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基于压力传感器阵列的AUV姿态反演估计研究

王重阳 于化鹏 李子圆 赵德鑫

王重阳, 于化鹏, 李子圆, 等. 基于压力传感器阵列的AUV姿态反演估计研究[J]. 水下无人系统学报, xxxx, x(x): x-xx doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202202011
引用本文: 王重阳, 于化鹏, 李子圆, 等. 基于压力传感器阵列的AUV姿态反演估计研究[J]. 水下无人系统学报, xxxx, x(x): x-xx doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202202011
WANG Chong-yang, YU Hua-peng, LI Zi-yuan, ZHAO De-xin. Research on inversion estimation of AUV attitude based on pressure sensor array[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202202011
Citation: WANG Chong-yang, YU Hua-peng, LI Zi-yuan, ZHAO De-xin. Research on inversion estimation of AUV attitude based on pressure sensor array[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202202011

基于压力传感器阵列的AUV姿态反演估计研究

doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202202011
基金项目: 国家自然科学基金青年科学基金项目资助(61803381)
详细信息
    作者简介:

    王重阳(1994-), 男, 在读硕士, 主要研究方向为水下航行器导航

    通讯作者:

    于化鹏(1985-), 男, 副研究员, 硕士生导师, 主要研究方向为水下无人系统技术

  • 中图分类号: TJ630; U694

Research on inversion estimation of AUV attitude based on pressure sensor array

  • 摘要: 自主导航是无人水下航行器完成水下任务的关键技术, 姿态信息是自主导航的重要参数。现有高精度导航设备价格昂贵、体积大, 因此小型化、低成本自主导航技术是研究热点。受仿生学研究启发, 构建了基于压力传感器阵列的AUV姿态反演估计模型, 将已知压强、姿态数据输入模型, 训练出模型参数, 从而利用压强数据反演估计姿态信息。按照轨迹、深度、速度等因素开展了多组试验验证, 检验了所提出方法的有效性。试验结果表明, 利用基于压力传感器阵列的AUV姿态反演估计方法, 俯仰角误差优于2.0699°, 横滚角误差优于2.9908°, 且不存在累积误差, 在自主导航系统中具有较高应用潜力。

     

  • 图  1  AUV示意图

    Figure  1.  Diagram of AUV

    图  2  俯仰角变化示意图

    Figure  2.  Diagram of change in pitch

    图  3  横滚角变化示意图

    Figure  3.  Diagram of change in roll

    图  4  MLP模型示意图

    Figure  4.  Diagram of MLP model

    图  5  滤波后压强对比图

    Figure  5.  Pressure contrast diagram after filtering

    图  6  模训练流程图

    Figure  6.  Model training flowchart

    图  7  “天河二号”AUV

    Figure  7.  Tianhe II AUV

    图  8  压力传感器安装布局

    Figure  8.  The layout of pressure sensors

    图  9  AUV航行轨迹示意图

    Figure  9.  Diagram of AUV's track

    图  10  训练集模型损失示意图

    Figure  10.  Diagram of loss of model on training set

    图  11  试验15的模型预测结果

    Figure  11.  Model prediction result of experiment 15

    图  12  试验16的模型预测结果

    Figure  12.  Model prediction result of experiment 16

    图  13  试验17的模型预测结果

    Figure  13.  Model prediction result of experiment 17

    图  14  试验18的模型预测结果

    Figure  14.  Model prediction result of experiment 18

    图  15  试验19的模型预测结果

    Figure  15.  Model prediction result of experiment 19

    图  16  试验20的模型预测结果

    Figure  16.  Model prediction result of experiment 20

    表  1  “天河二号”规格参数

    Table  1.   Parameters of Tianhe II AUV

    名称参数备注
    直径/mm180
    长度/mm1 729
    质量/kg35不含配重
    航程/km40航速3 kn
    工作时间/h8
    通信方式WIFI
    动力推进DV 24 V\250 W直流永磁无刷电机
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    表  2  试验设置

    Table  2.   Experimental details

    试验
    序号
    轨迹深度/m速度
    状态
    转速
    /(r·m−1)
    1直线2匀速500
    2直线2匀速600
    3直线4匀速500
    4直线4匀速600
    5直线2加速500~600
    6直线2减速600~500
    7直线4加速500~600
    8直线4减速600~500
    9割草机4匀速500
    10割草机4匀速600
    11割草机2匀速500
    122匀速500
    132匀速600
    144匀速600
    15直线4匀速600
    16直线4加速500~600
    17直线4减速600~500
    18直线2减速600~500
    192匀速600
    20割草机2匀速600
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    表  3  不同隐藏层节点数时模型损失

    Table  3.   Loss of model with different hidden nodes

    节点数数据集
    训练集(deg2)验证集
    (deg2)
    86.168 36.384 3
    165.743 05.898 2
    325.159 55.730 5
    645.126 65.740 2
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    表  4  不同学习率、迭代次数时验证集模型损失

