基于樹莓派的無線位姿智能節(jié)點研究與設(shè)計

程 博

(中海石油(中國)有限公司深圳分公司,廣東 深圳 518054)

0 引言

結(jié)構(gòu)安全性關(guān)系船舶安全、貨物安全、人身安全甚至生態(tài)安全,它決定了船體結(jié)構(gòu)的極限荷載以及船上設(shè)備能否正常運行。

隨著高速率、低延時、大容量的5G和北斗通信技術(shù)快速發(fā)展,船上局域無線通信網(wǎng)絡(luò)得到顯著改善,使得該設(shè)備向無線組網(wǎng)式方向發(fā)展[1],其中核心關(guān)鍵是無線傳感節(jié)點技術(shù)的研發(fā)。

目前,船體結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測依然以傳統(tǒng)有纜式監(jiān)測為主,但隨著新的電子技術(shù)、通信技術(shù)、計算機技術(shù)的發(fā)展,結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)發(fā)展要求也趨于智能化[2]。

基于此本文提出了一種基于樹莓派的無線位姿智能節(jié)點監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)結(jié)合了WiFi無線通信技術(shù)與GPS差分技術(shù),具有智能組網(wǎng)、靈活布放、性能穩(wěn)定等特點。

1 總體架構(gòu)設(shè)計

本系統(tǒng)由一個基站節(jié)點+多個移動站節(jié)點組成。整個系統(tǒng)的運行流程如下:首先,基站節(jié)點接收、觀測衛(wèi)星導(dǎo)航信號并生成差分?jǐn)?shù)據(jù),并且通過4G網(wǎng)絡(luò)或WiFi以無線的方式傳輸差分?jǐn)?shù)據(jù)。然后,移動站利用差分?jǐn)?shù)據(jù)并進(jìn)行解算,從而獲得實時的、動態(tài)的、厘米級定位精度。

與此同時,移動站節(jié)點接收六軸陀螺儀輸出的三向加速度與角速度,與定位數(shù)據(jù)進(jìn)行融合演算,最終得到船體結(jié)構(gòu)的三維實時位姿數(shù)據(jù)。采用這種架構(gòu),節(jié)點的位置布放比較靈活,僅需要能夠接收到GPS以及WiFi信號即可(見圖1)。

圖1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

無線位姿智能節(jié)點的設(shè)計目標(biāo)是能同時具有數(shù)據(jù)采集、無線通信、邊緣計算和數(shù)據(jù)分析能力,以移動站節(jié)點為例,結(jié)合以上需求,設(shè)計的功能模塊如圖2所示。

圖2 無線節(jié)點功能模塊

2 硬件設(shè)計

2.1 微控制單元

船體結(jié)構(gòu)的位姿監(jiān)測具有以下特點:(1)監(jiān)測物理量較多(包括艏搖、橫搖、縱搖、橫蕩、縱蕩、垂蕩)。(2)需采用節(jié)點協(xié)作的方式確定實時的航向用以校準(zhǔn)。因此硬件的選用應(yīng)能處理多源數(shù)據(jù)且具有較為強大的計算功能和硬件交互能力,此外還應(yīng)該輔以一定的存儲功能與數(shù)據(jù)評估功能。

結(jié)合以上要求,本文采用Raspberry Pi 4B作為節(jié)點的命令控制與數(shù)據(jù)計算的核心。首先,它所采用的CPU為BCM2711 ARM,64位處理器的運行頻率為1.5 GHz,相比于16位及32位處理器,它的運行主頻提升了一個數(shù)量級。其次,它支持SPI,UART,IIC等外圍接口,具有硬件通信能力,可以直接通過GPIO接口接入支持以上協(xié)議的電子元器件;且支持PoE充電,僅需要加入單獨的PoE HAT板。最后,它支持IEEE 802.11b/g/n/ac無線LAN通信協(xié)議,以及多個USB接口,可實現(xiàn)節(jié)點與上位機的無線數(shù)據(jù)傳輸。

2.2 數(shù)據(jù)采集模塊

無線節(jié)點的數(shù)據(jù)采集模塊包含:六軸陀螺儀、單軸角度傳感器以及差分GPS模塊。

其中,六軸陀螺儀與單軸角度傳感器采用微機械加工技術(shù),具有體積小、重量輕、功耗低、可靠性高、靈敏度高、易于集成等優(yōu)點[3],能夠輸出結(jié)構(gòu)實時的三維加速度與角加速度。

