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USV协同导航中MEMS组合姿态算法研究
| 论文题名： | USV协同导航中MEMS组合姿态算法研究 |
| 关键词： | 水面无人艇;组合导航;协同定位;姿态估计;惯性传感器 |
| 摘要： | 随着各国对海洋研究的逐步深入及军事需求的越来越复杂。多水面无人艇协同作战以其成本低、功能全、结构简单、可靠性高、工作效率高和覆盖面广等优势，已逐步成为水面作业平台领域研究的一个新的热点。然而无人水面艇协同作战技术要真正走向实际应用，首要解决的问题就是提高定位精度。 在以往的研究者在研究协同导航定位精度的问题时，大多集中在以协同定位系统的整个编队全局的考虑问题，如研究协同导航算法、编队控制、编队队形以及路径规划等方面。虽然这些方法可以使整个协同定位系统达到很好的定位效果，但是无人艇配置的导航传感器精度低而引起的自身定位误差，会使整个协同导航编队的定位精度受到限制。因此提高跟随艇自身定位的精度对于协同导航系统至关重要。 本文无人跟随艇采用的是MEMS惯性传感器输出的航向信息和DVL输出的速度作为船位推算定位的两个参数，DVL的测速精度较高，而MEMS惯性传感器精度低，因此航向信息是造成航位推算主要的误差来源。因此本文重点研究提高无人艇的姿态估计精度，进而输出准确的航向值，最终实现提高其定位精度的目的。 首先，以基于MEMS组合姿态系统的水面无人艇协同导航为背景，详细介绍协同导航系统的基本特征、MEMS组合姿态系统传感器的基本原理和数学描述，以及常规的滤波估计理论。 其次，针对MEMS惯性传感器精度较低，推导出MEMS组合姿态系统的非线性误差模型，接着利用EKF滤波算法分别对MIMU与DVL、MIMU与磁力计进行信息融合，进而估计载体的姿态。 然后，为获得更加准确稳定的姿态估计值，进一步研究利用MIMU、GPS与磁强计组合进行姿态测量，实现各传感器的优势互补，并针对组合系统的模型是非线特性，从实际工程应用的角度出发，设计一种新型的非线性滤波算法即极大似然 SRCDKF滤波算法，克服传统 SRCDKF因噪声统计特性不准确带来的滤波精度问题，保证在动态环境情况下对载体姿态估计的可靠性和精度。 最后，结合多水面无人协同导航的特性，在MIMU与DVL、MIMU与磁力计进行信息融合的基础之上，利用协同定位技术得到的跟随艇相对准确的位置信息对自身的航向误差进行修正，补偿由航向角误差引起的定位误差，达到提高整个协同导航系统定位精度的目的。 |
| 作者： | 张丽丽 |
| 专业： | 导航、制导与控制 |
| 导师： | 孙枫 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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