    Table  4.   Loss of model on validation set with different LR and Epoch

    学习率迭代次数
    200 000
    (deg2)
    400 000
    (deg2)
    600 000
    (deg2)
    800 000
    (deg2)
    1 000 000
    (deg2)
    0.000 111.048 210.834 610.446 19.882 09.184 7
    0.000 210.834 69.882 08.463 27.251 06.778 3
    0.000 59.184 76.778 36.561 86.467 86.403 7
    0.0017.114 56.601 26.473 56.408 66.362 2
    0.0026.778 76.494 36.390 86.311 86.254 5
    0.0056.635 36.341 16.230 26.228 16.137 3
    0.016.500 36.202 26.083 85.966 75.898 2
    0.026.413 36.211 76.127 36.081 05.997 6
    0.056.554 06.277 56.226 96.182 56.199 4
    0.16.850 96.651 96.360 36.265 96.188 1
    0.212.783 511.869 511.912 711.965 512.152 0
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    表  5  不同条件下的RMSE

    Table  5.   RMSE with different conditions

    试验
    序号
    设定前横
    滚角/(°)
    设定前俯
    仰角/(°)
    设定后横
    滚角/(°)
    设定后俯
    仰角/(°)
    154.356 23.575 72.525 32.259 4
    163.936 33.283 51.954 92.109 2
    174.574 32.251 82.077 51.611 5
    183.985 62.177 13.545 31.845 5
    194.734 12.072 84.993 11.319 9
    204.098 01.802 24.023 91.251 1
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  • [1] Paull L, Saeedi S, Seto M, et al. AUV Navigation and Localization: A Review[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2014, 39(1): 131-150. doi: 10.1109/JOE.2013.2278891
    [2] 郭银景, 孔芳, 张曼琳, 等. 自主水下航行器的组合导航系统综述[J]. 导航定位与授时, 2020, 7(5): 107-119. doi: 10.19306/j.cnki.2095-8110.2020.05.013

    GuoYin-jing, Kng Fang, Zhang Man-lin, et al. Review of Integrated Navigation System for AUV[J]. Navigation Positioning and Timing, 2020, 7(5): 107-119. doi: 10.19306/j.cnki.2095-8110.2020.05.013
    [3] Fang T, Qian D. Non-damping System Reset Schemes for Underwater SINS Based on Intermittent Calibration Information[J]. Measurement, 2021, 182: 109741. doi: 10.1016/j.measurement.2021.109741
    [4] Mogdans J, Bleckmann H. Coping with Flow: Behavior, Neurophysiology and Modeling of the Fish Lateral Line System[J]. Biol Cybern, 2012, 106(11-12): 627-642. doi: 10.1007/s00422-012-0525-3
    [5] Maruska K P. Morphology of the Mechanosensory Lateral Line System in Elasmobranch Fishes: Ecological and Behavioral Considerations[J]. Environmental Biology of Fishes, 2001, 60(1): 47-75.
    [6] Kroese A B, Schellart N A. Velocity- and acceleration-sensitive Units in the Trunk Lateral Line of the Trout[J]. Journal of Neurophysiology, 1992, 68(6): 2212-2221. doi: 10.1152/jn.1992.68.6.2212
    [7] Vitale G, D'alessandro A, Costanza A, et al. Low-Cost Underwater Navigation Systems by Multi-Pressure Measurements and AHRS Data[C]// Proceedings of the Oceans Aberdeen Conference. Aberdeen, England: IEEE, 2017.
    [8] Meurer C, Fuentes-Pérez J F, Palomeras N, et al. Differential Pressure Sensor Speedometer for Autonomous Underwater Vehicle Velocity Estimation[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2020, 45(3): 946-978. doi: 10.1109/JOE.2019.2907822
    [9] Fuentes-Pérez J F, Meurer C, Tuhtan J A, et al. Differential Pressure Sensors for Underwater Speedometry in Variable Velocity and Acceleration Conditions[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2018, 43(2): 418-426.
    [10] Baruch A, Mazal Y, Braginsky B, et al. Attitude Estimation of AUVs Based on a Network of Pressure Sensors[J]. IEEE Sensors Journal, 2020, 20: 7988. doi: 10.1109/JSEN.2020.2982607
    [11] 曹植珺, 肖昌润. 机器学习在船舶流体力学中的应用综述[C]//第十二届武汉地区船舶与海洋工程研究生学术论坛. 湖北: 武汉, 2019.
    [12] Jiang Y, Gong Z, Yang Z, et al. Underwater Source Localization Using an Artificial Lateral Line System with Pressure and Flow Velocity Sensor Fusion[J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2021, 27(1): 245-255.
    [13] 蒋昂波, 王维维. ReLU激活函数优化研究[J]. 传感器与微系统, 2018, 37(2): 50-52. doi: 10.13873/J.1000-9787(2018)02-0050-03
    [14] Lecun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep Learning[J]. Nature, 2015, 521(7553): 436-444. doi: 10.1038/nature14539
    [15] Tamer B. A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems[M]//Control Theory: Twenty-Five Seminal Papers (1932-1981). US: Wiley-IEEE Press, 2001.
    [16] Särkkä S. Recursive Bayesian Inference on Stochastic Differential Equations[J]. 951-22-8126-0, 2006.
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-02-28
  • 修回日期:  2022-04-19
  • 网络出版日期:  2022-07-19

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