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EKF-SLAM算法在水下航行器定位中的应用研究
| 论文题名： | EKF-SLAM算法在水下航行器定位中的应用研究 |
| 关键词： | 水下导航;同步构图;卡尔曼滤波;压缩滤波;数据关联;水下航行器 |
| 摘要： | 导航技术是水下航行器的关键技术之一，高精度的导航和定位对其安全航行和高效率完成任务具有决定性的作用。同步构图与定位(SLAM，Simultaneous Localization and Mapping)算法不需要先验的水下环境信息图的辅助，当航行器在水下运动时，利用自身携带的声纳等外部传感器感知环境，提取环境中的有用信息，利用这些信息进行自身定位，与此同时，构建一幅水下环境的特征地图。 论文阐述了SLAM算法的原理，对算法所得到的环境地图的收敛性进行了讨论。此外，深入分析了目前SLAM算法在应用中存在的两大关键问题即计算复杂度和数据关联问题产生的原因及其对系统造成的影响。针对水下航行器的状态和观测模型的非线性，讨论了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的SLAM算法的系统执行过程，并从水下航行器经常采用的两种作业方式出发，进行了仿真实验。仿真实验结果表明，相对于单纯推位方法，算法可以提高系统的定位精度，同时也验证了算法在水下导航应用上的可行性。 针对水下航行器航行时间长，可能会出现计算负担过大的问题，从算法的计算复杂度的来源入手，对算法提出了一些优化措施，以降低在线计算量。由于水下环境的复杂性对数据关联算法提出了更高的要求，因此，在讨论了实用的最近邻数据关联算法的基础上，提出了降低关联模糊度的方法，以降低错误关联概率，提高关联性能，为算法应用于水下航行器导航与定位奠定了基础。 |
| 作者： | 王文晶 |
| 专业： | 导航、制导与控制 |
| 导师： | 刘繁明 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2007 |
| 正文语种： | 中文 |
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