未知洋流干扰下基于单领航者的多自主水下航行器协同导航

洋流估计问题是多自主水下航行器(AUV)协同导航方法中的难点之一.针对未知洋流情况,给出了1种基于单领航者的多AUV协同导航方法.通过设计主、从AUV间的机动轨迹,将从AUV的初始定位以及洋流干扰、测速误差的初始估计问题转化为非线性极小平方优化模型求解,提高了初始化精度;并进一步将洋流干扰等作为状态变量参与协同导航过程...     

一种考虑时钟同步问题的多AUV协同定位算法

在多自主水下航行器（multi-AUVs）协同导航系统中,领航AUVs配备高精度导航定位设备,跟随AUVs配备低精度导航设备,领航、跟随AUVs均配备水声通信设备,跟随AUVs利用领航AUVs的广播信息获得其与领航者间的距离。本文针对领航AUVs与跟随AUVs问的时钟不同步问题,给出了AUV时钟相对偏移与相对漂移模型,并将跟随AUVs的时钟偏差作为未知量,提出了一种考虑时钟同步问题的multi-AUVs协同定位算法。仿真结果表明,该算法不仅可以大幅度提高跟随AUVs的协同定位精度,而且能够随时对跟随AUVs时钟误差进行估计,有效地提高了multi-AUVs协同导航系统性能。     

单领航者相对位移测量的多自主水下航行器协同导航

针对单领航自主水下航行器(AUV)协同导航系统对定位精度和实时性的要求,提出了一种新的基于相对位移量测信息的协同导航方法.通过分析单领航AUV协同导航系统的定位原理和运动学模型,结合相邻采样时刻主、从AUV间相对位置的几何关系及航位推算信息,利用扩展的Kalman滤波(EKF)导航算法实现对从AUV的定位估计.与已有的...     

航速惯导组合导航系统在AUV上的应用

捷联惯导多普勒（SINS/DVL）组合导航技术是自主水下航行体（AUV）导航系统中经常采用的算法。针对由于复杂海洋环境导致的DVL失效,使整个导航精度急剧下降的情况,该文将螺旋桨转速变换成AUV航速,利用航速惯导组合系统信息融合方法,提出了一种通过航速惯导组合导航的卡尔曼滤波算法,可以减小导航误差。仿真结果表明,该算法提高了系统稳定性,在短时间内可以满足AUV导航系统的定位需求。     

一种基于单移动GPS智能浮标的AUV导航方法

针对传统全球定位系统（GPS）辅助自主式水下航行器（AUV）导航的局限性,给出了一种基于单移动GPS智能浮标（GIS）的自主水下航行器（AUV）导航方法。利用超短基线（USBL）原理设计了AUV导航天线,通过该导航天线测量GIS与天线上水听器间的角度和距离,并由两者的向量关系和GIS的坐标位置导出了系统的量测方程。应用标准卡尔曼滤波（KF）解算水听器的坐标,进而求得AUV的位置坐标。仿真结果表明,该导航方法能较好地克服GPS在水下导航中的局限性,具有机动性好、隐蔽性强等优点,研究成果有望为AUV远程精确定位、路径规划和多AUV协同导航等方面提供理论基础。     

水下航行器INS/GPS/DVL组合导航方法

针对自主水下航行器（AUV）受水下环境的局限难以提高导航性能的问题,提出了一种融合多传感器信息的INS/GPS/DVL组合导航方案,利用分散化滤波中的联邦Kalman滤波来实现AUV组合导航方案,通过动态信息分配系数优化了各子系统的导航信息,增强了AUV的导航性能。仿真结果表明,该方案充分提取了导航传感器的信息,有效地提高了AUV的导航精度和水下定位能力。     

主从式无人水面艇协同定位滤波方法与实验验证

多无人水面艇（USV）协同导航定位技术是解决复杂作业环境下导航问题的重要途径。针对单主艇的主从式多USV的协同导航定位问题,建立了协同定位的状态空间模型,然后将非线性模型绕滤波值展开,得到非线性系统的线性化模型;利用扩展卡尔曼滤波算法进行信息融合;针对双艇间的距离、角度与协同定位精度的关系展开研究,对协同导航滤波算法使用李代数法进行了可观测性分析。研究表明,控制相邻两时刻主从艇之间距离和角度变化量是提高协同定位精度的有效措施。通过仿真和实验验证,为下一步深入研究和路径规划奠定了基础。     

水下航行器组合导航仿真系统设计与实现

建立了自主水下航行器SINS／DVL组合导航的实时仿真系统，给出了以PC104计算机为核心的AUV导航仿真系统设计方案，包括导航系统的基本硬件（CPU模块和扩展模块）和软件组成（惯性传感器模块、DVL和深度计、采样模块以及导航解算模块），介绍了AUV模型解算系统、组合导航解算系统、模块间通信等的设计原理。通过建立AUV数学模型的方法模拟出AUV运动参数来设计实际导航系统，避免了半实物仿真的时间、经费等耗费。仿真试验表明，模型和导航算法正确，所设计的导航仿真系统能够模拟传感器输出，并完成各种数据的采集、运算及组合导航工作方式和工作状态的转换，计算精度满足要求，方案可行。该系统可用于AUV系统的试验及性能分析，为AUV的导航定位提供保证。     

