基于因子圖的AUV多傳感器組合導(dǎo)航算法
關(guān)鍵詞：因子圖 聯(lián)邦卡爾曼濾波 組合導(dǎo)航 信息融合 自主水下航行器
摘要：針對自主水下航行器(AUV)多傳感器組合導(dǎo)航系統(tǒng)中不同導(dǎo)航傳感器信息更新頻率不同步及其可用性動態(tài)改變問題,以及AUV所在水下復(fù)雜多變的環(huán)境與任務(wù)需求,提出了基于因子圖的AUV多傳感器組合導(dǎo)航算法。首先,對捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、多普勒計程儀、磁航向儀、地形輔助導(dǎo)航設(shè)備進(jìn)行建模,構(gòu)建基于因子圖的AUV多源信息融合框架;然后,根據(jù)非線性優(yōu)化理論對系統(tǒng)狀態(tài)更新過程進(jìn)行表示,實現(xiàn)變量節(jié)點的遞推與更新;最后,采用因子圖方法對融合數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,實現(xiàn)AUV多傳感器組合導(dǎo)航系統(tǒng)的高精度導(dǎo)航。仿真結(jié)果表明,所提因子圖方法能夠連續(xù)穩(wěn)定地輸出較高精度的導(dǎo)航結(jié)果,有效實現(xiàn)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)與不同導(dǎo)航傳感器的非等間隔融合,與聯(lián)邦卡爾曼濾波算法的導(dǎo)航解算精度相當(dāng),水平定位精度均保持在-5~+5 m以內(nèi),并且因子圖方法具有更好的靈活性和擴展性。半物理仿真結(jié)果亦驗證了所提方案的可靠性和有效性。
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