基于压力传感器阵列的AUV姿态反演估计

王重阳; 于化鹏; 李子圆; 赵德鑫

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

doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202202011

王重阳^1,,
于化鹏^1,,
李子圆^{1, 2},
赵德鑫¹

1.
军事科学院国防科技创新研究院, 北京, 100071
2.
哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室, 黑龙江哈尔滨, 150001

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
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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

Inversion Estimation of AUV Attitude Based on Pressure Sensor Array

1.
National Innovation Institute of Defense Technology, Academy of Military Science, Beijing 100071, China
2.
Science and Technology on Underwater Vehicle Laboratory, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China

摘要

摘要: 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成为研究热点。受仿生学启发, 文中构建了基于压力传感器阵列的自主水下航行器(AUV)姿态反演估计模型, 将已知压强和姿态数据输入模型, 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, 验证了所提方法的有效性。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, 其俯仰角误差小于2.069 9°, 横滚角误差小于2.990 8°, 且不存在累积误差, 在自主导航系统中具有较高应用潜力。
- 自主水下航行器 /
- 自主导航 /
- 压力传感器阵列 /
- 姿态反演估计
Abstract: Attitude is an essential parameter in autonomous navigation. Existing high-precision navigation sensors are expensive and large. Therefore, miniaturized and low-cost autonomous navigation technologies have become the research focus. Inspired by biomimetics, an inversion estimation model of autonomous undersea vehicle(AUV) attitude based on a pressure sensor array was constructed. The model takes known pressure and attitude data as input and trains the model parameters to use the pressure data to invert attitude information. The effectiveness of the proposed method was verified through multiple experiments with different trajectories, depths, speeds, and other factors. The experimental results show that using the proposed method, the estimated pitch angle error is below 2.069 9°, and the estimated roll angle error is below 2.990 8°. Furthermore, there are no cumulative attitude errors; this, implies that the proposed method has strong potential for applications in autonomous navigation systems.
- autonomous undersea vehicle /
- autonomous navigation /
- pressure sensor array /
- attitude inversion estimation

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图 1 AUV示意图

Figure 1. Diagram of AUV

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图 2 俯仰角变化示意图

Figure 2. Diagram of pitch angle change

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图 3 横滚角变化示意图

Figure 3. Diagram of roll angle change

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图 4 MLP模型示意图

Figure 4. Diagram of MLP model

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图 5 滤波后压强对比图

Figure 5. Pressure contrast diagram after filtering

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图 6 模型训练流程图

Figure 6. Flowchart of model training

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图 7 “天河二号”AUV

Figure 7. Tianhe II AUV

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图 8 压力传感器安装布局

Figure 8. The layout of pressure sensors

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图 9 AUV航行轨迹示意图

Figure 9. Diagram of AUV's track

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图 10 训练集模型损失示意图

Figure 10. Diagram of loss of model on training set

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图 11 试验15模型预测结果

Figure 11. Model prediction result of experiment 15

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图 12 试验16模型预测结果

Figure 12. Model prediction result of experiment 16

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图 13 试验17模型预测结果

Figure 13. Model prediction result of experiment 17

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图 14 试验18模型预测结果

Figure 14. Model prediction result of experiment 18

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图 15 试验19模型预测结果

Figure 15. Model prediction result of experiment 19

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图 16 试验20模型预测结果

Figure 16. Model prediction result of experiment 20

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表 1 “天河二号”AUV规格参数

Table 1. Parameters of Tianhe II AUV

名称	参数	备注
直径/mm	180	—
长度/mm	1 729	—
质量/kg	35	不含配重
航程/km	40	航速3 kn
工作时间/h	8	—
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 setting

试验序号	轨迹	深度/m	速度状态	转速/(r/min)
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
12	圆	2	匀速	500
13	圆	2	匀速	600
14	圆	4	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
19	圆	2	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	模型损失/(°)²
节点数	训练集	验证集
8	6.168 3	6.384 3
16	5.743 0	5.898 2
32	5.159 5	5.730 5
64	5.126 6	5.740 2

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表 4 不同LR和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

LR	模型损失/(°)²
	迭代次数
	200 000	400 000	600 000	800 000	1 000 000
0.000 1	11.048 2	10.834 6	10.446 1	9.882 0	9.184 7
0.000 2	10.834 6	9.882 0	8.463 2	7.251 0	6.778 3
0.000 5	9.184 7	6.778 3	6.561 8	6.467 8	6.403 7
0.001 0	7.114 5	6.601 2	6.473 5	6.408 6	6.362 2
0.002 0	6.778 7	6.494 3	6.390 8	6.311 8	6.254 5
0.005 0	6.635 3	6.341 1	6.230 2	6.228 1	6.137 3
0.010 0	6.500 3	6.202 2	6.083 8	5.966 7	5.898 2
0.020 0	6.413 3	6.211 7	6.127 3	6.081 0	5.997 6
0.050 0	6.554 0	6.277 5	6.226 9	6.182 5	6.199 4
0.100 0	6.850 9	6.651 9	6.360 3	6.265 9	6.188 1
0.200 0	12.783 5	11.869 5	11.912 7	11.965 5	12.152 0

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表 5 不同条件下的RMSE

Table 5. RMSE with different conditions

试验序号	RMSE/(°)
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
15	4.356 2	3.575 7	2.525 3	2.259 4
16	3.936 3	3.283 5	1.954 9	2.109 2
17	4.574 3	2.251 8	2.077 5	1.611 5
18	3.985 6	2.177 1	3.545 3	1.845 5
19	4.734 1	2.072 8	4.993 1	1.319 9
20	4.098 0	1.802 2	4.023 9	1.251 1

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