特種ROV定位及數據融合方法研究.pdf

1、本文針對某型實驗水池用遙控水下機器人(特種ROV)，設計一種利用特種ROV上安裝的多個測距聲納進行位置和航向測定的定位系統(tǒng)。同時，為了提高定位精度，減小由于傳感器測量噪聲、各種誤差和其他因素所引起的不確定性干擾，應用多傳感器數據融合理論中的估計濾波方法進行多種傳感器數據的融合處理。由于根據特種ROV建立的濾波方程均為非線性方程，而通常采用的擴展卡爾曼濾波方法(EKF)在線性化處理過程中會引入誤差，進而影響估計效果。因此，本文研究了—種稱

2、為Unscented卡爾曼濾波方法(UKF)的非線性估計方法，其特點在于可以直接利用非線性模型，避免引入線性化誤差，且計算量與EKF相當。 論文首先從運動學和動力學兩方面系統(tǒng)的分析了—般水下機器人的運動模型，并根據特種ROV的設計參數和水動力系數，利用矢量化建模思想建立特種ROV運動模型，并對其予以驗證。運動模型的建立為后續(xù)定位方法的研究提供了必要條件。 其次，在比較、分析一般陸地和水下移動機器人常用導航定位方法的基礎之

3、上，根據特種ROV特殊的工作環(huán)境和功能要求，設計了一種利用多測距聲納進行位置解算的方法?？紤]到特種ROV仍處于設計階段，文中通過定位解算方法的逆運算來模擬測距聲納的測量數據，以此進行定位算法的可行性驗證。 再次，在考慮測量噪聲等不確定性因素并結合特種ROV定位系統(tǒng)最終要實現(xiàn)對位置和航向狀態(tài)測量的目標，文中著重對估計方法中的卡爾曼濾波方法(KF)、擴展卡爾曼濾波方法(EKF)、Unscented卡爾曼濾波方法(UKF)的原理和算法