申请/专利权人：东南大学

申请日：2022-03-09

公开（公告）日：2024-03-01

公开（公告）号：CN114459476B

主分类号：G01C21/16

分类号：G01C21/16;G01C21/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.01#授权;2022.05.27#实质审查的生效;2022.05.10#公开

摘要：基于虚拟速度量测的水下无人潜航器测流DVLSINS组合导航方法，首先，获取安装在水下无人潜航器上的多普勒测速仪的速度量测数据以及惯性测量元件所输出的陀螺仪和加速度计的输出数据；然后，利用DVL的输出、IMU的输出以及SINS捷联解算获得的历史速度数据构建一组虚拟速度量测，该虚拟速度量测为对地速度；最终，将所构建的虚拟速度量测与IMU、DVL传感器的输出一同输入至卡尔曼滤波器中，完成多传感器融合后的对水下无人潜航器的定位与导航。本发明算法有效解决了因DVL探测范围受限导致中层水域工作的水下无人潜航器无法获得对地速度的问题，与普通的卡尔曼滤波组合导航算法相比，其速度估计精度更高，因而对定位精度有较大的提升。

主权项：1.基于虚拟速度量测的中层水域SINS测流DVL组合导航方法，其特征在于，具体方法如下：1获取安装在水下无人潜航器上的传感器实时数据，具体包括多普勒测速仪的速度量测数据以及惯性测量元件所输出的陀螺仪和加速度计的输出数据，并利用传感器数据执行姿态解算算法，获得SINS系统以及DVL系统的导航系下速度，具体步骤如下：S1.1：选取当地地理坐标系作为导航坐标系，分别指向东、北、天，记导航坐标系为n；载体坐标系原点位于载体重心，三个轴分别指向载体的右、前、上，记载体坐标系为b；记惯性坐标系为i、地球坐标系为e，则导航坐标系下导航解算的微分方程如式1～4： 其中，q表示载体坐标系到导航坐标系的旋转四元数；表示载体系b和导航系n之间的相对角速度在载体系b下的投影；表示地球系e与惯性系i的相对角速度在导航系n下的投影；表示导航系n与地球系e之间的相对角速度在导航系n下的投影；Vn＝[vEvNvU]T是对地速度在导航系n下的投影；fb表示加速度计输出的比力信息；gn表示重力加速度在导航系n下的投影；L、λ和h分别表示纬度、经度和高度；Rn、Re分别表示地球子午圈、卯酉圈曲率半径；S1.2：已知初始时刻的姿态q0、速度v0和位置P0，通过对导航解算的微分方程2-4进行积分，实时递归计算得到当前时刻的姿态、速度和位置；S1.3：DVL传感器安装在载体的底部，通过向下发送超声波以完成对载体速度的测量，高精度的DVL传感器分别在载体的前后左右四个方向发送超声波束，可获得AUV在载体坐标系下的三维速度然后，利用S1.2中SINS系统解算获得的AUV姿态，可获取到导航坐标系下的三维速度： 2利用步骤1中获得的IMU输出、SINS系统以及DVL系统的导航系下速度，构建一组AUV的虚拟对地速度量测；步骤2中t时刻虚拟速度量测的构建方程具体为： 式中，代表构建的t时刻不含洋流干扰的由虚拟东向速度量测和虚拟北向速度量测组成的虚拟速度量测向量，为由SINS在t-1时刻经过捷联解算算法获得的东向速度和北向速度组成的向量，为从t-1时刻到t时刻构建的速度变化量，其计算方式如下： 式中，为DVL测量误差协方差矩阵，而为SINS系统的速度估计误差协方差矩阵；3将步骤2中构建的水下无人潜航器虚拟对地速度量测与步骤1中获得SINS系统、DVL系统速度输出一同输入至卡尔曼滤波器中，进行信息融合，完成对水下无人潜航器的定位与导航，具体步骤如下；S3.1：选取SINS系统姿态失准角、SINS系统导航系速度误差、SINS系统位置误差、陀螺常值误差和、速度计常值误差以及水流对地速度作为17维状态变量，选取DVL系统与SINS系统导航系速度误差、SINS系统与高度计高度测量误差以及SINS系统与虚拟速度量测导航系速度误差作为5维量测变量，获得离散化的kalman滤波状态方程和量测方程；S3.2：给定状态估计和估计误差方差的初始值和P0，根据k时刻的观测值Zk，实时递推计算得到k时刻的状态估计S3.3：利用步骤3.2中得到的状态估计对SINS输出的导航参数进行修正。

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