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基于AIS的橋梁防撞預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)用探究

2023-01-25 08:35:20馮澤玲
中國(guó)公路 2022年19期
關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)處理船舶橋梁

馮澤玲

(廣深珠高速公路有限公司,廣東 東莞 523925)

由于水路同樣存在“交通環(huán)境”,大型船舶受到每日潮汐的影響,橋梁樁基并不明顯,如果船舶駕駛員又缺乏經(jīng)驗(yàn),易導(dǎo)致船舶與橋梁樁基相碰撞的事故增加[1-2]。隨著水路運(yùn)輸與道路運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展,橋梁與船舶均無法被替代,因此,二者相撞的風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加[3]。基于此,本文在AIS視角下設(shè)計(jì)防止橋梁與船舶碰撞的預(yù)警系統(tǒng)。

一、硬件設(shè)計(jì)

(一)AIS數(shù)據(jù)處理芯片

本文利用AIS設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理芯片,融合了AIS自動(dòng)識(shí)別的功能之后,AIS數(shù)據(jù)處理芯片的數(shù)據(jù)處理效果更佳。考慮到橋梁實(shí)際情況,數(shù)據(jù)處理芯片設(shè)有采集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的物理層、快速發(fā)送數(shù)據(jù)的鏈路層,以及高效處理數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)層。

(二)TP1608P無線數(shù)據(jù)采集器

設(shè)計(jì)的TP1608P無線數(shù)據(jù)采集器尺寸為117.6mm×78.5mm,采集精準(zhǔn)度為0.02%。采集過程采用24bit高精度AD采樣模塊,精度可達(dá)到萬分之五。通道類型支持熱電阻、熱電偶等信號(hào)任意切換。采集器的主要通訊方式為4G、Wi-Fi、RS485等。

二、軟件設(shè)計(jì)

(一)構(gòu)建防撞預(yù)警功能架構(gòu)

將防撞預(yù)警系統(tǒng)的功能架構(gòu)分為數(shù)據(jù)采集、處理、存儲(chǔ)、預(yù)警、顯示等方面,架構(gòu)的總體框架見圖1。

圖1 功能架構(gòu)總體結(jié)構(gòu)框架

系統(tǒng)首先利用TP1608P采集數(shù)據(jù)并上傳系統(tǒng),然后通過AIS芯片處理防撞預(yù)警數(shù)據(jù),分別轉(zhuǎn)化將數(shù)字NRZI編碼與GMSK信號(hào)進(jìn)行正轉(zhuǎn)換與逆轉(zhuǎn)換,使數(shù)據(jù)更加適應(yīng)系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境。將采集到的數(shù)據(jù)與處理后的數(shù)據(jù),均存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中,保證數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)。最終,將數(shù)據(jù)庫(kù)中的各類數(shù)據(jù)在終端顯示,使管理員牢牢把控橋梁與船舶之間的距離,防止二者碰撞。

(二)設(shè)計(jì)預(yù)警數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)

將采集器采集與處理芯片處理的橋梁、船舶、其他物質(zhì)、波動(dòng)信號(hào)等相關(guān)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中,為預(yù)警系統(tǒng)提供更加真實(shí)的數(shù)據(jù)保障,如表1所示。點(diǎn)擊船舶數(shù)據(jù)與其他物質(zhì)數(shù)據(jù)后,分別得出了船舶運(yùn)行位置、與橋梁的距離、船舶平面編碼、其他障礙物與橋梁、船舶之間的距離等數(shù)據(jù)。經(jīng)過各類數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與分析,減少了數(shù)據(jù)查找時(shí)間,能有效縮短預(yù)警時(shí)間。

表1 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)

(三)實(shí)現(xiàn)橋梁防撞的快速預(yù)警

橋梁預(yù)警系統(tǒng)中不僅存儲(chǔ)了信號(hào)、編碼類數(shù)據(jù),還存儲(chǔ)了圖像數(shù)據(jù),用于分析橋梁與船舶之間的實(shí)際情況。而圖像數(shù)據(jù)中受到日光、風(fēng)力等影響,使圖像數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)存在偏差。因此,本文將圖像數(shù)據(jù)劃分成多個(gè)小塊,對(duì)其運(yùn)行矢量進(jìn)行分析,公式如下:

