基于水下機(jī)器人EKF-SLAM的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法研究.pdf

1、導(dǎo)航技術(shù)是AUV實(shí)現(xiàn)自治的關(guān)鍵技術(shù)之一，高精度的導(dǎo)航和定位對(duì)其安全航行和高效率完成任務(wù)具有決定性的作用。同時(shí)定位與地圖構(gòu)建(SLAM，Simultaneous Localization and Mapping)利用所攜帶的外部傳感器感知環(huán)境，并利用提取的信息同時(shí)進(jìn)行水下地圖構(gòu)建和自身定位。由于水下環(huán)境極其復(fù)雜，可使用的外部傳感器僅限于聲吶、水下照相機(jī)等，且獲得的觀測(cè)信息噪聲大、干擾多，所以對(duì)SLAM的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)提出了很高的要求。本文主要對(duì)

2、水下機(jī)器人SLAM的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法進(jìn)行了深入的研究和分析。
　　 論文介紹了AUV的導(dǎo)航方式以及SLAM對(duì)于水下定位的重要意義和發(fā)展現(xiàn)狀;介紹了航行環(huán)境的描述方法以及SLAM的實(shí)現(xiàn)方法，分析了存在的技術(shù)難點(diǎn)：討論了SLAM算法的性質(zhì)，闡述了AUV基于擴(kuò)展卡爾曼濾波的SLAM算法原理，建立了相關(guān)的仿真平臺(tái)；重點(diǎn)研究了幾種數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法：最近鄰算法、最大可能性算法、連續(xù)兼容最近鄰算法和聯(lián)合兼容算法，并提出了一種基于蟻群優(yōu)化算法改進(jìn)的最大

3、可能性算法；結(jié)合各種數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法，在逐漸增加量測(cè)噪聲和過(guò)程噪聲以及變化特征點(diǎn)間間隔的仿真場(chǎng)景中，進(jìn)行了對(duì)比試驗(yàn)；并將某型AUV在水池中做直線運(yùn)動(dòng)獲得的聲吶圖像數(shù)據(jù)融入SLAM仿真平臺(tái)中，處理得出了相關(guān)的結(jié)果。
　　 試驗(yàn)結(jié)果表明：相對(duì)于單純推位方法，SLAM可以提高系統(tǒng)的定位精度，也驗(yàn)證了算法在水下導(dǎo)航應(yīng)用上的可行性，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的優(yōu)劣受到諸多因素的影響，如地圖中特征間的間隔等。提出的新算法在保證實(shí)時(shí)性的同時(shí)，能夠有效的提高關(guān)聯(lián)