水下无人航行器结构环境SFEKF同步构图定位方法_张勋.pdfVIP

33 8 Vol． 33 № ． 8 第 卷第 期 哈 尔 滨 工 程 大 学 学 报 2012 8 Aug． 2012 年 月 Journal of Harbin Engineering University 水下无人航行器结构环境 SFEKF 同步构图定位方法 ， ， ， ， 张勋 王宏健 周佳加 边信黔 熊磊 ( ， 150001) 哈尔滨工程大学自动化学院 黑龙江哈尔滨 : (SLAM) 、 、 摘 要 针对传统同步构图定位 传感器具有数据量大 处理速度慢 实时性差的不足和基于扩展卡尔曼滤波的 (EKF-SLAM) (UUV) 、 ， 同步构图定位 具有对水下无人航行器 位置估计精度低 甚至发散的缺陷 把带次优渐消因子的扩展 ， (MRS) UUV SFEKF-SLAM (suboptimal fading 卡尔曼滤波器应用到了导航系统中 提出了基于多元测距声呐 的 结构环境 extended Kalman filter-SLAM) ． MRS ， SFEKF-SLAM UUV 方法 首先建立基于霍夫变换的水下 特征提取模型 设计了基于 的 ， UUV ， MRS UUV ． 导航系统 利用该系统可以对 的状态进行预测 结合 信息可以对 周围结构环境进行状态更新 海试结果 MRS ， SFEKF-SLAM UUV 验证了基于霍夫变换的水下 模型能够有效提取环境特征 基于 的 导航系统相对于常用的基于 EKF-SLAM UUV ， ． 的 导航系统具有更高的定位精度 能够构建更加精确的港口堤岸地图 : ; ; ; 关键词 同步构图定位 水下无人航行器 多元测距声呐 带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器 doi :10 ． 3969 /j ． issn． 1006-7043． 201105020 网络出版地址:http :/ / www． cnki． net / kcms / detail / 23． 1390 ． U． 201207 17 ． 1600 ． 001．