Sensor Fusion for Position and Spatial Attitude Estimation of Offshore Motion Compensated Gangways

Abstract

Denne rapporten omhandler et bachelorprosjekt gitt av Seaonics, et selskap som holder til i Ålesund som utvikler programvare- og maskinvareløsninger til den maritime sektoren. Seaonics vil finne en passende løsning for å estimere posisjon og orientering til en offshore gangbro. Hensikten med prosjektet er å utvikle et system for posisjons- og orienteringsestimering, som kan danne en basis for videre utvikling i senere prosjekter. Viktige områder av utviklingen er forklart i rapporten. Valg av sensorteknologier, sensor fusion algoritmer, og implementasjon av stereokamera for posisjonsestimering er forklart i detalj. Testing av de utviklede løsningene er forklart, og resultatene fra testene er vist. Resultatene fra testene viser at det er mulig å oppnå gode estimater av orientering ved å benytte en kombinasjon av gyroskop og akselerometer i sensor fusion algoritmer. Inkludering av magnetometer i disse estimatene gir ikke-pålitelige estimater, og er derfor ikke ansett som en god løsning. Bruk av stereokamera til å estimere posisjon viser seg å være effektivt under de rette omstendighetene. På en annen side gir ikke denne typen teknologi noen informasjon som kan brukes til å estimere posisjon/forflytning langs z-aksen (opp og ned). Alternative fremgangsmåter/løsninger som kan undersøkes og testes videre er også diskutert i rapporten.

This report concerns a bachelor project proposed by Seaonics, a company based in Ålesund that develops software and hardware solutions for the maritime sector. Seaonics wants to find an appropriate solution for estimating position and orientation of an offshore gangway. The purpose of this project is to develop a position and orientation estimation system, which can form the basis for further development in later projects. Important aspects of the development are explained in the report. Choice of sensor technologies, sensor fusion algorithms, and the implementation of stereo-camera for position estimation is explained in detail. Testing of the developed solutions is explained, and the results from these tests are presented. The results from the tests shows that estimating orientation with reliable results is possible using a gyroscope and an accelerometer in combination with sensor fusion algorithms. Including a magnetometer in these estimations yields unreliable estimates and is therefore not verified as a good solution. Using a stereo-camera to estimate position proves to be efficient under the right conditions. However, it does not give any information that can be used to estimate position along the z-axis (up and down). Additional techniques that can be investigated further is also discussed in the report.