参照图5a、图5b所示。

因此在无人船测量时，通过IMU实时记录无人船行进时的航向、横滚、俯仰角度及其对应的位置和水深，经过姿态改正算法，导入换能器安装误差后即可实现姿态误差的校正。此处与目前主流的姿态补偿算法基本一致，在此不做赘述。

方案成果验证

针对以上设计，2019年7月和12月分别两次前往金沙江流域昭通段进行实地测试验证。此处水深落差极大，水深在10m距离内由60m骤降到160m最深处，而水深和位置延迟在地形突变处尤为明显，经测算最大时间延迟达到0.5s。因此利用此处地形来验证延时方案的修改效果。

图6为方案改进后实时采集的数据，与图1为同一水域。经过对比可看出，数据延迟明显降低。生成对应水域等高线图(如图6)观察，未出现w型异常等高线。同时对比多波束扫描的实际水下地形(如图7、图8)可看出，单波束测量结果与多波束基本吻合。

关于实地测量的测深精度在时间延迟上的具体衡量指标及计算方法如下：

常规实地测深精度的验证方案主要通过在外业测量中布设交叉测线和重复断面线，提取其中的交叉测点的不符值来计算其测量的内符合精度。由于水下地形测量不同于陆地测量，交叉测线在交叉点处并不能同时完成测量。因此所谓的交叉点在绝大多数情况下并非同一个点，而是临近点。

由于多波束换能器的物理特性，使得多波束在实际水下测量中几乎不存在系统延迟，因此可通过对比单波束和多波束的测深结果，来准确比较单波束测量的物理延迟。目前使用了两种比较方法：1.栅格数据的填挖方对比，2.特征点对比。其具体操作如下：1.分别使用单波束和多波束的数据采集软件，采集并导出同一区域的TIF栅格数据文件；2.使用栅格计算器，对两个栅格数据进行填挖方计算和特征点比对。经过实测发现，由于填挖方对比存在正负量的区分，不能很好的体现单波束对比多波束的精度效果，故最终采用特征点对比方案，其比对数据的统计结果如图8所示。

分析误差曲线可知，改进后方案测得的数据误差分布具有零均值特点，表明该方法无明显系统误差，且误差分布相对集中，基本位于0.2m以内，其中99.7％的数据误差在0.1m以内，精度相较《CH/T 7002-2018无人船水下地形测量技术规程》中所要求的深度测量误差20cm提升明显。

综上所述，本发明使用无人船进行水下地形测绘，消除了传统测绘中的因测量设备、安装方式等差异而导致的系统误差。本方案可实时消除无人船测深数据和定位数据之间的系统延迟，常规环境的测量不再需要进行后处理操作，实时数据精度远高于传统水下地形测绘方式。相较于目前市面上现存的根据实测数据估算整体误差后再统一进行后处理方案，将导致系统延迟的原因进行分类，进而分别设计方案进行消除的方法目前尚属首创。

在本发明中，测深数据与定位数据不再实时组包，而是定位数据待水深数据返回后再完成组包，通过这种方式消除测深数据在不同水深条件下返回数据延迟不同的问题。系统定位和系统延迟的测定不再依赖于环境测试，而是使用了单波束精度检测的水池并加以改装测试，通过实验理想环境测定系统延迟，消除了因实地测量环境不稳定导致的诸多不确定因素，测定结果更具备可信度。实地测试场景精度验证不再依赖于单波束自身的内符合精度测试，而是通过利用多波束测量结果，进行单波束和多波束测量结果的栅格数据分析对比获得，相较主流的内符合精度测试方法，更具备可信度。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (3)

1.无人船测深数据与定位数据之间延迟的测定和消除方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤(1)：测深系统延迟的测定，具体为在无人船系统设计上，进行GNSS数据采集时即向测深仪发射时间戳信号，记录此时发射的ping信号时间后，待测深仪完成该ping信号的搜索并返回深度数据之后，再与之前等待的定位数据进行组包，消除了声波的传播时间和测深仪数据的处理延迟；

步骤(2)：无人船系统延迟测定，使用单波束精度测量的消声水池，并将无人船换能器安装到水下固定的支架上并横向发射波束，同时在支架顶部固定无人船的定位模块，从而实现运动过程中的不同位置定位唯一对应一个水深值，实现定位数据和水深数据在已知精度和范围的情况下的同步变化；具体为首先在10m长消声水池的1m，3m，5m，7m，9m处等距设置测试点，将无人船系统静置在测试点，并记录各个点的位置和水深后，以2m/s的速度驱动无人船系统依次通过各测试点，往返多次，分别记录经过各测试点时的位置和水深，将动态数据与静态数据对比计算，获取无人船的系统延迟。

2.根据权利要求1所述的无人船测深数据与定位数据之间延迟的测定和消除方法，其特征在于：通过定位数据来对比计算同一水深(D)特征点的已知位置P(X，Y)和运动时采集的动态位置P1(X1,Y1)，得到延时位移L，再结合船速v计算延时Δt，即

3.根据权利要求2所述的无人船测深数据与定位数据之间延迟的测定和消除方法，其特征在于：在无人船测量时，通过IMU实时记录无人船行进时的航向、横滚、俯仰角度及其对应的位置和水深，经过姿态改正算法，导入换能器安装误差后即可实现姿态误差的校正。

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