摘要:
为了在有限的体积、功耗及成本范围内提高自主水下航行器(AUV)远程、深海导航定位精度, 提出了将基于图像声纳的同时定位与地图创建(SLAM)方法应用于AUV水下组合导航系统, 利用图像声纳获取AUV与地形特征点之间的距离和3D方位数据, 结合捷联惯性导航系统(SINS)得到的导航数据, 通过扩展卡尔曼滤波(EFK)方法对载体状态和地图状态进行连续并行估计和量测, 将得到的误差估计反馈回SINS进行修正, 可抑制其随航行时间和距离增加的姿态、速度和位置误差。此外, 在地形特征点向量中加入声学尺寸元素, 可提高特征识别的准确性。仿真结果表明, 在持续观测到有效的地形特征点条件下, 惯导误差得到了较好抑制, 特别是在AUV返程或往复巡航过程中, 重复观测到同一地标时, 可大幅提高水下组合导航的定位精度。