USV協(xié)同導(dǎo)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(fù)雜。多水面無人艇協(xié)同作戰(zhàn)以其成本低、功能全、結(jié)構(gòu)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(lǐng)域研究的一個新的熱點。然而無人水面艇協(xié)同作戰(zhàn)技術(shù)要真正走向?qū)嶋H應(yīng)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(xié)同導(dǎo)航定位精度的問題時，大多集中在以協(xié)同定位系統(tǒng)的整個編隊全局的考慮問題，如研究協(xié)同導(dǎo)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(xié)同定位系統(tǒng)達到很好的定位效果，但是無人艇配置的導(dǎo)航傳感器精度低而引起的自身定位誤差，會使整個協(xié)同導(dǎo)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(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)至關(guān)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(shù)，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(xiàn)提高其定位精度的目的。
　　首先，以基于MEMS組合姿態(tài)系統(tǒng)的水面無人艇協(xié)同導(dǎo)航為背景，詳細介紹協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)的基本特征、MEMS組合姿態(tài)系統(tǒng)傳感器的基本原理和數(shù)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(dǎo)出MEMS組合姿態(tài)系統(tǒng)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(xiàn)各傳感器的優(yōu)勢互補，并針對組合系統(tǒng)的模型是非線特性，從實際工程應(yīng)用的角度出發(fā)，設(shè)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(tǒng) SRCDKF因噪聲統(tǒng)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(jié)合多水面無人協(xié)同導(dǎo)航的特性，在MIMU與DVL、MIMU與磁力計進行信息融合的基礎(chǔ)