基站節(jié)點的差分GPS模塊用于向移動站節(jié)點輸出差分?jǐn)?shù)據(jù)。移動站節(jié)點接收到差分?jǐn)?shù)據(jù)后,輸出經(jīng)過解算后的定位數(shù)據(jù),精度可達(dá)厘米級,包含高度、經(jīng)度以及緯度。利用差分GPS模塊可以用于矯正加速度積分所造成的漂移誤差。

3 軟件設(shè)計

軟件設(shè)計包含兩個部分:一部分是傳輸方式以及通信協(xié)議的選用;另一部分是節(jié)點的邊緣計算與評估分析功能。

3.1 通信模塊

3.1.1 無線節(jié)點內(nèi)部通信

對于每一個節(jié)點,均存在六軸陀螺儀、水晶陀螺儀傳感器以及差分GPS模塊這三種傳感器。因此,對于MCU來說通信總線上的從機有三個,它們將會輸出多種不同類型的數(shù)據(jù)。因此可以采用支持從設(shè)備向主機進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)腎IC協(xié)議。該協(xié)議是一種串行半雙工的總線協(xié)議,標(biāo)準(zhǔn)模式的傳輸速率為100 Kb/s,快速模式為400 Kb/s,高速模式達(dá)3.4 Mb/s,可以滿足100 Hz位姿數(shù)據(jù)傳輸容量要求,并且可以采用校驗和的方式保證數(shù)據(jù)傳遞的可靠性。

3.1.2 無線節(jié)點間通信

移動站節(jié)點需要接收來自基站節(jié)點的差分?jǐn)?shù)據(jù)完成自身位置的校正,從而得到厘米級精度的位置與方向信息。節(jié)點與節(jié)點間的無線通信,采用無線電的方式,以天線作為傳輸?shù)奈锢斫橘|(zhì),實現(xiàn)RTK差分?jǐn)?shù)據(jù)的實時單向傳輸。

3.1.3 無線節(jié)點與上位機通信

通信需采用無線的方式,通信的特點如下:(1)傳輸數(shù)據(jù)多源以及多類型。這要求系統(tǒng)可實現(xiàn)異步通信且對于多種類型數(shù)據(jù)的同步處理能力。(2)數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴９?jié)點上傳數(shù)據(jù)應(yīng)保證不丟失,不重復(fù),因此需要引入可靠的反饋機制進(jìn)行檢查,保證數(shù)據(jù)傳遞的長期可靠。(3)上位機對無線節(jié)點的遠(yuǎn)程控制能力。節(jié)點的管理、控制以及狀態(tài)監(jiān)測需要及時反饋到上位機一側(cè),并且可以遠(yuǎn)程控制節(jié)點,及時調(diào)整節(jié)點的各項參數(shù)配置,實現(xiàn)遠(yuǎn)程調(diào)試與維護(hù)。

結(jié)合以上要求,采用MQTT協(xié)議實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳遞與遠(yuǎn)程控制。MQTT協(xié)議可即時異步處理多源數(shù)據(jù),并且依賴于TCP/IP的握手機制,具有良好的數(shù)據(jù)傳遞可靠性。在此基礎(chǔ)上,還可以實現(xiàn)對于無線節(jié)點的遠(yuǎn)距離過程調(diào)用,即RPC功能(見圖3)。

圖3 MQTT通信傳遞機制

3.2 邊緣計算模塊

3.2.1 噪聲濾波

MEMS傳感器的輸出數(shù)據(jù)會包含各式各樣的環(huán)境噪聲,符合高斯分布的,隨機產(chǎn)生。因此為了最大程度抑制噪聲對于信號的干擾,采用改動后的滑動平均濾波算法,具體方法如下:

把連續(xù)取得的N個采樣值看成一個隊列,隊列的長度固定為N;每次采樣到一個新數(shù)據(jù)放入隊尾,并扔掉原來隊首的第一個數(shù)據(jù)(先進(jìn)先出原則);把隊列中的N個數(shù)據(jù)去掉一個最大值和一個最小值后進(jìn)行算術(shù)平均運算,獲得新的濾波結(jié)果。其中,N值的取值范圍為10~14。

