定深航行中AUV定位與閉環(huán)問(wèn)題研究.pdf

1、AUv是一種能夠在復(fù)雜的海底環(huán)境下自主航行的無(wú)纜水下機(jī)器人。自主導(dǎo)航與定位是AUV自主性的最重要的體現(xiàn)，也是研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。當(dāng)AUV在水下運(yùn)動(dòng)時(shí)，同步定位與地圖構(gòu)建(SLAM，Simultaneous Localization andMapping)算法不需要依賴先驗(yàn)的水下環(huán)境信息圖，利用自身攜帶的聲納等外部傳感器感知環(huán)境，提取環(huán)境中的有用信息，利用這些信息進(jìn)行自身定位，與此同時(shí)，構(gòu)建水下環(huán)境的特征地圖。 本文研究了基于

2、粒子濾波器的SLAM算法(PF－SLAM)?；镜腜F－SLAM算法存在缺陷：當(dāng)運(yùn)動(dòng)噪聲比觀測(cè)噪聲大時(shí)，易使濾波器發(fā)散，為此我們對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)。同時(shí)，閉環(huán)策略貫穿于AUV的定位過(guò)程中，通過(guò)積極的進(jìn)入以前曾參觀過(guò)的區(qū)域，能夠減小AUV的位置誤差。 首先提出了AUV的運(yùn)動(dòng)模型、觀測(cè)模型等，介紹了PF－SLAM算法的后驗(yàn)概率，它可分解為機(jī)器人路徑的后驗(yàn)概率和以后驗(yàn)概率為條件的環(huán)境特征的聯(lián)合后驗(yàn)概率。然后對(duì)機(jī)器人的位姿采樣、路標(biāo)更新、

3、采樣權(quán)值計(jì)算及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等問(wèn)題進(jìn)行了闡述。在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)中，如果路標(biāo)是以前未被觀測(cè)過(guò)的，需要增廣地圖，否則需要更新已觀測(cè)過(guò)的路標(biāo)。以此為基礎(chǔ)我們對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)：將最近的觀測(cè)值加入到建議分布中，通過(guò)新的建議分布采樣機(jī)器人的新位姿。由于權(quán)值的定義為目標(biāo)分布與建議分布的比值，因此權(quán)值也需要進(jìn)行更新。 在實(shí)際環(huán)境中，當(dāng)機(jī)器人沿不同路徑回到曾經(jīng)參觀過(guò)的區(qū)域時(shí)，由于位姿和地圖估計(jì)誤差往往不能確定此區(qū)域以前是否曾被探測(cè)過(guò)，因此需要所謂的閉環(huán)檢測(cè)。