船舶補助ドッキング方法およびシステム

本発明は船舶の安全な航行の方法および装置に関し、具体的には、船舶ドッキング(船舶の接岸)過程中、船舶と岸線との距離および船舶の姿勢を精確に監視する方法および装置に関する。

水運分野では、船舶安全ドッキング(船舶の安全な接岸)はいつでも重点的に研究する難題である。船舶は港口の埠頭でドッキングする時、ドッキングの速度と距離を厳しく制御するとともに、船舶の姿勢を参照する必要がある。パイロットに対して、位置する水域の地理特徴、航路、水深、水流、航路標識設置および現地の規程に対して習知する要求があり、かつ埠頭に対するドッキングの操作技術に熟練している要求がある。したがって、パイロットは、仕事の強度(負荷)が非常に大きいだけでなく、様々な安全的(安全性に関する)リスクを引き受ける。

水運分野では、ひどい天気、特に、霧の天気は、水運航路の順調さに深刻に影響する。海事統計資料によれば、大多数の海難事故は夜間及び可視度の不良の場合に発生し、可視度の不良の場合に発生する海難事故は大多数であるが、霧は可視度の不良となる最も重要な要素の一つである。船舶は霧で航行する時、様々な不確かな要素(例えば、船舶動態、航海士の主観意図等)の存在により、航海士は常に誤った判断をつけ、海難事故を招く。現在、船舶航行援助用の装置は主にレーダーナビゲーションシステムと自動識別システムである。

船舶の水先案内について、霧の天気はパイロットの目視観察効果に深刻に影響し、パイロットが埠頭のバース(接岸、停泊位置)に対する船舶の姿勢を判断できず、船舶の安全ドッキングを指揮できない。異なる港口と航路の水文条件は異なっているが、通常、可視度が1海里より小さいと、船舶は減速して航行し、可視度が1000mより小さいと、大型船舶は一般に、航行を中止させる。霧の天気で、可視度が比較的低いため、常に、例えば、大型船舶が橋脚に衝突する深刻な事故などが発生し、また、船舶がダムを通る時にも霧の天気の影響を受け、霧の天気の時に船舶がダムを通るのを停止させる必要がある。従って、霧の天気で船舶航行の安全に影響するだけでなく、水運航路と港口物流の順調さ(運行)にも影響する。

現在、船舶は航行ドッキングする時、無線通信による水先案内システム、例えば、レーダーを参照する。しかしながら、レーダーシステムは動作する時、外界要素、例えば、気候、地形、外部干渉の影響を受けやすく、また、レーダーが通常、船の比較的高い位置に架設され、船舶に対して距離が遠い所の状況を検出できるが、船舶に対して距離が近い所の状況を検出し難いため、船舶の水先案内とドッキングの過程において、レーダーシステムには大きい限界性が存在する。現在、通常、パイロットの目視による把握と判断により、船舶のドッキング案を決定する。潜在的安全事故の発生を回避するために、ひどい天気で、船舶は休航、運休するべきという規定を決めなければならない。

現在において、巨大な貨物輸送量、旅客往復量の実際要求を考え、ひどい天気での航行援助装置、例えば、航海分野におけるレーダーナビゲーションシステム、自動識別システム(AIS)等がすでに研究された。これらの航行援助装置はある程度でひどい天気条件での航海士の運転を補助するが、技術、費用、精度、場所等の多方面の影響により、依然として多くの不足が存在する。

上述した従来の技術におけるレーダーナビゲーションシステムと自動識別システム(AIS)はいずれも無線通信における航行援助システムである。そのうち、船用のレーダーナビゲーションシステムは船舶航行援助の常用手段として、位置決めナビゲーションおよび衝突防止では作用を発揮するが、その自身にも不可避の欠陥が存在する。例えば、気象条件がひどい時(例えば、雨、雪、風浪の天気)、レーダーナビゲーションシステムは、海波と雨雪の干渉によりランダムノイズを発生させ、同一周波数または周波数が接近するレーダーが近くにある時にも同一周波数のレーダー干渉するランダムノイズを発生させる。かつ、レーダーには通常、30〜50メートルの一定のブラインドゾーン(不感帯域)が存在し、船上の大檣等の影響により、扇形シャドウゾーンが発生し、複雑な状況の影響により、レーダーが様々な偽エコー、例えば、複数回走査偽エコー、二回走査偽エコー、間接反射偽エコーおよびサイドローブエコー等の偽エコーを発生させる。操作者は、実際に操作する時、上述したすべてのこれらの干渉ランダムノイズと偽エコーを常に識別し難く、観測に影響を与え、さらに、航行安全に対して誤った案内が発生する。

船舶自動識別システム(AIS)は衛星位置決めによる装置であり、通常、精度が5〜30メートルにある。このシステムは、ブラインドゾーンが存在しないため、その位置決め精度はレーダーより高く、かつ目標距離と方位変更により変更しなく、岸上基地局(ベース)施設と船載装置より構成され、ネットワーク技術、現代通信技術、コンピュータ技術、電子情報表示技術を一体にする新規なデジタル航行援助システムと装置である。AISは本質的に放送転送器システムであり、海上移動通信チャネルVHFで動作し、船舶情報、例えば、船名、呼出番号、海上移動識別番号、位置、針路、スピード等を自動で他の船上または岸上に送信でき、素早い更新率で、多重通信を処理し、かつ自動制御時分割多元接続技術を用いて通信の高密度率を満たし、船に対する船および岸に対する船の操作の信頼性およびリアルタイム性を保証する。しかしながら、AISにも多くの限界性が存在する。まず、レーダーナビゲーションシステムと同様に、それが提供した情報はいずれも真実な視覚画像ではなく、これは霧の天気でのドッキングナビゲーションにとって実質的な援助がなく、水先案内する人は周囲環境が見られないため、船は依然として休航する。なお、その装置の精度が5〜30メートルであり、衝突防止要求を満たすことができるが、近距離ドッキングにとって、5mの精度誤差により大型船の最後ドッキングの肝心な時刻に埠頭またはバージとの衝突事故が発生する可能性がある。

