基于SINSDVLGPS的AUV组合导航系统关键技术研究的中期报告

基于SINSDVLGPS的AUV组合导航系统关键技术研究的中期报告摘要：本文介绍了基于SINSDVLGPS的AUV组合导航系统的关键技术研究的中期报告。首先，对组合导航系统的基本原理进行了介绍，包括传感器融合技术、滤波算法以及状态估计等。接着，详细阐述了SINSDVLGPS等传感器的工作原理以及其在AUV导航系统中的应用。针对SINSDVLGPS传感器的特点，提出了一种基于卡尔曼滤波的状态估计方法，以解决传感器测量误差及数据延迟带来的影响。最后，通过实验验证了所提出的方法的有效性，对进一步研究做出了展望。关键词：AUV；组合导航；SINSDVLGPS；卡尔曼滤波；状态估计1.组合导航系统的基本原理组合导航系统是指通过多种传感器（如GPS、DVL、姿态传感器等）测量AUV的运动状态，然后将这些测量结果融合起来，利用滤波算法进行滤波处理，得到准确的位置、速度和姿态信息。组合导航系统的主要原理如下：（1）传感器融合技术组合导航系统采用多种传感器来测量AUV的运动状态，不同传感器具有不同的优点和缺点，如GPS具有全球定位的优势，但受卫星遮挡、多径效应等干扰因素的影响较大。而DVL可以直接测量AUV在水中的运动速度，但由于精度受到水流干扰等因素的影响较大。因此，将多种传感器的优势相结合，可以提高组合导航系统的精度和鲁棒性。（2）滤波算法在组合导航系统中，传感器测量数据通常存在测量误差和数据延迟等不确定因素，因此需要通过滤波算法进行滤波处理，得到准确的运动状态估计信息。常用的滤波算法包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波等。（3）状态估计组合导航系统通过对各传感器即时测量值进行融合，并对其进行滤波处理，得到准确的AUV姿态信息，包括位置、速度和姿态等状态量的估计值。2.SINSDVLGPS传感器的应用在AUV组合导航系统中，SINSDVLGPS传感器常用于测量AUV在水中的位置、速度和方向信息。SINSDVLGPS传感器由SINS系统、DVL和GPS三部分组合而成。其中，SINS系统通过惯性测量单元（IMU）来测量AUV的角速度、加速度等运动信息，DVL通过超声波测量AUV水中运动速度，GPS则提供AUV的地理位置信息。3.基于卡尔曼滤波的状态估计方法为了解决传感器测量误差及数据延迟对状态估计的影响，本文提出基于卡尔曼滤波的状态估计方法。该方法通过建立状态空间模型，将传感器测量结果与状态向量进行关联，然后利用卡尔曼滤波算法进行状态估计。具体地，该方法包括以下步骤：（1）建立状态向量建立包括位置、速度和姿态等状态量的状态向量，并确定状态向量的变量。（2）测量模型将传感器的测量值与状态向量进行关联，建立测量模型。（3）状态转移模型通过状态空间模型来确定状态的演化方式，并建立状态转移模型。（4）卡尔曼滤波算法采用卡尔曼滤波算法对状态向量进行滤波处理，同时更新状态估计值。4.实验验证与展望为验证所提出的基于卡尔曼滤波的状态估计方法的有效性，本文进行了实验验证。实验结果表明，所提出的方法可以明显地提高AUV组合导航系统的精度和鲁棒性。未来，将进