一种利用单信标修正AUV定位误差的方法

针对配置有捷联惯导（SINS）／多普勒速度仪（DVL）／深度传感器组合导航定位系统的自主水下航行器（AUV）的定位误差随时间增大,以及采用GPS修正定位误差引起的AUV隐蔽性降低等问题,提出了一种利用水下固定单信标修正SINS／DVL／深度传感器组合定位误差的方法。该方法首先利用水声测距原理测量出AUV与水下固定单信标的距离,然后基于空间几何关系计算出AUV的实时位置,最后通过卡尔曼滤波连续修正AUV的定位误差。仿真结果表明,该方法可以有效减小AUV的定位误差,有较好的工程应用价值。     

基于径向基函数神经网络辅助容积卡尔曼滤波的多自主水下航行器协同定位方法

在多自主水下航行器(AUV)协同定位系统中,针对协同定位性能受到系统内部和外部等多种因素制约的问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络辅助容积卡尔曼滤波(CKF)的多AUV协同定位方法。当基准参考位置可用时,通过非线性CKF得到滤波新息、预测误差和滤波增益作为RBF神经网络输入层的输入,滤波误差值作为输出对RBF神经网络进行训练;当基准信号中断时,利用训练好的RBF神经网络,对CKF的滤波状态估计值进行补偿,进而得到新的估计状态。利用湖试数据,模拟多AUV协同定位系统输入存在误差情况下的协同定位实验。实验结果表明,所提方法与无RBF辅助的CKF方法相比,平均定位误差减小70%,具有更好的准确性和稳定性。     

一种基于量测伪距的EKF移动长基线AUV协同导航方法

在移动长基线(MLBL)定位中,由于水声信号在水中传播速度较慢,以及被定位AUV的白身运动,导致AUV与不同浮标的距离是在不同时间不同位置测量产生的,所以应用移动长基线会产生一定的时间延迟定位误差.本文针对该定位误差,提出了一种基于量测伪距的EKF移动长基线时间延迟算法,该算法利用扩展Kalman滤波,通过对AUV的位置状态的前推,重构了系统的量测方程,实现了量测方程同系统的量测量在时间上的一致性,有效地解决了时间延迟产生的误差.理论分析与仿真结果均表明,该方法可以显著提高导航定位精度.     

SLAM算法在AUV中的应用进展

同步定位与地图创建（SLAM）是水下航行器在全球范围内实现自主导航的一个基础且重要问题。首先介绍了SLAM算法在水下航行器应用的国内外最新进展,指出了SLAM算法所面临的问题,阐述了研究的环境描述、环境特征提取和不确定信息的描述等难点问题,并对SLAM算法的主要实现方式进行了归纳。最后结合水下航行器的特殊应用环境,探讨了未来SLAM算法的研究趋势和发展方向。     

一种水下航行器轨迹发生器的设计与仿真

为了减少水下航行器（AUV）导航系统算法开发过程中跑车试验及半实物仿真等所耗费的资金和时间,提出一种水下航行器轨迹发生器的设计方法。利用所给出的轨迹微分方程,反推得出生成轨迹参数公式和惯性信息公式,同时给出水下航行器在直航、转弯和爬潜等常见的运动状态下轨迹发生器的具体输入,并将生成的惯性量测值（加速度和陀螺值）输入捷联式惯性导航算法。验证结果表明,利用所设计的轨迹发生器可以为研究导航算法提供模拟的数据,具有工程实际意义。     

基于图像声纳SLAM算法在AUV组合导航中的应用

为了在有限的体积、功耗及成本范围内提高自主水下航行器（AUV）远程、深海导航定位精度,提出了将基于图像声纳的同时定位与地图创建（SLAM）方法应用于AUV水下组合导航系统,利用图像声纳获取AUV与地形特征点之间的距离和3D方位数据,结合捷联惯性导航系统（SINS）得到的导航数据,通过扩展卡尔曼滤波（EFK）方法对载体状态和地图状态进行连续并行估计和量测,将得到的误差估计反馈回SINS进行修正,可抑制其随航行时间和距离增加的姿态、速度和位置误差。此外,在地形特征点向量中加入声学尺寸元素,可提高特征识别的准确性。仿真结果表明,在持续观测到有效的地形特征点条件下,惯导误差得到了较好抑制,特别是在AUV返程或往复巡航过程中,重复观测到同一地标时,可大幅提高水下组合导航的定位精度。     

采用三次谐波积分法的AUV无传感器永磁无刷直流电机起动方法

为降低电机制造成本,简化电机结构,实现自主式水下航行器（AUV）的稀土永磁无刷直流电机（BLDCM）无位置传感器控制,该文分析了BLDCM应用于AUV的特点,介绍了三次谐波积分法的工作原理及获取方法。通过测量电机的三相电压来确定逆变器功率管是否导通和导通顺序;通过三次谐波积分信号和直流电压计算转速,确定逆变器初始起动占空比和功率管换相时刻。仿真结果表明,采用该起动方法的三次谐波积分控制可以满足AUV永磁无刷直流电机的无传感器控制。     

基于SUKF算法的组合导航方法

合成孔径声纳（SAS）运动补偿是其信号处理的重要环节,运动补偿需要水下导航数据,文中研究了基于捷联惯导（SINS）和多普勒声速剖面仪（ADCP）等设备的水下导航方法。针对大姿态误差角情况下的导航,论文建立了基于四元数的SINS／ADCP的非线性误差模型,并采用比例无迹卡尔曼滤波（SUKF）滤波算法进行了仿真。仿真结果表明,在SAS复杂运动情况下,采用非线性误差模型的SUKF方法优于传统线性误差模型的卡尔曼滤波方法,在一定程度上提高了SAS的导航精度。