以上の記載により、従来の技術においての船用のレーダーナビゲーションシステムと船載AISという2種類の航行援助器は、低可視度の大気条件で近距離ナビゲーションする時、依然として船舶を安全にドッキングさせることができない。

近年、従来の技術において、ソーラーブラインド紫外線による水先案内とドッキングシステムが発展されてきた。200〜280nm周波数帯のソーラーブラインド紫外線現象を用い、岸上にソーラーブラインド紫外線の光源の灯組が設置され、水先案内とドッキングすべき船舶にソーラーブラインド紫外線光検出器が設置される。前記検出器の受信したソーラーブラインド紫外線の光信号により、最終的に、埠頭に対する前記船舶の位置を取得し、安全にドッキングすることに有利である。例えば、出願番号が2012105507102、発明の名称が「ソーラーブラインド紫外線の光信号による水先案内ドッキングシステム」である中国特許には、ソーラーブラインド紫外線光補助ドッキングシステムが開示される。前記システムは、ソーラーブラインド紫外線光源システム、三軸電子コンパス、光学イメージングモジュールおよび情報処理端末を含む。三軸電子コンパスは光学イメージングモジュールに接続され、前記光学イメージングモジュールの回転時の各角度情報を取得する。光学イメージングモジュールは分光鏡、可視光または赤外光イメージングチャネルおよびソーラーブラインド紫外線光イメージングチャネルを含み、可視光または赤外光イメージングチャネルは可視光信号を受信し、可視光または赤外光ビデオ信号を出力し、ソーラーブラインド紫外線光イメージングチャネルはソーラーブラインド紫外線の光信号を受信し、ソーラーブラインド紫外線光ビデオ信号を出力する。前記の情報処理端末は、2チャネルのビデオのデジタル信号により、船舶の航行姿勢データを算出し、合成ビデオを表示システムに出力する。この特許では、三軸電子コンパスが光学イメージングモジュールに接続されることにより、前記光学イメージングモジュールの回転時の各角度情報を取得し、最終的に、岸線に対する船舶の角度情報を取得する。しかしながら、このシステムにも不足が存在する。例えば、三軸電子コンパスを用いる時、巨大な磁界により干渉され、取得したデータに誤差が現れ、ドッキング岸線に対する船体の距離を正確に取得し難く、ドッキングを依然として困難にさせる可能性がある。

したがって、従来の技術は、船舶の霧の天気での精確な位置決め、ドッキング、水先案内を利便、精確、安全に保証できない。

上記の問題を解決するために、本発明の目的は船舶のドッキング方法を提供し、ソーラーブラインド紫外線光検出技術およびGPS位置決め技術を用いて、岸線とバースに対する船舶の姿勢および相対距離データを取得し、船舶安全ドッキングに用いられる。本発明の他の目的は船舶ドッキングを案内するシステムを提供することにある。

本発明は以下のような技術案を用いる。 船舶にソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールおよびデータ処理モジュールが設置され、ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールは受信した、岸上に予め設置されるソーラーブラインド紫外線の光源アレイから送信したソーラーブラインド紫外線の光信号により、前記船舶と関連バースとの位置関係情報を測定することを含む船舶補助ドッキング方法(船舶の接岸を補助する方法)であって、 1)少なくとも2つのGPS信号受信モジュールを設置し、そのうち、関連衛星から前記船舶の位置信号を受信するための少なくとも1つのGPS信号受信モジュールは前記船舶上に設置されることと、 2)前記データ処理モジュールは、信号受信素子を含み、有線および/または無線の方式で前記ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールおよび前記GPS信号受信モジュールに合わせ、かつ前記ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールおよび前記GPS信号受信モジュールから船舶位置に関するデータを受信し、前記船舶基準点の座標値を算出し、そして前記ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールおよび前記船舶上に取り付けられるGPS信号受信モジュールの位置データにより、バースの海岸線に対する前記船舶の姿勢角を決定することと、を更に含むことを特徴とする方法。

そのうち、バースの海岸線に対する船舶の姿勢の全体は船舶上の幾つかの基準点の位置座標により示されてもよく、1つの基準点の座標に、前記船舶の少なくとも1つの姿勢角を加えて示されてもよい。前記の姿勢角、例えば針路角、ピッチ角および横揺れ角等は船舶姿勢の多くの角度中の少なくとも1つの角度を示す。本発明に言うGPS方法およびシステムは、技術的に、GNSSシステム(Global Navigation Satellite System)および類似のシステムを含み、地球を周回して回転する同期衛星を用いて地面目標位置決めを行う技術である。このような技術は、例えば米国のGPS、中国の北斗システム、欧州のガリレオシステム、ロシアのGLONASSシステム等が挙げられる。

本発明の方法では、GPS信号受信モジュールの設置方式は、岸上に少なくとも1つのGPS信号受信モジュールを設置し、前記船舶に少なくとも1つのGPS信号受信モジュールが取り付けられ、各船舶上の各GPS信号受信モジュールは岸上のGPS信号受信モジュールと協働し、GPS差分システムを構成し、岸上のGPS信号受信モジュールはGPS主局とし、船舶上のGPS信号受信モジュールはGPS従局とし、前記GPS主局を用いてGPS従局の船舶位置と姿勢角データに対する測定精度を向上させ、かつ、前記GPS主局は、関連衛星から位置データを受信した後、データ処理モジュールに直接送信し、前記船舶の位置データを取得し、あるいは、前記位置データおよびGPS従局位置データ精度を向上させる他のデータを先に少なくとも1つのGPS従局に送信し、GPS従局は受信したGPS位置受信データを整合(積算、積分)した後、前記データを処理し、そしてデータを前記データ処理モジュールに送信し、前記船舶の位置データを取得する。