這種濾波器融合了“中位值濾波法”+“滑動濾波法”兩種濾波法的優(yōu)點。對于偶然出現(xiàn)的脈沖性干擾,可消除由其所引起的采樣值偏差,平滑度高,對周期干擾有良好的抑制作用。

3.2.2 漂移抑制

由于傳感器輸出的加速度與角加速度數(shù)據(jù)存在量測誤差,經(jīng)過積分后誤差會隨著時間推移而不斷變大,導(dǎo)致位姿發(fā)生持續(xù)漂移。

因此為了得到更為可靠的位姿數(shù)據(jù),往往需要采用融合濾波的方法對測量值進(jìn)行估計,從而得到結(jié)構(gòu)在當(dāng)前狀態(tài)下最為可靠的實時數(shù)據(jù)。在位姿監(jiān)測中,卡爾曼動態(tài)濾波算法是一種對于結(jié)構(gòu)實時位姿估計最為可靠的濾波算法,能夠有效降低測量噪聲,提高測量精度,快速求解出實時運動姿態(tài)信息[4]。

結(jié)合本文所設(shè)計無線節(jié)點的硬件架構(gòu),對于不同物理量所需要融合的數(shù)據(jù)將有所不同,如表1所示。

表1 位姿融合方式與傳感器

其中,橫搖、縱搖的融合濾波算法采用經(jīng)典的組合導(dǎo)航算法,濾波方法如圖4所示。卡爾曼濾波器接收兩個傳感器系統(tǒng)對同一參數(shù)輸出值的差值,并經(jīng)過濾波計算估計誤差量,再用該誤差估計值去校正位姿監(jiān)測節(jié)點輸出的位姿參數(shù),從而得到了位姿的最優(yōu)估計。

圖4 卡爾曼濾波過程

艏搖、橫蕩、縱蕩和垂蕩的融合濾波算法則結(jié)合了差分GPS模塊。因此,需要將以上濾波算法中的MEMS加速度計更換為差分GPS模塊,利用實時的差分定位數(shù)據(jù)對陀螺儀以及加速度計進(jìn)行校準(zhǔn)。

4 實船試驗

為了測試無線節(jié)點的實際效果,將無線節(jié)點應(yīng)用于FPSO船的姿態(tài)監(jiān)測中,全船船長260 m。首先,在船艉處布置一個基站節(jié)點用于生成差分?jǐn)?shù)據(jù)。然后,實驗人員手持移動站節(jié)點平穩(wěn)地繞船一周,利用基站的差分?jǐn)?shù)據(jù)實時解算獲得移動站節(jié)點的位姿數(shù)據(jù)。如圖5所示為開展試驗的FPSO船模型圖及實際路徑。

圖5 實船測試路徑

移動站無線節(jié)點的實際行走路徑,從船艏處出發(fā),從左舷一路到達(dá)船艉后再從右舷回到船艏,在這個過程中還會進(jìn)出艙室以及上下樓梯。最終所測得路徑如圖6所示。

圖6 移動站無線節(jié)點路徑

其中,位于中間的一條直線為船體的初始中軸線,由于FPSO船體位于海上,因此不可避免地存在移動,所以實際的移動曲線并不會以中軸線為對稱,測量結(jié)果也顯示如此。另外,位置1處的發(fā)散是因為進(jìn)入艙室后不能接收GPS信號所導(dǎo)致的,位置2及其他多處的路徑纏繞是因為在同一位置上下樓梯所產(chǎn)生的。由此可以看出,試驗中無線節(jié)點所測得位移變化是比較精準(zhǔn)的。

5 結(jié)語

本文提出的無線位姿智能節(jié)點結(jié)合了無線通信技術(shù),有效地解決了當(dāng)前結(jié)構(gòu)位姿監(jiān)測中布線困難、安裝復(fù)雜等問題,利用自帶的計算模塊與存儲模塊,在一定程度上實現(xiàn)了智能化與邊緣計算,并且實船試驗效果良好,為后續(xù)船體結(jié)構(gòu)監(jiān)測技術(shù)的無線化、智能化發(fā)展提出了一種新的解決思路。