CN110057383A - 一种auv推位导航***杆臂误差标校方法 - Google Patents

一种auv推位导航***杆臂误差标校方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110057383A
CN110057383A CN201910365817.1A CN201910365817A CN110057383A CN 110057383 A CN110057383 A CN 110057383A CN 201910365817 A CN201910365817 A CN 201910365817A CN 110057383 A CN110057383 A CN 110057383A
Authority
CN
China
Prior art keywords
auv
lever arm
error
point
navigation system
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910365817.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110057383B (zh
Inventor
张强
范彦福
张雯
李晔
祝海涛
张铁栋
沈海龙
王博
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Harbin Engineering University
Original Assignee
Harbin Engineering University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Harbin Engineering University filed Critical Harbin Engineering University
Priority to CN201910365817.1A priority Critical patent/CN110057383B/zh
Publication of CN110057383A publication Critical patent/CN110057383A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110057383B publication Critical patent/CN110057383B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C25/00—Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices referred to in the other groups of this subclass

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

本发明涉及一种AUV推位导航***杆臂误差标校方法，属于水下航行器领域。针对AUV推位导航***中因多普勒测速声纳(DVL,Doppler Velocity Log)未与航姿参考***(AHRS,Attitude and Heading Reference System)一起安装在AUV质心而产生的杆臂误差进行标校，构建了适用于卡尔曼滤波算法的误差标校模型，提出采用简单易行的回旋运动方式辨识杆臂长度。无需AHRS提供垂荡信息，降低了对惯性基导航设备的要求，方案普适性好，适用于解决各种类型的AUV的杆臂长度辨识问题，通过对AUV推位导航***中的杆臂误差的补偿，可有效提高AUV推位导航***的定位精度；同时方案可直接求取，不要求DVL、AHRS与质心(或浮心)位于同一直线上，即无论AUV的质心(浮心)在什么位置，都可以直接得到相应的杆臂长度，应用前景广阔。

