構(gòu)建硬件設備來監(jiān)聽NMEA網(wǎng)絡并記錄數(shù)據(jù)

描述

我的船和大多數(shù)船一樣，有一個NMEA網(wǎng)絡和一套輸出數(shù)據(jù)的儀器。我想知道如果我記錄并分析這些數(shù)據(jù)，我可能會獲得什么見解。有圖案嗎？我的航行比我想象的好還是壞？

我決定找出答案，并構(gòu)建了一個硬件設備來監(jiān)聽我的 NMEA 網(wǎng)絡并記錄數(shù)據(jù)。對記錄數(shù)據(jù)的分析揭示了有趣的見解，我希望利用這些見解更快地航行。這已經(jīng)很有趣了。

下面的圖 1 顯示了我在 2019 年蘇必利爾湖海上比賽中航行的部分路線，以及我從我的船的網(wǎng)絡獲得的關(guān)于實際性能的數(shù)據(jù)，疊加在預測性能之上。

圖 1：海上比賽的預測與實際表現(xiàn)的航行路線

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我們在競爭激烈的領域贏得了這場比賽。查看數(shù)據(jù)，我們的航行速度比預期的要快。事實上，在圖 1 左側(cè)的比賽中，我在想，“為什么我們跑得這么快？這些儀器還對嗎？”

我們已經(jīng)進入了區(qū)域。該區(qū)域在圖 1 右側(cè)的散點圖中可以看到。它是該圖左下方的紫色和綠色云。

受創(chuàng)客文化的啟發(fā)，這篇文章介紹了我如何構(gòu)建一種方法來收集該圖中顯示的數(shù)據(jù)。下面的詳細信息描述了我的路徑，并告訴你如何做到這一點！

我是如何開始收集賽車性能數(shù)據(jù)的

我很想知道是否可以建立一種方法來打開我船上的 NMEA 網(wǎng)絡，以分析我和船員在該區(qū)域的時間。有沒有在水上看不見的原因可以被發(fā)現(xiàn)？當我們離該區(qū)域不遠時，同樣的分析能否產(chǎn)生對那些時代的洞察？作為第一步，我想記錄我的數(shù)據(jù)進行分析。一旦我致力于這個項目，深入研究細節(jié)讓我能夠?qū)W習并獲得一些樂趣。

結(jié)果是BoatThing 。BoatThing 是一個解鎖、分析和利用儀器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)以提高航行性能的項目。它既是硬件設備又是軟件，可以輕松安裝在任何擁有 NMEA 2000 網(wǎng)絡的船上。

借助上下文進行更深入的分析

對地速度(SOG)、良好速度(VMG) 和其他指標幫助我了解給定時刻的水上表現(xiàn)。但是，一時的知識并不能幫助我理解在預期或先前基準的上下文中的性能。我相信提供上下文將幫助我更好地理解如何改進。

例如，圖 1 顯示我的實際表現(xiàn)（點）與預測的表現(xiàn)（線條）相差很大。讓我解釋。

像大多數(shù)賽車手一樣，我使用源自速度預測程序(VPP)的Polars 。（例如，參見下面的圖 2。）極坐標是給定觀察到的風力條件下預期最大船速的粗略近似值。彩色實線是對各種風速范圍的預測。圖中的角度是相對于船的真實風角。半徑（與原點的距離）是風條件下的預期船速，以角度和線的顏色為參考。Polars 幫助我了解在當前風速和方位的情況下我應該走多快以及應該保持什么航向。

圖 2：Islander 36 的 Polars

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如果我的船處于良好的維修狀態(tài)，我希望能夠達到極地預測的速度，鉆機已經(jīng)調(diào)整好，并且船員們一起工作得很好。但海況、洋流或簡單的注意力不集中和疲勞都會導致我們航行的速度比預期的快或慢。當我開始隨著時間的推移跟蹤我的實際船速和風速時，我看到的范圍比我預期的還要大！

圖 3：順風表現(xiàn)超出預期，而一些逆風表現(xiàn)低于預期

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我將部分比賽的實際數(shù)據(jù)（如圖 1 所示）覆蓋在我的極地之上。結(jié)果如上圖 3 所示。這表明我在這部分比賽中的大部分順風表現(xiàn)都非常好，遠遠超出了預期。例如，200 度（順風航行）附近的綠點（11-13 節(jié)風速）比綠線（11-13 節(jié)風速的預測速度）更遠離原點。

其他時候，我的表現(xiàn)遠低于預期。例如，紫色點（5-7 節(jié)的風）通常更接近 300 度左右的原點（逆風航行）。

解釋性能

但為什么？性能更好是因為電流、帆選擇、修剪嗎？性能是否因為海況、舵、調(diào)整而變差？盡管回答這些問題很困難，但我相信我可以通過收集和分析我的數(shù)據(jù)來獲得更好的洞察力。這些數(shù)據(jù)將為我通常航行的條件建立基線。事實上，在以后的帖子中，我將分享一個程序，用于繪制比賽每條腿的實際與預測性能。

此外，我也許可以進行更深入的分析。數(shù)據(jù)可以分為不可修改和可修改的特征。不可修改的特征包括風速、風角、海況和海流。可修改的特性包括船速、配平設置和船員體重。

使用在R等程序中免費提供的各種機器學習分析技術(shù)，應該可以識別允許我們超出基線或未達到目標的可修改因素，從而幫助提高我們在各種條件下的性能標準。

硬件是如何構(gòu)建的，更多內(nèi)容的預覽

船上使用的NMEA 2000總線是SAE J1939的一種變體，它基本上是具有更高比特率和更寬負載的CAN 總線。只需稍加修改，就可以在BeagleBone Black之類的設備上設置嵌入式 Linux SoC ，并使用CAN收發(fā)器監(jiān)控 NMEA 2K 流量，并使用CANBOAT等開源軟件將二進制數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)換為可導入的 csv 數(shù)據(jù)進入分析工具，例如R 。

圖 4：顯示 NMEA 2K 高/低線的示波器

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通過實時監(jiān)控 NMEA 2K 流量的通用計算設備，有大量可能的應用和分析。上面的例子只是冰山一角。

圖 5：BoatThing 在長凳上運行

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下一步

我的下一篇文章將描述我如何創(chuàng)建具有足夠詳細信息的 BoatThing，您應該能夠自己構(gòu)建一個。如果您不想組裝設備，我也會為您組裝設備（以合理的成本）。

在接下來的文章中，我將描述更多分析以及 R 代碼片段。然后您就可以開始了解您的船在水上的表現(xiàn)，并提高您的比賽表現(xiàn)！

請隨時在下面發(fā)表評論或通過boatthing@dherring.com與我聯(lián)系。謝謝！

更多關(guān)于作者

我是大衛(wèi)，職業(yè)程序員。我在硬件和數(shù)據(jù)科學方面有一些經(jīng)驗，并且喜歡通過破解來理解不易訪問的系統(tǒng)。我也是一名在蘇必利爾湖上比賽的 Islander 36 賽車手。我追求BoatThing是為了優(yōu)化我的比賽表現(xiàn)，同時也是為了學習和享受樂趣。