USV協同導航中MEMS組合姿態(tài)算法研究.pdf

1、隨著各國對海洋研究的逐步深入及軍事需求的越來越復雜。多水面無人艇協同作戰(zhàn)以其成本低、功能全、結構簡單、可靠性高、工作效率高和覆蓋面廣等優(yōu)勢，已逐步成為水面作業(yè)平臺領域研究的一個新的熱點。然而無人水面艇協同作戰(zhàn)技術要真正走向實際應用，首要解決的問題就是提高定位精度。
　　在以往的研究者在研究協同導航定位精度的問題時，大多集中在以協同定位系統的整個編隊全局的考慮問題，如研究協同導航算法、編隊控制、編隊隊形以及路徑規(guī)劃等方面。雖然這些方

2、法可以使整個協同定位系統達到很好的定位效果，但是無人艇配置的導航傳感器精度低而引起的自身定位誤差，會使整個協同導航編隊的定位精度受到限制。因此提高跟隨艇自身定位的精度對于協同導航系統至關重要。
　　本文無人跟隨艇采用的是MEMS慣性傳感器輸出的航向信息和DVL輸出的速度作為船位推算定位的兩個參數，DVL的測速精度較高，而MEMS慣性傳感器精度低，因此航向信息是造成航位推算主要的誤差來源。因此本文重點研究提高無人艇的姿態(tài)估計精度，進

3、而輸出準確的航向值，最終實現提高其定位精度的目的。
　　首先，以基于MEMS組合姿態(tài)系統的水面無人艇協同導航為背景，詳細介紹協同導航系統的基本特征、MEMS組合姿態(tài)系統傳感器的基本原理和數學描述，以及常規(guī)的濾波估計理論。
　　其次，針對MEMS慣性傳感器精度較低，推導出MEMS組合姿態(tài)系統的非線性誤差模型，接著利用EKF濾波算法分別對MIMU與DVL、MIMU與磁力計進行信息融合，進而估計載體的姿態(tài)。
　　然后，為獲得

4、更加準確穩(wěn)定的姿態(tài)估計值，進一步研究利用MIMU、GPS與磁強計組合進行姿態(tài)測量，實現各傳感器的優(yōu)勢互補，并針對組合系統的模型是非線特性，從實際工程應用的角度出發(fā)，設計一種新型的非線性濾波算法即極大似然 SRCDKF濾波算法，克服傳統 SRCDKF因噪聲統計特性不準確帶來的濾波精度問題，保證在動態(tài)環(huán)境情況下對載體姿態(tài)估計的可靠性和精度。
　　最后，結合多水面無人協同導航的特性，在MIMU與DVL、MIMU與磁力計進行信息融合的基礎