自主水下航行器同時(shí)定位與水底特征檢測(cè)組合導(dǎo)航方法.pdf

1、自主水下航行器(Autonomous Underwater Vohicle，AUV)是目前海洋工程領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)，在軍用和民用兩方面都發(fā)揮著極其重要的作用。導(dǎo)航技術(shù)是實(shí)現(xiàn)AUV自主航行的關(guān)鍵，而AUV所具有的工作時(shí)間長(zhǎng)、環(huán)境復(fù)雜、信息源少、隱蔽性要求高等特點(diǎn)，給穩(wěn)定、精確的導(dǎo)航實(shí)現(xiàn)帶來(lái)很大的挑戰(zhàn)。
　　 Bayes濾波是一種可融合多種傳感器觀察數(shù)據(jù)的組合導(dǎo)航算法。由于利用概率表示海底聲納圖像特征，因此對(duì)于缺少點(diǎn)、線等圖像特征的非

2、結(jié)構(gòu)化海底地形以及較低質(zhì)量的海底成像數(shù)據(jù)，該方法具有較好的寬容性，同時(shí)也具有廣泛的適用性。本文基于AUV載聲納系統(tǒng)，研究以Bayes濾波為核心的同時(shí)定位和水底特征檢測(cè)組合導(dǎo)航技術(shù)，側(cè)重于把水底特征檢測(cè)作為導(dǎo)航的關(guān)鍵信息。該方法的觀察數(shù)據(jù)主要來(lái)源于四種途徑，印通過(guò)GPS獲取AUV下潛之前水面初始位置信息，通過(guò)聲納成像技術(shù)獲取相鄰脈沖間隔之間的水底地貌特征信息，通過(guò)多普勒計(jì)程儀獲取AUV的速度信息，通過(guò)電子羅盤(pán)/智能羅經(jīng)獲取AUV的姿態(tài)信息