運動母船回收AUV過程中數(shù)據(jù)融合方法研究.pdf

1、自主式潛航器(AUVs,Autonomous Underwater Vehicles)技術自產(chǎn)生以來,在軍事國防以及海洋資源開發(fā)發(fā)揮重要作用。而AUV水下活動時間主要受攜帶能源的限制,當完成某一任務后,就要回收進行能源補給,在諸多回收方法中,運動母船水下回收AUV技術能夠有效的提高AUV水下作業(yè)時間、工作效率和降低回收風險,而這項技術的研究重點之一是回收過程中多傳感器數(shù)據(jù)融合技術,也是本文的主要研究內(nèi)容。
　　 運動母船水下回收

2、AUV不僅需要知道運動母船與AUV的準確相對位置還要知道AUV的本身準確絕對位置,通過多傳感器融合技術可以解決上述難題。在本文中設計了運動母船回收AUV過程中自動尋的階段和精確對接階段的數(shù)據(jù)融合定位系統(tǒng),自動尋的階段的數(shù)據(jù)融合定位系統(tǒng)主要得到AUV本身準確的絕對位置,精確對接階段的數(shù)據(jù)融合定位系統(tǒng)主要得到運動母船與AUV準確的相對位置。
　　 在多傳感器數(shù)據(jù)融合前由于干擾噪聲致使傳感器的有些數(shù)據(jù)不準確,要對異常數(shù)據(jù)做預處理,本文

3、提出的自適應濾波方法優(yōu)于傳統(tǒng)的濾波方法,滿足系統(tǒng)的實時性要求,并進行水池試驗驗證,取得良好的濾波效果,并且在濾波之后數(shù)據(jù)進行時空配準,統(tǒng)一到同一時基和坐標下便于數(shù)據(jù)融合。
　　 針對運動母船回收AUV過程,研究了適用運動母船回收AUV的數(shù)據(jù)融合算法,并重點對加權(quán)平均、擴展卡爾曼濾波以及非線性無味卡爾曼濾波的原理和算法進行研究;同時,針對回收過程中自動尋的階段,建立了AUV導航定位非線性系統(tǒng)的狀態(tài)方程及觀測方程。
　　 根

4、據(jù)運動母船回收AUV系統(tǒng)的特點和數(shù)據(jù)融合技術的研究,設計出了水下回收自動尋的階段擴展卡爾曼濾波、無味卡爾曼濾波融合方法和精確對接回收階段的加權(quán)平均數(shù)據(jù)融合算法,并對本文提出的融合算法進行了湖試試驗和水池試驗驗證,結(jié)果表明:自動尋的階段無味卡爾曼濾波融合方法定位精度高于擴展卡爾曼濾波融合方法,適用于回收過程中自動尋的階段AUV絕對位置定位,在回收過程中精確對接階段AUV與運動母船相對位置定位通過短基線定位和視覺定位加權(quán)平均融合方法好于單一