Description

一种AUV推位导航***杆臂误差标校方法
技术领域
本发明涉及一种AUV(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)推位导航***杆臂误差标校方法，属于水下航行器领域。
背景技术
由DVL、AHRS构成的水下推位导航***是AUV即水下航行器常用的自主水下导航方法，理论上DVL应当安装于AUV的旋转中心上，但受AUV空间约束，DVL的位置距离AUV的旋转中心通常较远，存在杆臂误差，极大地影响了推位导航***的定位精度。
本发明设计一种AUV推位导航***杆臂误差标校方法，通过对推位导航***杆臂误差的补偿，提高AUV推位导航***的定位精度。
公开日为2009年11月，名称为“臂杆效应补偿中H∞滤波器的应用与设计”的论文，在杆臂长度存在挠曲变形时，采用H∞滤波提高传递对准的精度。但该方法需要高精度惯导***辅助，而AUV普遍采用低成本商用惯性单元，且AUV艇体长度较短，其挠度变形对杆臂误差估计的影响极小。
公开日2019年2月，名称为“载体行进间对准杆臂误差补偿算法”的论文，采用力学方程的方法对杆臂长度进行测量，与***的误差模型相结合，构建卡尔曼状态量测方程，通过5阶CKF算法，实现了惯导***的杆臂误差辨识。但该方法不但计算量相对较大，而且对惯性元件精度要求较高，不适用于基于低成本商用惯性单元的AUV推位导航***的臂杆误差在线辨识。
发明内容
本发明的目的是为了解决AUV推位导航***中存在的杆臂误差标校问题而提供一种AUV推位导航***杆臂误差标校方法，构建适用于卡尔曼滤波算法的误差标校模型，有效辨识水下推位导航***中DVL安装位置同AUV旋转中心点间的杆臂误差，提高水下推位导航***的定位精度。
本发明的目的是这样实现的，一种AUV推位导航***杆臂误差标校方法，具体包括以下步骤：
步骤1、确定AUV的运动方式为回转运动；
步骤2、根据AUV回旋运动的特点，对AUV回转运动的***进行分析，构建适用于卡尔曼滤波算法的杆臂误差模型；
步骤3、确定***状态量、观测量，构建状态方程和观测方程，根据卡尔曼滤波对AUV的杆臂长度进行最优估计；
步骤4、根据AUV杆臂长度的最优估计，标校由杆臂效应引起的推位导航***定位误差。
本发明还包括这样一些结构特征：
一种AUV推位导航***杆臂误差标校方法，所述步骤1具体包括以下步骤：
步骤1.1、AUV上DVL位于艏部，AUV载体系b的原点ob与AUV质心重合，xb轴指向艇艏方向，yb轴垂直于xb轴，指向右舷方向，zb轴垂直于xb-yb平面，满足右手定则向下，RCA为载体系下DVL安装点距质心距离，杆臂长度矢量为存在杆臂误差；
步骤1.2、AUV在水下航行时，会产生角运动，为A点在载体坐标系下DVL的输出值，Vbx是在A点线速度沿载体坐标系xb轴的分量，Vby是在A点线速度沿载体坐标系yb轴的分量，ωbx，ωby，ωbz分别是在A点的角速度在载体坐标系的投影分量；
步骤1.3、方位随动水平坐标系b'的原点ob′与载体系b原点重合，xb′轴方向与AUV艏向一致，且与yb′构成当地水平坐标系，zb′轴铅垂向下，三者满足右手定则；
步骤1.4、R为在方位随动坐标系AUV做回转运动的半径，AUV回转运动方向与zb′轴同向顺时针旋转为正，回转半径在方位随动水平坐标系下的坐标为与zb′轴反向逆时针旋转时为负，回转半径在方位随动水平坐标系下的坐标为γ为AUV运动时的横滚角，θ为AUV运动时的纵倾角。
一种AUV推位导航***杆臂误差标校方法，所述步骤2具体包括以下步骤：
步骤2.1、对回转运动***进行分析，当AUV不存在横摇和纵摇运动时，在载体坐标系C点处的线速度为：而所以在载体坐标系下载体系下，沿AUV的载体系横滚轴正向的杆臂坐标为则A点处载体系下的线速度误差为
步骤2.2、对回转运动***进行分析，当AUV做回旋运动时存在纵摇和横摇运动，所以载体坐标系b下AUV的回旋线速度为其中设在方位随动水平坐标系下RDC的坐标为则在载体系下，AUV的回旋线速度为又因此DVL的输出值，即A点速度表示为：又载体系b下RCA的坐标为：即得假设：得
一种AUV推位导航***杆臂误差标校方法，所述步骤3具体包括以下步骤：
步骤3.1、杆臂长度以[RCAVby]T作为***的状态变量建立卡尔曼滤波方程，则状态方程为：w为满足零均值正态分布的高斯白噪声，观测方程为v为满足零均值正态分布的高斯白噪声；
步骤3.2、根据卡尔曼滤波对AUV推位导航***中的杆臂长度RCA进行最优估计。
一种AUV推位导航***杆臂误差标校方法，所述步骤4具体包括以下步骤：
步骤4.1、由步骤3得杆臂长度RCA的最优估计值，得A点处的速度误差
步骤4.2、，根据得到A点的速度通过补偿A点处的速度误差得到C点线速度
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过构建适用于卡尔曼滤波算法的误差标校模型，能有效辨识水下推位导航***中DVL安装位置同AUV旋转中心点间的杆臂误差，提高水下推位导航***的定位精度。本发明采用回旋运动方式来辨识杆臂长度，方案简单易行；无需AHRS提供垂荡信息，降低了对惯性基导航设备的要求，方案普适性好，适用于解决各种类型的AUV的杆臂长度辨识问题；同时方案可直接求取，不必要求DVL、AHRS与质心(或浮心)位于同一直线上，即无论AUV的质心(浮心)在什么位置，都可以直接得到相应的杆臂长度。
附图说明
图1是AUV推位导航***杆臂误差标校的总流程图；
图2是旋转半径在艇体下的投影；
