在海洋監測領域,基于無人艇能夠實現高效、實時、自動化的海洋數據采集,從而為海洋環境保護、資源開發等提供有力支持。其中,無人艇的控制算法訓練往往需要大量高質量的數據支持。然而,海洋數據采集也面臨數據噪聲和誤差、數據融合與協同和復雜海洋環境適應等諸多挑戰,制約著無人艇技術的發展。
針對這些挑戰,我們探索并推出一套基于多傳感器融合的海洋數據采集系統,能夠高效地采集和處理海洋環境中的多維度數據,為無人艇的自主航行和控制算法訓練提供高質量的數據支持。
一、方案架構
無人艇要在復雜海上環境中實現自主導航,尤其是完成障礙物檢測和跟蹤任務,其關鍵在于對海面環境的高效感知。因此,通過集成多種傳感器,包括相機、激光雷達、IMU(慣性測量單元)和GPS(全球定位系統),能夠采集更全面、更精確的海洋環境數據。但這種系統也會進一步涉及時間同步、數據傳輸與存儲以及環境適應性等問題。
基于以上考慮,采用BRICKplus(工控機)+ETH6000+傳感器套件(6*iDS相機+1*LiDAR+1*IMU+1*GPS)方案架構,如下圖所示:

基于BRICKplus+ETH6000構建的數采平臺,提供12個以太網接口(10*1Gb+2*10Gb)可以有效接入各個傳感器,并為后續升級技術架構、接入更多傳感器預留更多空間。多傳感器產生的數據量巨大,對數據傳輸和存儲提出了高要求,特別是8MP相機6個同時采集。
采用BRICKplus提供大容量(8/16/32TB)高速寫入(16Gbit/s)存儲硬盤,能夠高效穩定落盤傳感器數據。采用GPS模塊,支持(g)PTP時間同步與定位。
二、系統搭建
為了更好的感知無人艇周邊環境信息,對傳感器分布和方式進行了設計和調整,布局如下圖所示。該布局可以更有效的應對海面復雜環境下的數據采集。

三、數據采集
在面向無人艇數據采集時,需要使傳感器套件(四類傳感器)能夠同時采集數據,并具備時間同步,實時可視化、存儲和回放等能力。整體軟件架構采用ROS+傳感器集成方式,支持即插即用,使用便捷。
比如在iDS相機采集鏈路上,涉及到多相機同步采集的實現難度大、圖像數據的實時傳輸和存儲需求高和動態參數調整的靈活性不足等問題。通過定制化開發,采用ROS+PEAK SDK方案進行深度集成,實現了多相機同步采集、實時可視化、動態參數調整等功能,靈活適應海面復雜的采集環境,提高了系統的通用性。



四、總結
在海洋監測和無人艇控制領域,數據采集的準確性和可靠性至關重要。基于多傳感器融合的海洋數據采集系統方案,利用高性能的BRICKplus+ETH6000模塊作為中央處理單元,連接多個傳感器,能夠實現高速數據傳輸和同步。
該系統采用ROS框架與傳感器SDK進行定制開發,實現了多線程數據采集、處理和發布。同時支持配置文件動態加載傳感器參數,支持實時調整和優化,進而顯著提高了數據采集的同步性、實時性和可靠性,為無人艇的自主航行和控制算法訓練提供了高質量的數據支持。
-
傳感器
+關注
關注
2557文章
51747瀏覽量
758885 -
數據采集
+關注
關注
39文章
6483瀏覽量
114541 -
時間同步
+關注
關注
1文章
135瀏覽量
10098 -
融合
+關注
關注
0文章
9瀏覽量
12360
發布評論請先 登錄
相關推薦
【labview畢業論文】基于labview的多傳感器信息采集平臺
壓力傳感器在海洋波浪采集的應用
基于傳感器實驗臺的數據采集系統設計
基于多傳感器數據融合方法的火災模擬試驗爐溫度采集系統
基于多傳感器數據融合的溫室溫度采集
多通道數據采集系統的設計的意義
雨量水位數據采集終端機RTU:多傳感器融合,水文監測數據遠程查看

評論