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多无人水下航行器协同导航方法研究
| 论文题名： | 多无人水下航行器协同导航方法研究 |
| 关键词： | 无人水下航行器;协同导航;非线性卡尔曼滤波;编队构型;粒子滤波 |
| 摘要： | 随着人类对海洋的探索开发，无人水下航行器（UnmannedUnderwaterVehicle，UUV）因其使用灵活、隐蔽性高和良好的适应能力，被越来越多的应用于各种海洋作业当中。稳定、可靠、高精度的水下导航系统是UUV执行水下任务的前提条件，但是在水下，传统的导航方法无法使用，且相对于陆上导航，水下导航更为复杂且动态不可重复。本文针对多UUV集群作业过程中，导航手段匮乏、导航精度低的问题，应用非线性滤波算法，考虑水下通信延时的约束条件，重点研究多UUV的协同导航滤波算法、编队构型并进行定位性能分析，旨在有效提高其导航精度。 本文首先根据无人水下航行器协同作业的水下场景，研究多UUV协同导航的基本原理，分析不同编队结构的特点；针对UUV的水下运动特征建立运动学模型，并根据基于距离信息的单主式多UUV协同导航的工作原理建立量测模型。 其次研究非线性卡尔曼与粒子滤波的协同导航算法，在理想通信条件下，针对非线性多UUV协同导航系统，提出并详细推导了分别基于扩展kalman滤波、无迹kalman滤波与容积kalman滤波协同导航方法，给出了三种协同导航滤波算法的主要步骤，并进行了仿真对比分析。仿真表明，三种算法都对单主式多UUV协同导航问题有效，在定位精度与稳定性上，CKF最优、UKF稍次，EKF较差。针对各UUV间水声通信延迟的问题，本文将通信时延因素考虑到算法中，研究基于时延扩展卡尔曼滤波的协同导航算法，修正量测信息延迟而产生的误差，并仿真验证了DEKF算法的有效性。然后分析了单主式多UUV系统的可观测性，进行编队构型优化，指出了单主单从式系统的最优编队构型特征。通过matlab仿真与理论分析的方式，分析协同导航的定位性能，讨论可观测性、距离量测噪声与航位推算误差等因素对定位精度的影响。 最后本文介绍了以无人艇为载体，DSP/FPGA为核心处理器的协同导航实验平台的系统结构，并对其主要硬件模块进行了详细分析，使用该平台设计协同导航实验方案，在黑龙滩水库开展湖上实验。实验表明，本文设计的具有通信延迟补偿的DEKF算法能够实现多无人平台间的协同导航。 |
| 作者： | 黄平 |
| 专业： | 系统工程 |
| 导师： | 陈敏 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 电子科技大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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