そのうち、岸上の(岸上基地局)GPS主局と船舶上のGPS従局との通信方式は、例えば、岸上のGPS主局は信号を放送の方式、または定向の方式で、船舶上の(船上基地局)GPS従局に直接送信する。つまり、岸上基地局のGPS主局は引き法により、前記の位置データを無線または有線の方式で、まず、発信点(例えば、バース上またはバース付近に設置される発信点)に送信し、そしてこの送信点から前記と同じまたは異なる周波数で、前記の位置データを無線で船上基地局のGPS従局に送信する。

GPS信号受信モジュールの設置方式は、すべての(少なくとも2つ)GPS信号受信モジュールを前記ドッキングすべき船舶上に設置する。前記データ処理モジュールはそれぞれ前記ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールとGPS信号受信モジュールに電気的に接続され、前記各モジュールからのデータを処理し、前記のソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールの受信データにより前記船舶の座標値を算出し、かつGPS信号受信モジュールの関連衛星から受信した位置情報により、岸線またはバースに対する前記船舶の姿勢角を決定する。

前記方法において、さらに、データ処理モジュールは正規化された自己相関アルゴリズムを用いて2つのソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールの受信した座標データまたは姿勢角データに対して整合処理(積算処理、積分処理)を行う。具体的なステップは、前記座標データに対して整合処理を行う時、x、yとzによりそれぞれソーラーブラインド紫外線受信モジュールの位置の三軸座標(3次元座標)を示し、ベクトルp_i(x_i,y_i,z_i)によりN個のシステムからフィードバックしたN組の角度と空間変換後の位置決めデータにおける第i組の位置決めデータを示し、ただし、i=1,2,3......Nとなる。ここでは、Nは用いる元の位置データ源の数であり、例えば、前記ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールおよび3つのGPS信号受信モジュールの取得した座標値に対して整合処理を行う時、N=4となる。前記3つのGPS信号受信モジュールの取得した座標値に対して整合処理を行う時、N=3となる。前記角度と空間変換後の位置決めデータは、その取得方法が、すべてのソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールとGPS信号受信モジュールの相対位置と船舶の姿勢角を得た場合に、空間位置関係と空間幾何学変換により、異なる測定モジュールに対する位置測定データを同一測定モジュールに対する位置測定データに変換する。具体的な変換方法は、 (1)一基準点を決定し、前記基準点は前記ソーラーブラインド紫外線受信モジュールとGPS信号受信モジュールのうちのいずれか一測定モジュールの位置でよく、他のある点でもよい。 (2)他の各測定モジュールから前記基準点までの距離と方向角(光源参考系下でのパラメータであって、船の姿勢角と積み重ねて決定する必要がある)を測定することにより、相応の変換ベクトルを取得する。 (3)各測定モジュールから取得した相対位置座標パラメータを変換ベクトルに加えて変換後の位置決めデータを取得する。 正規化された自己相関係数NCCにより各システムがフィードバックした位置決めデータの信頼度(確実度)を示し、その表現式は、 j=1、2、3、…、N; であり、 すべてのソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールとGPS信号受信モジュールから構成される検出システムの平均信頼度(平均の確実度)の閾値Gを設定し、そしてこの閾値GによりNCCが比較的低い位置決めデータをフィルタ除去し、そして最終のシステム信頼度の重みwを取得し、表現式は以下のように、 これで、船舶位置に関する最終の適合位置決めデータを取得し、 前記N−1つのGPS信号受信モジュール適合後の座標値により、適合後の船舶の姿勢角データを計算する。

前記船舶位置データに対する整合処理(積算処理、積分処理)は、GPS信号受信モジュールが取得した位置データのみに対して整合処理を行い、あるいは、ソーラーブラインド紫外線モジュールが取得した位置データおよびGPS信号受信モジュールが取得した位置データの聨合に対して整合処理を行い、適合後の船舶に関する位置データを取得する。

さらに、データ融合算法を用い、取得した座標データまたは姿勢角データに対して整合処理を行う。

他の方法を用いてもよい。例えば、通常、ソーラーブラインド紫外線モジュールにより取得した位置データは比較的精確(正確)であり、現在、cmレベル以下に達することができる。GPS信号受信モジュールにより取得した位置データは、精度がやや悪く、現在、ただdmレベルに達することができる。したがって、精度が相対的一致する、GPS信号受信モジュールにより関連衛星から受信した座標データに対して正規化すれば、効果が比較的よい。

本発明の方法および装置(装置に対する全体記述および限定は、例えば、明細書後の内容を参照)により、船舶上にGPS信号受信モジュールを設置する時、これらのGPS信号受信モジュール間の距離を大きくして、被測定座標と角度データのシステム誤差を低減させる。

本発明の方法および装置により、船舶上にGPS信号受信モジュールを受信する時、これらのGPS信号受信モジュールと前記のソーラーブラインド紫外線モジュールとの間の距離を大きくして、被測定座標と角度データのシステム誤差を低減させる。

本発明の船舶ドッキング方法により、測定前、ソーラーブラインド紫外線受信モジュールに対して較正を行い、測定に関する前記ソーラーブラインド紫外線カメラの光電パラメータを決定する。較正時に関するシステム光電パラメータは、x軸とy軸方向においてのピクセルを単位とする焦点距離f_x,f_y、像平面上の基準点位置c_x,c_y、およびx軸とy軸方向においての径方向の歪み係数k_x,k_yを含む。

さらに、本発明の船舶ドッキング方法により、前記船舶の動力制御システムはナビゲーションシステムと連動し、周期的に前記ソーラーブラインド紫外線光モジュールのドッキング距離信号を受信し、これによって、たえず自動で船舶の姿勢を調整し、ドッキングを行う。

本発明の他方によれば、本発明は船舶ドッキングシステムを開示した。前記船舶ドッキングシステムは、前記船舶に設置され、受信した、岸上に予め設置されるソーラーブラインド紫外線の光源アレイの光信号により、前記船舶と関連バースの位置関係情報を測定するソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールと、前記ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールに電気的に接続され、前記ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールの受信データに対して処理し、前記船舶の座標を取得するデータ処理モジュールと、を含み、さらに、少なくとも2つのGPS信号受信モジュールを含み、そのうち、少なくとも1つのGPS信号受信モジュールは前記船舶上に取り付けられ、各GPS信号受信モジュールは関連衛星から位置決め信号を受信する衛星信号受信部分、および受信した衛星信号を前記データ処理モジュールに送信する信号送信部分を含み、前記データ処理モジュールは前記GPS信号受信モジュールに電気的に接続され、かつGPS信号受信モジュールの関連衛星から受信した位置決めデータを処理し、そしてこれにより前記船舶の姿勢角を決定する。

