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J-GLOBAL ID：201902255231462510   整理番号：19A0516065

分散マルチセンサデータ融合に基づく船舶動的位置決めの屋内追跡に関するスキーム【JST・京大機械翻訳】

A Scheme on Indoor Tracking of Ship Dynamic Positioning Based on Distributed Multi-Sensor Data Fusion

著者 (5件)： Xiong Jianbin (Guangdong Provincial Key Laboratory of Petrochemical Equipment Fault Diagnosis, Maoming, China) ,  Shu Lei (Guangdong Provincial Key Laboratory of Petrochemical Equipment Fault Diagnosis, Maoming, China) ,  Wang Qinruo (School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Xu Weichao (School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Zhu Chunsheng (Department of Electrical and Computer Engineering, The University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 379-392  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実験室における実際の海洋条件をシミュレーションすることによってモデル船舶動的位置決めシステムを調査することは,真の船舶に関する直接実験によって引き起こすリスクを避けることができるだけではなく,コストを減少した。動的位置決めの高精度制御を実現する目的で,船舶の高精度数学モデルの他に,重要な条件は位置検出システムによって提供される位置情報が正確で,信頼できて,連続的でなければならないということである。モデル船舶動的位置決めシステムが屋内に設定されるとき,グローバル位置決めシステム(GPS)信号は制限される。本論文は,マルチセンサデータ融合技術に基づく船舶目標追跡のための新規方式を記述した。屋内位置決めと船舶目標追跡の精度を改良するために,多くのセンサの特性を,レーダ,差異GPS,および超音波センサのような系統的に解析した。屋内温度,位置,および環境を含む他の重要な因子も,性能をさらに最適化するために考慮した。Kalmanフィルタ法,時間アラインメント法,座標変換法,および最適融合基準法を組み合わせて,著者らのフレームワークのコアアルゴリズムは,最適融合の性能指標として軌道相関を採用する。実験結果は,著者らの方法が単一超音波センサに基づく方法より優れていることを示した。推定位置と実際の位置の間の最大誤差はわずか1.32cmであり,それは工学応用のための標準を満たした。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位置情報 ,  *船舶 ,  *ダイナミックポジショニング ,  レーダ ,  Kalmanフィルタ ,  数学モデル ,  アラインメント ,  音波センサ ,  最適化 ,  アルゴリズム ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  超音波センサ ,  ターゲット追跡 ,  位置検出 ,  高精度 ,  *屋内 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 宇宙通信  (ND08040S) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチセンサデータ融合 ,  船舶 ,  動的位置決め ,  屋内 ,  追跡 ,  スキーム