JP2007003315A

JP2007003315A - 測位データ処理方法

Info

Publication number: JP2007003315A
Application number: JP2005182930A
Authority: JP
Inventors: Ko Murata; 航村田; Yoshinobu Nomura; 嘉信野村; Yoshikatsu Ishikawa; 美克石川
Original assignee: Mitsui Engineering and Shipbuilding Co Ltd
Current assignee: Mitsui Engineering and Shipbuilding Co Ltd
Priority date: 2005-06-23
Filing date: 2005-06-23
Publication date: 2007-01-11
Anticipated expiration: 2025-06-23
Also published as: JP4624192B2

Abstract

【課題】測位センサの一部から測位データが得られなくなっても、複数の測位データの組み合わせ演算で得られる位置データに位置跳びの影響が出ることを回避でき、安定した制御を行うことができる測位データ処理方法を提供する。
【解決手段】船舶又は浮体の位置制御において、複数の測位センサ１〜Ｎで検出される複数の測位データＸａｎｉに対して、それぞれドリフト補正を行い、該ドリフト補正を行った後のドリフト補正後測位データＸｃｎｉに対して、それぞれの時系列データのバラツキに応じた加重平均処理を行って、位置制御のための位置データＸｃｉを得る。
【選択図】図１

Description

本発明は、高度な位置制御が要求され、複数の測位センサからのデータで位置を定める船舶用の測位データ処理方法に関する。

一般に、掘削船やケーブル敷設船等の高度な位置制御が要求される船舶には、複数の測位センサが搭載されている。その理由として、近年、測位センサの精度及び信頼性が向上してきているとはいえ、位置跳びやドリフト等の不安定要素が完全に解消できている測位センサはまだ無いため、制御を単独の測位センサに依存せず、複数のセンサで補うことを目的としている（例えば、特許文献１参照。）。

これらの測位センサとしては、音響測位装置（ＡＰＲＳ：Acoustic Position Reference System）、ＧＰＳ／ＧＬＯＮＡＳＳ，ＤＧＰＳ等が一般的である。

音響測位装置は、海底等に設置した目標に対して音波を送受信することで位置を計測するシステムであり、一般にはドリフトの生じないセンサと言われているが、水深や雑音等により音響信号の信頼性が著しく低下する。

ＤＧＰＳ（Differential Global Positioning System）及びＧＰＳ／ＧＬＯＮＡＳＳはともに衛星測位装置に分類されるセンサであり、近年その精度は向上してきている。しかしながら、時々刻々の衛星位置の変化や電離層及び対流圏の状態によって位置跳びやドリフトを生じることがある。

従来技術においては、一つの測位センサから得られたデータを単独で制御に使用する場合と、測位センサで検出された時系列データを統計的に処理した時の標準偏差をもとに、重み付き平均を取って、この重み付き平均値を制御に用いる場合がある。

この重み付き平均値においては、標準偏差の逆数を加重平均演算の重みとすることが知られており、これにより、特定の測位センサのデータが何らかの要因で大きなバラツキが生じるようになった場合でも、その影響を小さくすることができる。

しかし、単純に測位センサから得られた生（未加工）の測位データに対して加重平均を取る方法では、演算結果はバラツキの小さい測位センサに引っぱられるため、各センサの測位位置に定常的な差があった場合、バラツキの小さいセンサのデータが得られなくなった時、演算結果に跳びが生じ、制御に悪影響を与えるという問題がある。

すなわち、Ａ，Ｂ，Ｃという３式のセンサでデータ処理を行う場合を考えた時、仮に各センサの重みをＡ：１０，Ｂ：２，Ｃ：１とすると、加重平均で得られるデータはＡの値（ポジション）に引っ張られ、Ａの値に近い値となる。ここで、Ａのセンサが故障し、データが得られなくなった場合、加重平均で得られるデータは次に重みの大きいＢの値へ引っ張られると考えられ、Ａの値とＢの値の差分が大きいほど位置跳びが生じる可能性がある。
特開２０００−２８９６８８号公報（第２頁）

本発明は、上記の問題を解決するためになされたものであり、その目的は、測位センサの一部から測位データが得られなくなっても、複数の測位データの組み合わせ演算で得られる位置データに位置跳びの影響が出ることを回避でき、安定した制御を行うことができる測位データ処理方法を提供することにある。