さらに、好ましい方式は、本発明の船舶ドッキングシステムに記載されるすべてのGPS信号受信モジュールの全体は前記船舶上に取り付けられる。

本発明の船舶ドッキングシステムのほかの好ましい方式は、前記船舶上に取り付けられ、船上基地局GPS信号受信モジュールとする少なくとも1つのGPS信号受信モジュールを含む。各船上基地局GPS信号受信モジュールと岸上に設置されるGPS信号受信モジュールは協働し、GPS差分システムを構成する。岸上のGPS信号受信モジュールをGPS主局とし、船舶上のGPS信号受信モジュールをGPS従局とし、前記GPS従局は関連衛星から自身の位置データを受信し、かつ前記GPS主局から前記GPS主局の位置データおよびGPS従局位置データ精度を向上させる他のデータを受信し、これらのデータに対して処理を行いまたはこれらのデータを前記のデータ処理モジュールに送信して処理し、前記船舶の位置と姿勢角を示すデータを取得する。

上述したGPS差分システム方案において、船舶上に1つのみの船上基地局GPS信号受信モジュールが取り付けられると、前記ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールおよび船上基地局GPS信号受信モジュールによりそれぞれ比較的正確な、かつ前記船舶を示す位置値を取得し、この2つの位置値はバースに対する船舶の位置および姿勢角を決定できる。

上述したGPS差分システム方案において、船舶上に2つまたは2つ以上の船上基地局GPS信号受信モジュールが取り付けられると、1種類の方式は、前記ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールにより船舶の位置値を取得し、前記複数の船上基地局GPS信号受信モジュールによりバースに対する前記船舶の姿勢角を取得する。もう1種類の方式は、前記GPS差分システムの精度が十分に高いと、船舶の位置情報としていずれか1つの船上基地局GPS信号受信モジュールの位置決め情報を用いるが、ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールまたは他の船上基地局GPS信号受信モジュールの位置情報により船舶の姿勢角を計算し、または、位置決め用の船上基地局GPS信号受信モジュールの位置情報および前記ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールまたは他の船上基地局GPS信号受信モジュールのうちの1つの位置情報を用い、船舶の姿勢角を計算する。

好ましくは、本発明の方法とシステムは正規化された自己相関アルゴリズムを用い、前記ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールおよび/または複数のGPS信号受信モジュールが取得したデータに対して処理を行う。正規化された自己相関処理法を用い、全体誤差分析によりすべてのシステム平均信頼度の閾値および各モジュール(ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュール、および船上基地局GPS信号受信モジュール)信頼度の情況を取得し、この閾値を用い、信頼度が比較的低い位置決めデータをフィルタ除去し、そして、最終の各モジュールの信頼度の重みを取得し、その後、この信頼度の重みを用いて各モジュールに対して重み付け平均を行い、最終のデータを取得する。この正規化された自己相関アルゴリズムは、本発明のシステムを制作する時、ハードウェア(例えばIC、ASICまたはFPGA)および/またはソフトウェアの方式で、システムにファームウェア化し、本発明のシステムの一つの組成部分となる。

本発明の船舶ドッキングシステムのもう1つの改進した方面により、データ処理モジュールはソフト・ハードウェアの設計でデータ融合算法(データ融合アルゴリズム)を用い、取得した座標データまたは姿勢角データに対して整合処理(積算処理、積分処理)を行う。前記データ融合算法は、例えば、

各サブシステムの測定データにより実際に算出した実効値誤差rmse(root−mean−square−error)を用いて各サブシステムフィードバックデータの信頼度を判定する。具体的には、 (一)整合(積算、積分)するデータは位置決めデータである時、ベクトルp_i(x_i,y_i,z_i)を用いてN組の検出サブシステムからフィードバックしたN組の角度と空間変換後の位置決めデータを示し、ただし、i=1,2,3......Nとなり、前記角度と空間変換後の位置決めデータは、その取得方法が、すべてのソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールとGPS信号受信モジュールの相対位置と船舶の姿勢角を得た場合に、空間位置関係と空間幾何学変換により、異なる測定モジュールに対する位置測定データを同一測定モジュールに対する位置測定データに変換し、 a)各検出サブシステムの測定データにより実際に算出した実効値誤差rmseを用いて各サブシステムのフィードバックデータの信頼度を判定し、各サブシステム測定データの実効値誤差を算出する公式は、 であり、 ただし、rmseは実効値誤差であり、x_iはi時刻に各測定サブシステムに対するX軸座標での測定データであり、x_fはi時刻にx_iデータに対するフィルター値であり、nは測定データの合計数、即ち、サブシステムの数であり、i時刻のフィルター値はカルマンフィルター方法により取得され、 b)重みを決定し、ロバスト統計学理論により、データ中の情報を有効情報、利用可能情報および有害情報に分類する。この3種類のデータに対して、異なる重みを分配すれば、それらが異なる作用を発揮させる。このため、重みを分配するとき、1種類の方法は、セグメント式を用い、有効情報に対して、融合の時に完全に受け付け、利用可能情報に対して、特定の曲線変更により選択し、有害情報または無効情報に対して、完全に拒否する。曲線適合により重みの分配を行う。 ただし、ωは重みであり、パラメータbは外れ値(異常値)を判断する最小限度であり、パラメータaは有効数値と利用可能数値の限界値(境界値)である。誤差がbより大きいと、外れ値とみなされ、対応する重みは0であり、誤差がaより小さいと、有効値とみなされ、対応する重みは1であり、中間の利用可能値の重みは曲線y=f(x)により提供し、且つf(x)は(a,b)の区間において、誤差の増大にしたがって素早く低減するという条件を満たさなければならなく、f(x)が用いる表現式は、 であり、 ただし、μとσはそれぞれ正規分布の平均値と平方であり、正規曲線がx>μの領域で漸減関数の特性を示すので、ここで、μ=0となり、実際に半正規曲線を利用し、表現式は になり、 3σ法則でσ値を出し、正規曲線適合の重み分配による方法は、 により取得され、 且つ、 となり、ただし、rmse_kiはk時刻に第iつのシステムの実効値誤差であり、a_kiはk時刻に第iつのシステムの重みであり、 c)最終データ融合の結果は、 であり、 ただし、 はk時刻の融合値であり、x_kiは各サブシステムのk時刻に取得した測定データであり、 d)以上のステップa)−c)と同じ方法で、Y軸座標値yおよびZ軸座標値zのデータ融合の最終結果を算出し、 (二)整合(積算、積分)するデータは姿勢角データである時、ベクトルq_i(α_i,β_i,_γi)を用いてN組の検出サブシステムからフィードバックしたN組の姿勢角データを示し、ただし、i=1,2,3......Nとなり、そして、ステップ(一)と同じ方法で、整合後の姿勢角データを算出する。

