基于地形辅助的深海长航时ARV自主导航技术研究

基本信息
批准号:61773116
项目类别:面上项目
资助金额:16.00
负责人:程向红
学科分类:
依托单位:东南大学
批准年份:2017
结题年份:2018
起止时间:2018-01-01 - 2018-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:祝燕华,周玲,刘全,朱倚娴,吕维维,王子卉,周月华,范时秒
关键词:
紧组合熵值法高斯和粒子滤波惯性/地形组合导航交互式多模型
结项摘要

SINS/TAN integrated navigation is an important way for deep-sea ARV to achieve high-precision remote autonomous navigation. Although loose integrated navigation technology is mature at present, the precision requires to be improved, so the study on terrain-aided navigation technology is of great significance. This research proposal intends to study a deep-sea long-term tight integrated navigation system based on terrain-aided SINS and build a verification system. Based on the existing research, the proposed research project includes the study on navigation and positioning of SINS/TAN tight combination using Gaussian sum particle filter. The water depth data, which is used as the observation input of the filter, is obtained by using the pressure sensor and depth sounder. The position, attitude and water depth value are combined closely to make ARV terrain auxiliary navigation achieve high precision. With this research project, the positioning accuracy and reliability of ARV integrated navigation system will be effectively improved, and practical solutions and theoretical guidance for ARV high-precision long-endurance autonomous navigation

SINS/TAN组合导航是深海ARV实现远程高精度自主导航的重要方式,松组合导航技术较为成熟,但精度有待提高。本项目拟开展基于地形辅助SINS的深海长航时紧组合方法研究,并搭建仿真平台进行验证。在用高斯过程回归准确建立低分辨率海图的基础上,具体研究基于高斯和粒子滤波器的SINS/TAN紧组合导航定位方式。利用ARV装备的压力传感器和测深仪获得水深数据,并直接作为滤波器的观测输入,将ARV位置、姿态与水深值紧密结合,使ARV紧组合导航实现高精度。本项目能有效提高ARV组合导航的定位精度和可靠性,为实现ARV长航时高精度自主导航提供解决方案和理论指导。

项目摘要

自主遥控水下机器人(ARV)作为深海探测和深海作业的重要工具,其导航定位精度直接影响探测结果的准确性。本项目针对基于地形辅助的深海长航时ARV自主导航技术开展研究,并取得了一系列成果。建立SINS/TAN紧组合系统离散非线性状态方程,引入高斯过程进行低分辨率海图下的海底地形建模,搭建基于高斯过程-高斯和粒子滤波的SINS/TAN紧组合导航仿真平台,利用ARV装备的压力传感器和测深仪获得水深数据,并直接作为滤波器的观测输入量,将ARV位置、姿态与水深值紧密结合,仿真表明,本框架下的紧组合导航定位误差优于一个海图分辨率。针对水下复杂环境中导航传感器输出异常和组合导航精度低的问题,提出一种自适应补偿H无穷滤波算法。该算法抑制了水下动态干扰环境下的滤波发散程度,同时建立了水下复杂环境变化与滤波器参数值的关系,有效提高状态估计的精度。半物理试验表明,所提出的自适应补偿H无穷滤波器的收敛速度和估计值均优于Kalman滤波器和H无穷滤波器。设计了基于改进粒子群优化的组合导航算法,在线性递减权重粒子群优化算法的基础上,引入收敛因子对粒子的飞行速度和位置进行约束更新,仿真表明,改进PSO算法的定位精度和匹配速度均明显优于传统地形匹配算法。通过本项目关于SINS/TAN紧组合技术、多源信息融合技术、水下地形匹配技术的研究,基于地形辅助的ARV自主导航定位精度得以提升,系统可靠性加强,为ARV进行深海作业提供保障。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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