上記の目的を達成するための本発明の測位データ処理方法は、船舶又は浮体構造物の位置制御において、複数の測位センサで検出される複数の測位データに対して、それぞれドリフト補正を行い、該ドリフト補正を行った後のドリフト補正後測位データに対して、それぞれの時系列データのバラツキに応じた加重平均処理を行って、位置制御のための位置データを得ることを特徴とする。

このドリフト補正のための基準データとしては音響測位装置の測位データを使用することが好ましいが、音響測位装置を使用できない状況では、任意の測位センサから検出される測位データを使用することができる。ただし、使用中の全測位センサの測位データを比較し、他の測位データとの偏差が所定の判定値（閾値）以上となる測位センサから得られる測位データはドリフト補正の基準測位データに使用しないようにする。

このデータ処理方法により、検出された測位データに対する加重平均では無く、各測位センサで検出された測位データをドリフト補正したドリフト補正後測位データに対して、加重平均処理を行うことで、特定の測位センサから提供される測位データが途切れた場合に発生し易い位置跳びの影響が減少されるので、位置制御における安定性が向上する。

ドリフト補正とは位置跳びの原因となる、各センサ間の位置の差分（センサ固有のオフセット量や時間と共に生じるドリフト等に起因する）をキャンセルするものであり、基準となるセンサと各センサ位置の差分量を各センサの実測値から差し引く。本補正により各センサともに基準センサ付近でばらつくセンサと捉えることができ、前述の位置の差分をキャンセルすることができる。

また、上記の測位データ処理方法において、前記加重平均処理の重みとして、それぞれのドリフト補正後測位データの所定の期間の時系列データから得られる標準偏差の逆数を採用すると、簡単なアルゴリズムで、適切な重み付けを行うことができる。

そして、船舶の位置制御方法に測位データ処理方法を用いるとより大きな効果を奏することができる。

複数の測位センサから得られるデータを組合せ処理する本発明の測位データ処理方法によれば、ばらつきの大きな測位データの影響を抑えると共に、ばらつきが小さく、加重平均処理における重みが大きい測位データが途切れた場合でも加重平均処理で得られる位置データに位置跳びが生じるのを防止でき、残存する測位センサを利用して引き続き安定した制御を続行することが可能となる。

以下、図面を参照して本発明に係る測位データ処理方法の実施の形態について説明する。本発明では、測位センサの未加工の測位データに対する加重平均ではなく、ドリフト補正後の補正後測位データに対してバラツキに応じた加重平均処理を行う。

図１に処理フローを示す。この図１の例示では、測位センサの数をＮとしている。また、Ｘは位置をベクトル表示したものであり、このベクトルＸの各成分により、ｘ方向位置、ｙ方向位置、ｚ方向位置等を表すものである。なお、水平方向の位置のみの場合はｘ方向位置、ｙ方向位置等の２次元表示となる。また、点線は矢印の元の演算ステップで算出されたデータが矢印の先の演算ステップで使用するデータであることを示す。

この測位センサとしては、例えば、音響測位装置（ＡＰＲＳ）、ＧＰＳ／ＧＬＯＮＡＳＳ，ＤＧＰＳ，ロランＡ、ロランＣ、オメガ、ＮＮＳＳ（Navy Navigation Satellite System）等を使用することができる。

この図１に示す測位データ処理のステップＳ１の第１段階では、Ｎ個の各測位センサ１〜Ｎから、計測時ｔｉにおける時系列データである測位データＸａｎｉが検出される。ここでｎ＝１，２，．．．．Ｎである。この各測位データＸａｎｉは真値Ｘ０に対してバラツキやオフセットを持ち、時間とともに位置跳びや緩やかなドリフトを生じる場合がある。測位センサ１〜Ｎのこれらの特性は、時には真値Ｘ０と測位データＸａｎｉとの間に大きな誤差を生じさせることがある。

なお、このドリフトとは、定点観測しているにも係わらず、即ち、正しい計測では位置が変化しないはずであるのに、測位データＸａｎｉの値が時間と共に緩やかに変化していく現象を指す。

このドリフト現象は、測位センサの種類にもよるが、例えば、ＧＰＳにおいては時々刻々の衛星配置や電離層、対流圏の状態の変化が原因と考えられている。なお、音響測位装置には、このドリフトは無いとされている。

次のステップＳ２の第２段階では、各測位センサ１〜Ｎの測位データＸａｎｉの移動平均値であるＸｍｎｉを算出する。これは、それぞれの時系列データにおいて、第１の所定の時間Δｔｋ（時刻ｔｊから時刻ｔｉまで：Δｔｋ＝ｔｉ−ｔｊ）まで逆上って、（ｉ−ｊ＋１）個の測位データＸｎｐの平均ＸｍｎｉをＸｍｎｉ＝（ΣＸａｎｐ）／（ｉ−ｊ＋１）で計算する。なお、ここで、Σは、ｐ＝ｊ．．．ｉの総和を表す。