さらに、データ融合の方法を用いてもよく、具体的なステップは、 (一)整合するデータは位置決めデータである時、ベクトルp_i(x_i,y_i,z_i)を用いてN組の検出サブシステムからフィードバックしたN組の角度と空間変換後の位置決めデータを示し、ただし、i=1,2,3......Nとなり、前記角度と空間変換後の位置決めデータは、その取得方法が、すべてのソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールとGPS信号受信モジュールの相対位置と船舶の姿勢角を得た場合に、空間位置関係と空間幾何学変換により、異なる測定モジュールに対する位置測定データを同一測定モジュールに対する位置測定データに変換し、 a)位置決めデータにおいて各座標序列(数列)の標準偏差を算出し、N組の検出サブシステムがフィードバックしたN組の位置決めデータにおいての各座標序列の標準偏差を算出することにより、N組のデータにおいての各座標序列中の外れデータを判断する根拠とし、前記座標序列の標準偏差は、 であり、 ただし、index∈(x,y,z)となると、σ _indexはN組のデータ中の各座標序列の標準偏差であり、X_indexはN組の測定のデータであり、各組には座標値(x,y,z)が含まれ、 はN組のデータの平均値、即ち、各座標序列の平均値から構成される一元ベクトルであり、 b)算出した標準偏差により各座標序列中の外れデータを取得し、外れデータの判定は により取得され、 ただし、outlitersは取得した外れデータ(異常データ)であり、x、y、zより構成される一組の座標データにおいて、そのうちの1つの座標値がその序列(数列)で外れデータと判断されると、この組の座標値はN組の座標データ中の外れデータと判断され、cは定係数であり、実験経験と要求により決められ、この定係数の決定方法は大量のテストによりテスト値の変動幅を判断し、テスト値の平均値を中心とする対称範囲を取り、大量の不合理の点をこの範囲外に現れ、この範囲長さの半分はCであり、 c)外れデータをN組の原始測定データ中から除去すると、新たな位置決めデータ序列(順序)を取得し、X’と称し、次元数はN’であり、その後、X’に対して均等な重み付け平均データの融合を行い、最終の融合データ、すなわち、 を取得し、 ただし、 はデータ融合後の最終の位置決めデータであり、 d)以上のステップa)−c)と同じ方法で、Y軸座標値yおよびZ軸座標値zのデータ融合の最終結果を算出し、 (二)整合するデータは姿勢角データである時、ベクトルq_i(α_i,β_i,_γi)を用いてN組の検出サブシステムからフィードバックしたN組の姿勢角データを示し、ただし、i=1,2,3......Nとなり、そして、ステップ(一)と同じ方法で、整合後の姿勢角データを算出する。 そのうち、算法フローは、(1)位置決めデータにおいて各座標序列の標準偏差を算出することと、(2)算出した標準偏差により各座標序列における外れデータを取得することと、(3)元の測定データから外れ点を除去することと、(4)平均重み付けデータ融合方法により最終の位置決めデータを算出し、y量を取得することと、を含む。

以上はただ本発明の方法および装置方案に対して例示的な記載である。当業者は、以上の内容に基づき、本発明の発想に違反しない前提で、様々な具体的な実現を作成することができる。例えば、本発明の以上の記述では、通常、ソーラーブラインド紫外線光受信モジュールが取得した位置データを船舶位置の主な根拠とする。実際に、具体的な実現では、GPSシステム位置決めデータの精度とソーラーブラインド紫外線光受信モジュールの位置決め精度とが等価する時、GPSシステムの取得した位置データを本発明における方法と装置の取得しようとする位置および角度情報の主な根拠としてもよい。

本発明はソーラーブラインド紫外線イメージング法によりバースに対する船舶の位置情報を決定し、それとともに、GPS法により、少なくとも2つのGPS受信器を用い、バースに対する船舶の姿勢角を決定し、可視度が非常に低い場合に、船舶を安全にドッキングさせる。さらに、本発明の方法と装置において、さらに、好ましくは、正規化された自己相関アルゴリズムとデータ融合算法を用いてソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールおよびGPS信号受信モジュールが受信した座標データおよび角度データに対して整合処理を行い、位置決め精度を向上させる。本発明に記載される船舶補助ドッキング方法とシステムは、従来の技術においての船舶の霧の天気でのドッキング難度が大きく、従来の技術において、天気、環境等は船舶ガイドドッキング装置に対する影響が大きい問題を解決した。霧の天気でも、パイロットにさらに直観、正確、安全な航行情報を提供し、パイロットが霧の天気で船舶ドッキングに対して水先案内し、霧の天気で水運航路と港口物流の順調さ問題をも解決した。

