【摘 要】
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针对研发的自主水下机器人 (autonomous underwater vehicle,AUV)在回收对接过程中,由于采样频率不同而导致多传感器组合导航系统精度较低的问题,提出一种基于联邦滤波结构的多尺度无迹卡尔曼(unscented Kalman, UK)异步融合滤波算法.该算法依据采样率划分多尺度信息,建立基于联邦滤波的多尺度系统误差模型,并针对不同尺度信息采用UKF算法进行非等间隔异步融合,从而得到全局的最优状态估计.仿真实验表明,同基于卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)的单一尺度
【机 构】
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江苏科技大学电子信息学院,江苏 镇江212028;中船海洋探测技术研究院有限公司,江苏 无锡214142
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针对研发的自主水下机器人 (autonomous underwater vehicle,AUV)在回收对接过程中,由于采样频率不同而导致多传感器组合导航系统精度较低的问题,提出一种基于联邦滤波结构的多尺度无迹卡尔曼(unscented Kalman, UK)异步融合滤波算法.该算法依据采样率划分多尺度信息,建立基于联邦滤波的多尺度系统误差模型,并针对不同尺度信息采用UKF算法进行非等间隔异步融合,从而得到全局的最优状态估计.仿真实验表明,同基于卡尔曼滤波(Kalman filtering,KF)的单一尺度融合算法和基于UKF的多尺度融合算法相比,该算法对AUV回收对接导航系统中异步采样信息具有更高的融合精度,提升了导航系统的可靠度,为AUV的回收对接提供了安全保障.最后通过开阔水域实验验证了AUV对接导航系统的有效性.
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