SVR辅助SINS-DVL的水下机器人组合导航方法

发布时间：2021-01-13 20:54

　　多普勒计程仪（DVL）在水下导航系统应用越来越广泛。当海底环境发生变化时,DVL会发生数据刷新频率不稳定,数据无效等情况。为了提高导航的可靠性,本文提出了一种变训练集的SVR回归方法,对DVL的数据进行预测。根据水下机器人的速度变化率和加速度变化率调节训练集大小。把捷联惯导（SINS）的东向和北向速度作为输入,DVL东向和北向速度作为输出对模型进行训练。根据SINS的数据输出频率,选取合适的预测数据输出频率进行仿真。仿真发现算法有效地提高了SINS/DVL组合导航的精度,并在DVL数据无效时,有效地抑制误差,提高导航系统的稳定性。 

【文章来源】：舰船科学技术. 2020,42(01)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

间接滤波算法Fig.1Indirectfilteringalgorithm

中箭头的指向运动。为了验证充分，水下机器人设定的运动过程：100s的静止，10s的匀加速，100s的匀速，70s的下潜，20s左转弯，300s匀速，20s右转弯，100s的匀速，70s的上浮，100s的匀速，10s减速，60s静止，仿真结束。仿真中设置SINS数据的刷新周期为0.1s，DVL工作周期为2s，仿真过程中对于DVL数据的刷表1传感器精度Tab.1Sensoraccuracy传感器参数精度SINS陀螺随机游走误差0.1°/h加速度计零偏误差10–4gDVL测速误差0.2m/s图2DVL正常工作情况下程序流程图Fig.2TheprogramflowchartofDVLundernormalworkingcondition图3DVL不正常工作情况下程序流程图Fig.3TheprogramflowchartofDVLunderabnormalworkingcondition·164·舰船科学技术第42卷

100s的匀速，70s的下潜，20s左转弯，300s匀速，20s右转弯，100s的匀速，70s的上浮，100s的匀速，10s减速，60s静止，仿真结束。仿真中设置SINS数据的刷新周期为0.1s，DVL工作周期为2s，仿真过程中对于DVL数据的刷表1传感器精度Tab.1Sensoraccuracy传感器参数精度SINS陀螺随机游走误差0.1°/h加速度计零偏误差10–4gDVL测速误差0.2m/s图2DVL正常工作情况下程序流程图Fig.2TheprogramflowchartofDVLundernormalworkingcondition图3DVL不正常工作情况下程序流程图Fig.3TheprogramflowchartofDVLunderabnormalworkingcondition·164·舰船科学技术第42卷

【参考文献】：
期刊论文
[1]水下SINS/DVL组合导航技术综述[J]. 赵俊波,葛锡云,冯雪磊,周宏坤.  水下无人系统学报. 2018(01)
[2]非卫星水下导航定位技术综述[J]. 尹伟伟,郭士荦.  舰船电子工程. 2017(03)

硕士论文
[1]远程AUV组合导航滤波算法研究[D]. 潘峰.西北工业大学 2006



本文编号：2975548