本実施形態に係る船舶ドッキングナビゲーションシステムのブロック図である。

装置の取付箇所を示す図である。

カメラ較正を示すフローチャートである。

紫外光アレイと撮影位置を示す図である。

ソーラーブラインド紫外線灯アレイの位置を示す図である。

(a)ドットマトリックス座標系と(b)カメラ座標系を示す図である。

ドッキングソフトウェア動作を示すフローチャートである。

船舶と岸線を示す図である。

測定モジュール位置を示す図である。

正規化された自己相関アルゴリズムを示すフローチャートである。

本実施形態の一例により、船舶の霧の天気での近距離ナビゲーション機能を増強するシステムを提供する。このシステムは船舶と岸線(海岸線)の模式図及び位置情報を表示でき、パイロットは表示装置の出力インターフェースにより低可視度条件での船舶ドッキングを実現できる。

上述した目的を実現するために、以下、図面と実施例を参照しながら、本実施形態を詳細に説明する。以下、実施例はただ例として説明され、本発明は実施例における方案に限られなく、この他に、当業者は現有技術範囲内に簡単に変更して取得した技術案はいずれも本発明の保護範囲内に含まれる。

実施例1 船舶ドッキングナビゲーションに用いられるシステムのブロック図について、図1を参照する。本発明は主に船舶の霧の天気での近距離ドッキング時の問題を解決し、本実施例に記載される船舶ナビゲーションシステムはソーラーブラインド紫外線の灯組101、2つのGPSモジュール112、113、ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュール103、データ処理モジュール104、および表示装置105を含む。

GPSモジュール112、113およびソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュール103はそれぞれ船に取り付けられる。針路の位置を利便に決定するために、差分GPS112、113が好ましい。本実施例において、2つの差分GPSはそれぞれパイロット室両側の甲板上に取り付けられ、両者の接続線はおおよそ船舶首尾の接続線に直交する。2つの差分GPSモジュールについて、主GPSモジュール(主局ともいう)112は岸線(海岸線)に近い位置に取り付けられ、従GPSモジュール(従局ともいう)113は岸線に遠い位置に取り付けられる。ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュール103は船の片側の甲板上に取り付けられる。後続の算出を利便にするために、本実施例において、好ましくは、船上では船首と船尾に対する位置に印をつけ、ソーラーブラインド紫外線モジュールの船首船尾に対する距離はそれぞれL_1、L₂とし、これは既知するものであり、かつ船上で印をつけた。具体的な取付箇所はおおよそ図2に示す。図1において、灰色領域100は前記船舶が停泊すべき岸線である。

ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュール103、信号処理器104、表示装置105は一体に集積してもよい。データ処理モジュール104には情報収集モジュール、算出モジュールおよび記憶モジュールが含まれる。

本実施例の主なステップは下記のとおりである。以下、ステップ1−3は岸上での準備作業であり、4−5は船上での作業である。

1、先ず、カメラ較正(キャリブレーション)を行い、内部パラメータを求める。カメラ較正の方法および内部パラメータの算法は多いが、ここでは、伝統的較正技術または張正友較正算法が好ましい。較正フローは図3に示す。 ステップ1−1−1において、紫外光アレイを配置する。 ステップ1−1−2において、紫外光アレイの幾何情報を測定する。 ステップ1−2において、紫外受信器で紫外光アレイに対して撮影し、紫外光アレイおよび撮影位置は図4を参照する。 ステップ2−1において、座標を抽出する。 ステップ2−2において、装置内部パラメータを求め、特定紫外光源の像平面座標を取得し、較正算法(較正アルゴリズム)を用いてカメラの内部パラメータ(f_x,f_y,c_x,c_y,k_x,k_y等)を取得する。

2、バース情報の測定において、ドッキング港口のすべてのバース(岸壁)の海岸線とある方向(例えば、ここでは、真北方向)とのなす角θを予め測定する。 差分GPS(主局と従局を含む)またはその他のヨー角測定ツールを用いてバースの海岸線のヨー角を測定する。差分GPS装置を用いる時、その主局と従局をそれぞれバースの首尾両側に置き、バースの海岸線との距離がおおよそ同一である。

3、紫外光源灯アレイを配置し、灯アレイ関連位置情報を測定する。船舶のドッキング前の一定期間(例えば、半時間)に、ソーラーブラインド紫外線灯組101を用いてドッキングバース100付近に目標灯アレイを配置し、目標灯アレイの形状は正方形碁盤の目状であり、目標灯アレイの大きさおよび灯の数が限られなく、本実施例において、図5に示す配置、灯アレイ大きさは8m×8mであり、行ごとの灯の間の距離が同一であり、行の間の距離が同一である。

本実施例において、灯アレイ基準点とドッキング尾ボラードとの距離をL₂(テープ等の測定ツールを用いて測定すればよく、L₂はソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュール103と船尾との距離であり、既知のものであり、L₂をとするのは船のドッキング時、ソーラーブラインド紫外線検出器を灯アレイに正対させ、バースに対する船舶のX方向を決定するためのものであり、無論、その他の距離L_nをとしてもよく、L₂とL_nとの間の距離を知ればよい)とし、図5に示すように、灯アレイを配置する時、灯アレイ最初行と衝突防止フェンダーとの垂直距離をL(同様に、テープ等の簡単な長さ測定ツールを用いて測定してもよい)と保持する。

4、船舶針路およびドッキング岸線の姿勢、位置情報を算出する。以下のステップを含む。 まず、船舶針路とドッキング岸線との方向関係、即ち、船舶針路とドッキング岸線とのなす角を算出する。具体的なステップは以下のとおりである。 従局GPS113は自身位置の経度と緯度の情報を主局GPS112に送信し、主局GPS112は従局GPS113及び自身の経度と緯度の情報から両者間の距離を取得し、同時に、従局GPS113の主局GPS112に指すベクトルrと真北方向とのなす角α、およびrと水平方向とのなす角βを取得し、βは船舶の横揺れ角である。 従局GPS113の主局GPS112に指すベクトルrと船舶針路とが垂直するので、船舶針路と真北方向とのなす角γを取得でき、γは船舶の針路角である。 船舶右停泊時、γ=α−90°となり、 船舶左停泊時、γ=α+90°となる。 バースの海岸線の各々と真北方向とのなす角θを予め測定し、角度θと角度γにより船舶針路とドッキング岸線とのなす角aを取得でき、a=γ−θとなり、画像の形態で表示装置105に表示させる。 そして、岸線に対する船舶の位置情報を決定する。

