AUV组合导航定位方法的研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 冯子龙 |
| 学位类别 | 硕士 |
| 答辩日期 | 2005-05-31 |
| 授予单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 授予地点 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 导师 | 刘键 |
| 关键词 | AUV 组合导航 航位推算 |
| 其他题名 | Research on the Integrated Navigation System of AUV |
| 学位专业 | 模式识别与智能系统 |
| 中文摘要 | 自治水下机器人（AUV）主要用于海洋环境监测、海洋地球科学数据采集、海底资源调查、海洋救助与打捞、军事和国防建设等领域。对于内部空间有限，携带能源有限，需要在未知水域远距离、长时间、低速航行的AUV来说，导航系统性能的优劣将在很大程度上决定AUV能否完成使命或高质量完成使命。当前，各种单一的导航系统和设备的发展已趋于成熟稳定，它们各自的优缺点也早已被明显地表现出来。随着技术的发展，近10年来，涌现出了多种组合导航系统。但实际中，针对上述这种特殊AUV运动载体的组合导航研究相对较少。本文根据实际工程项目需要，介绍了两种组合导航方案以实现AUV远距离、低速、长时间任务的导航需要：全球定位系统（GPS）/航位推算系统(DR)构成的组合导航系统、超短基线水声通讯系统（USBLCS）/多普勒计程仪(DVL)/光纤陀螺(FOG)组合导航系统。前者适用于大多数情况下的AUV导航，后者对于特殊环境下的AUV导航有着独到的优势（如极地冰层下的作业环境、深海作业等场合）。文章还结合实际，对应用最广泛的导航算法之一的航位推算算法进行了改进，考虑了AUV远程导航过程中地球不规则形状的影响，考虑了实际工程中航向传感器存在一定安装偏角、航速传感器输出的航速存在误差的影响，通过最小二乘辨识方法进行了校正。对组合导航系统中的滤波算法、融合算法，尤其是对应用最广泛的卡尔曼滤波理论进行了讨论，最终选用自适应卡尔曼滤波器来实现上述方案中AUV实时在线导航信息的滤波融合。而对于航行导航过程中，精度要求不是非常严格的高度信息和深度信息，本文采用相对简单、有效且实时性好的渐消记忆递推最小二乘法进行滤波。最后，利用实际AUV载体航行实验所获得的传感器数据进行了仿真实验，结果表明，利用经过滤波、融合后的航向数据、航速数据以及改进后的航位推算公式进行航位推算导航，推算精度提高了将近一倍，与经过滤波后的GPS数据一起构成的组合导航精度得到了进一步提高。实验表明，以上组合导航方案能够满足实际工程需要。 |
| 索取号 | TP242.3/F66/2005 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2012-08-29 |
| 分类号 | TP242.3 |
| 源URL | [http://ir.sia.ac.cn/handle/173321/9481]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_水下机器人研究室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 冯子龙. AUV组合导航定位方法的研究[D]. 中国科学院沈阳自动化研究所. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2005. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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