图3是AUV做回转运动时不同点处速度示意图；
图4是AUV的速度常值误差即杆臂误差示意图；
图5是DVL、AHRS与质心不共线示意图；
图6是杆臂长度估计仿真结果。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
本发明涉及水下自主导航领域，提出一种适用于AUV推位导航***的杆臂误差标校方法。针对AUV推位导航***中因多普勒测速声纳(DVL,Doppler Velocity Log)未与航姿参考***(AHRS,Attitude and Heading Reference System)一起安装在AUV质心，而产生的杆臂误差进行标校，构建了适用于卡尔曼滤波算法的误差标校模型，提出采用简单易行的回旋运动方式辨识杆臂长度。无需AHRS提供垂荡信息，降低了对惯性基导航设备的要求，方案普适性好，适用于解决各种类型的AUV的杆臂长度辨识问题，通过对AUV推位导航***中的杆臂误差的补偿，可有效提高AUV推位导航***的定位精度。
具体实施方式1：本实施方式的一种AUV推位导航***杆臂误差标校的方法，包括：
(1)根据图4的AUV推位导航***杆臂误差的产生原因，AUV上DVL位于艏部，安装位置离AUV的旋转中心较远，存在杆臂误差。当AUV在水下航行时，不可避免会产生角运动，DVL会敏感以旋转中心为原点，以安装点至旋转中心距离为半径的圆上的线速度，使AUV的导航***产生常值速度误差和常值速度误差；确定AUV的运动方式为回转运动，对AUV推位导航***的杆臂误差进行标校；
(2)对AUV进行回转运动的***进行分析；当AUV做回旋运动时存在纵摇和横摇运动，根据回转运动特点，杆臂长度
(3)根据AUV的回转运动***，构建适用于卡尔曼滤波算法的误差标校模型。根据***状态量、观测量确定***的状态方程和观测方程，建立卡尔曼滤波方程；以[RCA Vby]T作为状态变量建立卡尔曼滤波方程对AUV推位导航***中的杆臂进行标校，则状态方程为：w为满足零均值正态分布的高斯白噪声，观测方程为其中v为满足零均值正态分布的高斯白噪声；
(4)由卡尔曼滤波模型对AUV的杆臂长度进行最优估计，具体是根据卡尔曼滤波对AUV推位导航***中的杆臂长度RCA进行最优估计；
(5)根据AUV杆臂长度的最优估计，对AUV推位导航***杆臂误差进行标校，具体是利用杆臂长度RCA的最优估计对AUV推位导航***中的杆臂误差进行标校；
具体实施方式2：本实施方式与具体实施方式1不同的是：步骤(1)具体为：
(1.1)如图2所示，AUV载体系b的原点ob与AUV质心重合，xb轴指向艇艏方向，yb轴垂直于xb轴，指向右舷方向，zb轴垂直于xb-yb平面，满足右手定则向下；RCA为载体系下DVL安装点距质心距离，则杆臂长度矢量为如图3所示，为A点在载体坐标系下DVL的输出值。Vbx是在A点线速度沿载体坐标系xb轴的分量，Vby是在A点线速度沿载体坐标系yb轴的分量，ωbx，ωby，ωbz分别是在A点的角速度在载体坐标系的投影分量。
(1.2)方位随动水平坐标系b'的原点ob′与载体系b原点重合，xb′轴方向与AUV艏向一致，且与yb′构成当地水平坐标系。zb′轴铅垂向下，三者满足右手定则。
(1.3)R为在方位随动坐标系AUV做回转运动的半径。如图2所示，AUV回转运动方向与zb′轴同向顺时针旋转为正，回转半径在方位随动水平坐标系下的坐标为：与zb′轴反向逆时针旋转时为负，回转半径在方位随动水平坐标系下的坐标为：γ为AUV运动时的横滚角，θ为AUV运动时的纵倾角；
具体实施方式3：本实施方式与具体实施方式1不同的是：步骤(2)具体为：
(2.1)针对AUV的推位导航***中杆臂误差，AUV采用回转运动方式，构建适用于卡尔曼滤波算法的误差标校模型辨识杆臂长度；
(2.2)当AUV不存在横摇和纵摇运动时，在载体坐标系C点处的线速度为：而所以在载体坐标系下如图4所示，载体系下，沿AUV的载体系横滚轴正向的杆臂坐标为:则A点处载体系下的线速度误差为：
(2.3)当AUV做回旋运动时存在纵摇和横摇运动，那么载体坐标系b下AUV的回旋线速度为：其中设在方位随动水平坐标系下RDC的坐标为：则在载体系下，AUV的回旋线速度为又因此DVL的输出值，即A点速度可表示为：又载体系b下RCA的坐标为：即得假设：得
具体实施方式4：本实施方式与具体实施方式1不同的是：步骤(3)具体为：
(3.1)以AUV做回转运动时考虑横摇和纵摇的情况下，利用卡尔曼滤波方法对杆臂长度进行最优估计；
(3.2)根据具体实施方式2的AUV运动情况分析知，在考虑横摇和纵摇情况下杆臂长度为
(3.3)以[RCA Vby]T作为***的状态变量建立卡尔曼滤波方程，则状态方程为：w为满足零均值正态分布的高斯白噪声，观测方程为其中v为满足零均值正态分布的高斯白噪声。仿真试验结果如图6所示，仿真设定AUV的航速为2节，回转半径10米，杆臂长度2米；AHRS的姿态角精度为0.01°，航向角精度为0.2°×sec(L)，其中L是AUV的纬度坐标；DVL常值误差为0.002m/s，动态误差为±0.2％。
(3.4)根据卡尔曼滤波方法得到杆臂长度RCA的最优估计值，如图6所示，卡尔曼滤波状态能够准确跟踪杆臂误差，对卡尔曼滤波状态取平均值后杆臂长度估值为2.0214米，估计误差为2.14％；
具体实施方式5：本实施方式与具体实施方式1不同的是：步骤(4)具体为：
(4.1)由具体实施方式4得杆臂长度RCA的最优估计值，可得A点处的速度误差的最优估计为
(4.2)由于A点速度已知，根据公式可通过补偿A点处的速度误差得到C点线速度