前記船舶と岸線との距離が比較的近い時、ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールはすべてのソーラーブラインド紫外線信号を確実に識別できる。この時、信号処理器104を用いてソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュール103が撮影した画像に対して画像処理、座標変更を行い、ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュール103の灯アレイ座標系における位置情報X、YおよびZを取得する。 ただし、Rは回転マトリックスであり、Tは平行移動ベクトル(並進ベクトル)である。

以上の算法の具体的なステップは以下のとおりである。 カメラ較正によりカメラ内部パラメータ、目標ドットマトリックス座標系(図6を参照)におけるドットマトリックス座標および像平面座標を知って、カメラの目標ドットマトリックス座標系における座標および回転方向を取得できる。 ただし、(f_x、f_y、c_x、c_y)は内部パラメータマトリックスパラメータであり、Rは回転マトリックスであり、Tは平行移動ベクトル(並進ベクトル)であり、(u、v)は像平面座標(単位はピクセル)であり、(X、Y、Z)は目標ドットマトリックス座標系におけるドットマトリックス座標であり、この公式は と簡略化される。 ただし、(x、y、z)はカメラ座標系(図6を参照)における目標ドットマトリックスの座標であるので、RとTは目標ドットマトリックス座標系からカメラ座標系に変換した変換マトリックスと理解されてもよい。

カメラの目標ドットマトリックス座標系における座標を算出する時、内部パラメータ(f_x、f_y、c_x、c_y)および目標ドットマトリックス座標系におけるドットマトリックス座標(X、Y、Z)は一定の値であり、像平面座標(u、v)は画像によりリアルタイムで取得するので、リアルタイムで同一時刻(u₀、v₀)に対応する回転マトリックスR₀、平行移動ベクトルT₀を取得できる。その後、カメラの目標ドットマトリックス座標系(目標の格子座標系)におけるドットマトリックス座標(格子座標)を取得しようとすると、カメラ座標系の原点(0、0、0)を公式2の左に代入し、右の(X₀、Y₀、Z₀)を解けばよく、 を取得でき、 回転マトリックスの逆マトリックスR₀⁻¹は、カメラ座標系の目標ドットマトリックス座標系(目標の格子座標系)に対する回転であり、変換により回転ベクトルに簡略化でき、このベクトルはカメラの目標ドットマトリックス座標系に対する回転オイラー角である。

この前にカメラ座標を算出する時に記述した一定の値において、目標ドットマトリックス座標は人為的に配置した後に測定して取得した結果であるが、内部パラメータはカメラ自身の固有パラメータを代表する。ここでは、f_x、f_yはそれぞれ水平方向と上下方向のピクセル数を計量単位とする焦点距離の値であり、c_x、c_yはカメラレンズ中心真正面(即ち、理論光軸における点)の像平面上でのイメージングするピクセル座標である。

ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュール103の船舷と岸線に沿う垂直方向の距離をY_舷とし、Y_舷=Y−L−Z*tanβとなり、ただし、Lは灯アレイ最初行と衝突防止フェンダーとの距離であり、βは船舶の横揺れ角である。

船首と岸線との垂直方向の距離をY_首とし、船尾と岸線との垂直方向の距離をY_尾とし、Y_首=Y_舷−L₁*sin(γ−θ)、Y_尾=Y_舷+L₂*sin(γ−θ)となり、ただし、L₁およびL₂はそれぞれソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュール103と船首および船尾との距離であり、γおよびθはそれぞれ船舶針路と真北方向とのなす角及びバースの海岸線と真北方向とのなす角である。

5、シーン模擬(場のシミュレーション)を行い、即ち、ナビゲーション模式図および位置座標情報を表示装置105に出力し、ドッキングソフトウェア動作フローチャートは図7に示す。信号処理器104が動作する前、ドッキングバースの情報を入力し、バース号、船舶ドッキング時において岸線との方向情報、即ち左停泊または右停泊を含み、ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールの船舶上での位置情報L₁およびL₂を入力し、L₁およびL₂はそれぞれソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールと船首および船尾との距離であり、船舶の幅Bを入力する。

船舶の灯アレイ座標系における位置情報XとY、岸線に対する船舶の方向情報γ−θ、ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュールの船舶に対する位置情報L₁およびL₂、船の幅Bにより、図8に示すように、表示装置105に船舶と岸線の模式図および位置情報Y_首およびY_尾を表示できる。パイロットは表示装置の出力インターフェースを介して低可視度条件での船舶ドッキングを実現できる。

実施例2 本実施例は複数組のデータから最適な位置情報を取得することに関し、その算法は以下のとおりである。

ベクトルp_i(x_i,y_i,z_i)を用いてN個のシステムからフィードバックした角度と空間変換後のN組の位置決めデータを示し、ただし、i=1,2,3......Nとなる。前記角度と空間変換後の位置決めデータの取得方法は、すべてのソーラーブラインド紫外線受信モジュールとGPS信号受信モジュールの相対位置および船舶の姿勢角を既に得た場合に、空間位置関係と空間幾何学変換を用いて、異なる測定モジュールに対する位置測定データを同一測定モジュールに対する位置測定データに変換する。具体的な変換方法は以下の通りである。 (1)一基準点を決定し、前記基準点は前記ソーラーブラインド紫外線受信モジュールとGPS信号受信モジュールのうちのいずれか一測定モジュールの位置でよく、他のある点でもよい。 (2)他の各測定モジュールから前記基準点までの距離と方向角(光源参考系下でのパラメータであって、船姿勢角と積み重ねて決定する必要がある)を測定することにより、相応の変換ベクトルを取得する。 (3)各測定モジュールから取得した相対位置座標パラメータを変換ベクトルに加えて変換後の位置決めデータを取得する。 図9に示すように、両測定モジュールの測定座標はそれぞれp₁(x₁,y₁,z₁)とp_2’(x_2’,y_2’,z_2’)であり、そのうちのp_iを基準とし、測定した両者間の距離をLとし、両者接続線の針路角のなす角をθとし、ピッチ角をφ(XY平面のなす角)とすると、ベクトル の算出方法を に変換すると、p_2’の基準位置に変換した後の座標は となる。