次のステップＳ３の第３段階では、ドリフト補正を行う。このドリフト補正とは、主測位センサ（基準測位センサ）に対して、各測位センサが持つ差分（瞬時値の差ではなく、各センサの移動平均値から求めた緩やかな差）を各センサの測位データに加算し、前述の差分をキャンセルした各センサのドリフト補正後測位データを得るための処理である。基本的には、ドリフトが無いか少ない測位センサ、例えば、音響測位装置等を主測位センサ１とし、この移動平均値Ｘｍ１ｉを基準にして、これ以外の非主測位センサ２〜Ｎの測位データＸａｎｉのドリフト量を補正する。

このドリフト補正における各補正量ΔＸｎｉ（ｎ＝２〜Ｎ）は、主測位センサ１のデータの移動平均値をＸｍ１ｉ、非主測位センサのデータの移動平均値をＸｍｎｉとすると、ΔＸｎｉ＝Ｘｍ１ｉ−Ｘｍｎｉとなる。

更に、各非主測位センサ２〜Ｎのドリフト補正前の測位データＸａｎｉに、このドリフト値ΔＸｎｉを付加することで、ドリフトの影響をキャンセルする。即ち、ドリフト補正後測位データＸｃｎｉを、Ｘｃｎｉ＝Ｘａｎｉ＋ΔＸｎｉから得る。なお、主測位センサ１においては、測位データＸａ１ｉをそのままドリフト補正後測位データＸｃ１ｉとする。即ち、Ｘｃ１ｉ＝Ｘａ１ｉとする。

なお、音響測位装置を使用できない場合は、精度が高い任意の測位センサを主測位センサ１として利用するが、この場合には使用中の全測位センサ１〜Ｎからの移動平均値Ｘｍｎｉの状況を監視する必要がある。

次のステップＳ４の第４段階では、各測位センサ１〜Ｎのドリフト補正後測位データＸｃｎｉの時間的変化におけるバラツキの度合いを評価するために、ドリフト補正後測位データＸｃｎｉの第２の所定の期間Δｔｈ（時刻ｔｓから時刻ｔｉ：Δｔｈ＝ｔｉ−ｔｓ）の時系列データの標準偏差σｃｎｉを算出する。

先ず、所定の期間の時系列データのドリフト補正後測位データＸｃｎｐのｐ＝ｓ．．．．ｉの平均値ＸｃｎｍｅａｎをＸｃｎｍｅａｎ＝（ΣＸｃｎｐ）／（ｉ−ｓ＋１）で算出する。次に、分散σｃｎｉ²をσｃｎｉ²＝（Σ（Ｘｃｎｐ−Ｘｃｎｍｅａｎ）²）／（ｉ−ｓ）で算出する。ここで、Σはｐ＝ｓ．．．．ｉの総和を表す。この分散σｃｎｉ²の平方根として標準偏差σｃｎｉを求める。

次のステップＳ５の第５段階では、加重平均演算を行う。ここでは、第４段階で求めた標準偏差σｃｎｉの逆数ｗｎｉ（＝１／σｃｎｉ）を重みとして、ドリフト補正後測位データＸｃｎｉを加重平均する。ここで、加重平均値をＸｃｉとすると、Ｘｃｉ＝（Σ（ｗｎｉ×Ｘｃｎｉ））／（Σ（ｗｎｉ））となる。ここで、Σはｎ＝１．．．．Ｎの総和を表す。

この加重平均値Ｘｃｉを位置データとして用いることで、ｎ＝１〜Ｎの内の測位データＸａｎｉの内のｎ＝ｑの、バラツキが小さく重みが大きい測位データＸａｑｉが途切れた場合でも、演算結果の位置データＸｃｉに位置跳びが生じるのを防止でき、安定した制御が可能となる。

従って、精度の良い新型の測位センサを導入することなく、複数の測位センサから得られた測位データを組み合わせ処理するだけで、特定の測位センサの精度及び信頼性が劣化した場合でも他の測位センサの測位データで補うことができ、制御を安定化することができる。