式(1-2)中,M(m,n)為m、n兩個(gè)圖像運(yùn)動(dòng)維數(shù);A、B分別為圖像數(shù)據(jù)的矢量參數(shù);a、b分別為A、B的對(duì)應(yīng)搜索參數(shù);f(a,b)為a、b的灰度系數(shù);f(a+m,b+n)為m、n的平面編碼值;g(m,n)為圖像處理幀數(shù);a(m,n)為圖像匹配度;am+1(m,n)為圖像搜索范圍。圖像經(jīng)過處理之后,圖像像素幀出現(xiàn)了亮度恒定性約束,公式如下:

式(3)中,Y(m,n)為圖像亮度恒定性約束;Y為約束指數(shù);△m、△n分別為m、n兩個(gè)圖像的絕對(duì)差值。經(jīng)過圖像處理之后,橋梁防撞的相關(guān)數(shù)據(jù)更加完整,預(yù)警效果得到了相應(yīng)提升。

三、系統(tǒng)測(cè)試

(一)測(cè)試過程

首先調(diào)試硬件部分,將AIS數(shù)據(jù)處理芯片與TP1608P無線數(shù)據(jù)采集器按照常規(guī)程序安裝完畢之后,AIS數(shù)據(jù)處理芯片綠色指示燈亮起,且無紅色指示燈亮起,芯片可以正常運(yùn)行。同時(shí),在TP1608P無線數(shù)據(jù)采集器的各個(gè)電路節(jié)點(diǎn),放置電壓表,最高電壓未超過3.8V,電壓正常,采集器可以正常運(yùn)行。其次,調(diào)試軟件部分,軟件調(diào)試參數(shù),如表2所示。軟件調(diào)試完后,進(jìn)入主系統(tǒng)登錄界面。

表2 軟件調(diào)試參數(shù)

在系統(tǒng)登錄界面,輸入正確的用戶名與密碼之后,成功登錄了系統(tǒng)內(nèi)部。最后,依次點(diǎn)擊數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、功能模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊,均能得到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。由此證明系統(tǒng)運(yùn)行良好。

(二)測(cè)試結(jié)果

在上述測(cè)試條件下,隨機(jī)選取了黃沙瀝大橋、斗門大橋、西江九江大橋等橋梁,分別使用傳統(tǒng)橋梁防撞預(yù)警系統(tǒng)和該系統(tǒng),將二者瞬時(shí)預(yù)警時(shí)間進(jìn)行對(duì)比,具體測(cè)試結(jié)果,如表3所示。

表3 橋梁防撞預(yù)警系統(tǒng)瞬時(shí)預(yù)警時(shí)間測(cè)試結(jié)果

如表3所示,在相同測(cè)試條件下,預(yù)警系統(tǒng)的最大瞬時(shí)預(yù)警時(shí)間為3.5s,超出此時(shí)間,預(yù)警效果將會(huì)下降。傳統(tǒng)橋梁防撞預(yù)警系統(tǒng)瞬時(shí)預(yù)警時(shí)間較長(zhǎng),在西江九江大橋上應(yīng)用時(shí),瞬時(shí)預(yù)警時(shí)間為5.3s,超出最大瞬時(shí)預(yù)警時(shí)間;三洪奇大橋的瞬時(shí)預(yù)警時(shí)間為4.3s,同樣超出了最大瞬時(shí)預(yù)警時(shí)間。因此,使用傳統(tǒng)預(yù)警系統(tǒng),在橋梁防撞方面,仍存在較多不確定因素,影響橋梁安全。而本文設(shè)計(jì)的橋梁防撞預(yù)警系統(tǒng)瞬時(shí)預(yù)警時(shí)間較短,均在1s以內(nèi),最長(zhǎng)的瞬時(shí)預(yù)警時(shí)間在西江九江大橋中出現(xiàn),預(yù)警時(shí)間為0.8s,仍低于最大瞬時(shí)預(yù)警時(shí)間;最短的瞬時(shí)預(yù)警時(shí)間在黃沙瀝大橋中出現(xiàn),預(yù)警時(shí)間為0.1s。因此,該預(yù)警系統(tǒng),預(yù)警效果更佳。

四、結(jié)語

本文研究了基于AIS的橋梁防撞預(yù)警系統(tǒng)。利用采集器采集到橋梁與船舶的相關(guān)數(shù)據(jù),并在數(shù)據(jù)處理芯片進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化與處理,使相關(guān)數(shù)據(jù)更加精準(zhǔn)。再根據(jù)系統(tǒng)整體架構(gòu),將相關(guān)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù),縮短數(shù)據(jù)查詢時(shí)間,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的快速預(yù)警。通過以上研究,旨在提高數(shù)據(jù)分析能力,提高預(yù)警效果,最大限度地保證橋梁與船舶的安全性。

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