他の測定モジュールは以上の同一方法で変換後の座標を取得できる。 この算法は正規化された自己相関係数(Normalized Correlation Coefficient)を用いて各々のシステムがフィードバックした位置決めデータの信頼度を示し、その表現式は以下のとおりである。 閾値をすべてのシステム平均信頼度の80%とし、閾値Gは以下のように示される。 閾値GによりNCCにおいての比較的低い位置決めデータをフィルタ除去し、そして、最終のシステム信頼度の重みwを取得し、表現式は以下のとおりである。 最終の適合位置決めデータを取得する。 算法フローは図10に示す。

実施例3 以下、例により本発明の船舶近距離ナビゲーション機能を増強させるシステムにおいての紫外カメラ較正を説明し、内部パラメータを解く具体的なステップは以下の通りである。

カメラ較正の方法および内部パラメータの算法は多くあるが、ここで、優先して伝統的な較正技術および張正友較正算法を用いる。張正友較正法には、碁盤の目状の較正形板(較正テンプレート)を用い、較正形板上の各黒白格子の接続点を較正板の特徴点とする。較正板(較正テンプレート)を異なる位置に置き、カメラが同期収集した後に、カメラの内外パラメータを得る。この方法は良好な頑健性を有し、かつ高価の装置が必要なく、操作が簡単であり、自己較正法に比べると、精度が高まった。本実施例を満たすすべての較正方法及び内部パラメータの算法はその中に含まれる。

較正フローは図3に示すように、1−1−1において、紫外光アレイを配置し、1−1−2において、紫外光アレイの幾何情報を測定し、1−2において、紫外受信器で紫外光アレイに対して撮影し、ソフトウェア処理は2−1において特定紫外光源の像平面座標を取得することを含み、2−2は較正算法(較正アルゴリズム)を用いてカメラの内部パラメータを取得する。具体的な較正ステップ(較正ステップ)は以下の通りである。

1−1−1において、紫外光アレイを配置し、紫外光アレイは平面矩形碁盤の目状の紫外光アレイを用い、紫外光アレイと撮影位置は図4を参照する。紫外光アレイの形状、大きさ等の幾何特性には制限がないが、内部パラメータの算法により決定し、紫外光アレイは平面図形でよく、立体図形でもよく、矩形構成でよく、円形構成または他の幾何形状でもよい。

1−1−2において、紫外光アレイ幾何情報を測定し、特定紫外光点の座標系o−xyzにおける座標c_w={X₁,Y₁,Z₁},{X₂,Y₂,Z₂}…{X₃₀,Y₃₀,Z₃₀}を測定し、紫外光アレイの幾何情報とは特定の紫外光点または角点の世界座標系における座標を指す。

1−2において、ソーラーブラインド紫外線領域の画像化モジュール103を用いて紫外光アレイに対して撮影し、選択した撮影位置Aは、異なる撮影位置、異なるOAの指向非平行、撮影n組(この実施例ではnが3より大きい)という条件を満たさなければならない。

2−1において、信号処理器104は撮影したデジタル画像に対してソフトウェア処理を行い、特定の紫外光点の像平面座標組ci₁,ci₂,ci₃…ci_n、合計n組を取得する。

2−2において、張正友較正算法を用いてc_wとci₁,ci₂…ci_nに対して処理を行い、カメラの関連光電内部パラメータ(f_x,f_y,c_x,c_y,k_x,k_y等)を取得し、ただし、f_x,f_yはxとy方向においてのピクセルを単位とする焦点距離であり、c_x,c_yは像平面上の基準点であり、k_x,k_yはxとy方向においての径方向の歪み係数である。

ここでは、用いる張正友較正算法の原理は以下のとおりである。 1)較正板の角点と対応像点との対応関係 較正板(較正テンプレート)の位置する平面のZ_w=0とするので、 となり、 Aはf_x,f_y,v₀,u₀,sにより決定され、即ち、カメラ内部パラメータであり、且つカメラ内部構成のみに関わっている。Hはカメラ外部パラメータといい、カメラの空間内にある位置を直接反映する。画像座標系のピクセル座標は(u,v)であり、世界座標系は(X_w, Y_w, Z_w)である。Sは増幅定数であり、 となり、fはレンズの焦点距離である。 は空間において任意1つの物点の世界座標であり、 はこの物点のカメラ内においてのイメージング像点のピクセル座標を示す。

平行移動マトリックスは で、4×4のマトリックスである。回転マトリックスRは3×3直交単位マトリックスであり、平行移動マトリックスTと回転マトリックスR(r1 r2 r3)は外部パラメータと称する。 とすると、 を取得する。 ただし、λは任意のスケール因子であり、r₁はr₂に直交し、Aの2つの規制条件を取得できる。 2)パラメータの求め 上式によれば、Bは正定対称マトリックスであり、 と定義され、 Hの第i列をh_iとすると、 となり、 且つ となり、 すると、 となり、 即ち、 となる。 ただし、Vは2n×6のマトリックスであり、n>2の場合、bは唯一の解があり、つまり、少なくとも3つの画像を収集する必要がある。Choleskyを用いて内部パラメータを分解する。 そして外部パラメータをを求め、 を取得する。

3)非線形最適化 最尤基準によりパラメータ最適化を行い、その目標関数は である。 ただし、 はM_j点の投影であり、最適化時、LM最適化算法を用いて解決する。

本発明の方法および装置は、ソーラーブラインド紫外線イメージング法によりバース(岸壁)に対する船舶の位置情報を決定し、差分GPS法によりバースに対する船舶の姿勢角を決定し、可視度が非常に低い時、船舶を安全にドッキングさせる。