実施例として、３つの測位センサ１，２，３、即ち、第１測位センサ１としてＡＰＲＳ(Acousticu Position Reference System ）を、第２測位センサ２としてＧＰＳ／ＧＬＯＮＡＳＳを、第３測位センサ３としてＤＧＰＳ（Differential GPS）を、それぞれ想定して、これらの測位センサ１、２、３の測位データＸａ１ｉ，Ｘａ２ｉ，Ｘａ３ｉを疑似的に生成した。

また、主測位センサ１に第１測位センサ１を選択し、ドリフト補正後測位データＸｃ１ｉ，Ｘｃ２ｉ，Ｘｃ３ｉに対して加重平均を取って、位置データＸｃｉを求めた。この結果を図２に示す。

この図２では、補正後測位データＸｃ１ｉ，Ｘｃ２ｉ，Ｘｃ３ｉと位置データＸｃｉに関して、バラツキの様子が一目で分かるように標準偏差σｃ１ｉ，σｃ２ｉ，σｃ３ｉ，σｃｉを半径とする円で示してある。また、各測位センサ１、２、３のドリフト補正前の測位データＸａ２ｉ，Ｘａ３ｉに関しても、標準偏差σａ２ｉ，σａ３ｉを半径とする円を示してある。また、点線の交点は真の位置Ｘ０と仮定した点を示し、白点は各センサの検出位置Ｘａｎｉを表し、矢印はドリフト補正を行ったことを示す。

本発明の測位データ処理方法により求められた位置データＸｃｉは、第１測位センサ１の測位データＸａ１ｉ（＝Ｘｃ１ｉ）と第１測位センサ１の移動平均値Ｘｍ１ｉへドリフト補正された、第２測位センサ２及び第３測位センサ３のドリフト補正後測位データＸｃ２ｉ，Ｘｃ３ｉを加重平均しているため、第１測位センサ１の移動平均値Ｘｍ１ｉ付近でばらついている。

この実施例によれば、仮に第３測位センサ（ＤＧＰＳ）３が故障しても、位置データＸｃｉは位置跳びすることはなく、各測位センサ１、２、３のドリフトに大きく影響を受けることがないことが分かった。

一方、比較例として、実施例と同様に疑似的に生成した測位データＸａ１ｉ，Ｘａ２ｉ，Ｘａ３ｉに対する加重平均を取って、比較用位置データＸａｉを求めた。この結果を図３に示す。図３に示すそれぞれの円は、各測位センサ１、２、３の検出測位データＸａ１ｉ，Ｘａ２ｉ，Ｘａ３ｉと位置データＸａｉに関して、バラツキの様子が一目で分かるように標準偏差σａ１ｉ，σａ２ｉ，σａ３ｉ，σａｉを半径として示してある。

この比較例では、比較用位置データＸａｉはバラツキの少ない第３測位センサ３に比較的大きく影響を受ける傾向がある。何らかの要因により、第３測位センサ３が故障し、その測位データＸａ３ｉを受信できなくなったと仮定した場合には、比較用位置データＸａｉは次にバラツキの少ない測位センサである第２測位センサ２の影響を比較的大きく受けるようになり、結果として、比較用位置データＸａｉに位置跳びが発生してしまう。また、バラツキの少ない第３測位センサ３に緩やかなドリフトが発生した場合に、比較用位置データＸａｉも影響を受けてドリフトしてしまうという問題もある。

本発明に係る実施の形態の処理フローを示す図である。実施例を示す図である。比較例を示す図である。

符号の説明

１主測位センサ（測位センサ）
２〜Ｎ非主測位センサ（測位センサ）
ｔｉ計測時
Ｘ０真値
Ｘａｎｉ測位データ
Ｘｃｎｉドリフト補正後測位データ
Ｘｃｉ位置データ（加重平均値）
Ｘｍｎｉ移動平均値
ｗｎｉ重み
σｃｎｉドリフト補正後測位データの標準偏差
Δｔｋ第１の所定の時間（移動平均用）
ΔＸｎｉドリフト補正量
Δｔｈ第２の所定の期間

Claims

船舶又は浮体構造物の位置制御において、複数の測位センサで検出される複数の測位データに対して、それぞれドリフト補正を行い、該ドリフト補正を行った後のドリフト補正後測位データに対して、それぞれの時系列データのバラツキに応じた加重平均処理を行って、位置制御のための位置データを得ることを特徴とする測位データ処理方法。
前記加重平均処理において、それぞれのドリフト補正後測位データの所定の期間の時系列データから得られる標準偏差の逆数を重みとすることを特徴とする請求項１記載の測位データ処理方法。