带有双天线和 RTK 调制解调器的3DMGQ7用于航海案例研究

      在加利福尼亚州圣克鲁斯航行是一个完美的春日，气温在60年代中期，岸风轻。预报显示，下午晚些时候微风将加强到10节（kts）至15节，为船员创造一个具有挑战性的环境。

      我们乘坐太平洋精神号起航，并带来了带有双天线和RTK调制解调器的MicroStrain 3DMGQ7-GNSS/INS辅助惯性导航系统传感器，以使用SensorConnect软件收集导航和位置数据。

      在加利福尼亚州圣克鲁斯航行是一个完美的春日，气温在60年代中期，岸风轻。预报显示，下午晚些时候微风将加强到10节（kts）至15节，为船员创造一个具有挑战性的环境。

      船员包括我自己，ASA认证的船长和三名具有不同航海经验的船员。

      我们驶出港口，经过沃尔顿灯塔，用~180°（南）的罗盘航向悬挂帆，在左舷上航行约20分钟，然后固定右舷航向~330°NNW。我们航行得很近，直到再次接近一个航向SSW，依此类推......是的，一个真正完美的航行日。

      在海上航行大约一个小时后，微风增加，来自西北的海浪从~4-6英尺上升到6-10英尺。操纵和保持船在航向上变得越来越困难，直到我决定船的动力过大。与总长度相似的Beneteaus和Hunters相比，Catalina 32的高跟鞋很多。

      我们收起了副臂帆，继续紧紧地航行。随着风和海浪的增加，我的数据记录笔记本电脑从工作台上掉了下来，USB电缆与GQ7惯性测量传感器断开连接。

这结束了数据收集，但没有结束船员的冒险。

      帆在没有任何其他重大事件的情况下完成，谢天谢地，我们最终没有与百万富翁和他的妻子一起被困在一个岛上。我们安全返回码头，快速冲洗了太平洋精神号，然后收起帆。

      那天晚上晚些时候，我使用带有MicroStrain惯性协议（MIP）的Python脚本在Google地球上绘制了GPS数据和扩展卡尔曼滤波器（EKF）数据。谷歌地球地图非常详细地显示了船在航行期间的路线。

      GQ7 位于前舱，前甲板上有一个双天线，与 GQ7 相距约 0.7 m。

      正如预期的那样，带有双天线和RTK校正的GQ7惯性传感器为EKF提供了出色的数据，由此产生的路线跟踪令人印象深刻。

      此外，EKF 解决方案还提供了船的侧倾、俯仰、偏航、摇摆、浪涌和升沉的姿态数据，这证实了之前关于脚跟过大的评论。

      作为一名水手，当我研究情节时，一些非常好和非常重要的事情突然出现在我身上。在郊游期间，天气和海洋以及舵手（船夫）都发生了变化，因此固定动作的质量随着船员和环境条件的混合而变化。

      船的路线在风中平稳地转弯，继续前进而不会失去前进的进度。这表明舵手和船员共同努力转动船并平行并将副臂从太平洋精神号的左舷移动到右舷

      相比之下，图 5 显示了粘性差的路线。船立即失去地面，船的路径不稳定。粘性差的具体原因通常是舵手过度转向转弯或机组人员没有顺利修剪副臂板。

      舵手没有保持稳定的航向，风力的增加和膨胀的组合影响了船的前进方向，导致波浪形航向。

      另一个有趣的观察结果是欧拉角（俯仰、横滚、偏航）的 EKF 解决方案显示了船在航行时的脚跟（滚动）。图6显示了当船从右舷钉到左舷钉时脚跟（滚动）的变化，它强化了帆船不是浮桥船的想法。

      Catalina 32 从 25° 倾斜到 35° - 船的栏杆在水中（不适合胆小的人！升沉是船的垂直运动，在较重的膨胀中为 1-2 米。

      3DMGQ7-GNSS/INS辅助惯性导航系统传感器数据是关于船员和船只在不同天气和海况下的表现的详细量化信息，否则会丢失。图 7 和图 8 显示了船在 5 英尺至 10 英尺的浪涌中航行时的升沉和升沉速度。

      这些信息对于因果郊游的水手、ASA 认证的教练和赛车手很有价值。使用SensorConnect和MicroStrain Communication Library（MSCL）轻松收集和分析数据。总而言之，在水上度过了愉快的时光。