Claims (5)

1.一种AUV推位导航***杆臂误差标校方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、确定AUV的运动方式为回转运动；
步骤2、根据AUV回旋运动的特点，对AUV回转运动的***进行分析，构建适用于卡尔曼滤波算法的杆臂误差模型；
步骤3、确定***状态量、观测量，构建状态方程和观测方程，根据卡尔曼滤波对AUV的杆臂长度进行最优估计；
步骤4、根据AUV杆臂长度的最优估计，标校由杆臂效应引起的推位导航***定位误差。
2.根据权利要求1所述一种AUV推位导航***杆臂误差标校方法，其特征在于，所述步骤1具体包括以下步骤：
步骤1.1、AUV上DVL位于艏部，AUV载体系b的原点ob与AUV质心重合，xb轴指向艇艏方向，yb轴垂直于xb轴，指向右舷方向，zb轴垂直于xb-yb平面，满足右手定则向下，RCA为载体系下DVL安装点距质心距离，杆臂长度矢量为存在杆臂误差；
步骤1.2、AUV在水下航行时，会产生角运动，为A点在载体坐标系下DVL的输出值，Vbx是在A点线速度沿载体坐标系xb轴的分量，Vby是在A点线速度沿载体坐标系yb轴的分量，ωbx，ωby，ωbz分别是在A点的角速度在载体坐标系的投影分量；
步骤1.3、方位随动水平坐标系b'的原点ob′与载体系b原点重合，xb′轴方向与AUV艏向一致，且与yb′构成当地水平坐标系，zb′轴铅垂向下，三者满足右手定则；
步骤1.4、R为在方位随动坐标系AUV做回转运动的半径，AUV回转运动方向与zb′轴同向顺时针旋转为正，回转半径在方位随动水平坐标系下的坐标为与zb′轴反向逆时针旋转时为负，回转半径在方位随动水平坐标系下的坐标为γ为AUV运动时的横滚角，θ为AUV运动时的纵倾角。
3.根据权利要求2所述一种AUV推位导航***杆臂误差标校方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下步骤：
步骤2.1、对回转运动***进行分析，当AUV不存在横摇和纵摇运动时，在载体坐标系C点处的线速度为：而所以在载体坐标系下载体系下，沿AUV的载体系横滚轴正向的杆臂坐标为则A点处载体系下的线速度误差为
步骤2.2、对回转运动***进行分析，当AUV做回旋运动时存在纵摇和横摇运动，所以载体坐标系b下AUV的回旋线速度为其中设在方位随动水平坐标系下RDC的坐标为则在载体系下，AUV的回旋线速度为又因此DVL的输出值，即A点速度表示为：又载体系b下RCA的坐标为即得假设得
4.根据权利要求3所述一种AUV推位导航***杆臂误差标校方法，其特征在于，所述步骤3具体包括以下步骤：
步骤3.1、杆臂长度以[RCA Vby]T作为***的状态变量建立卡尔曼滤波方程，则状态方程为：w为满足零均值正态分布的高斯白噪声，观测方程为v为满足零均值正态分布的高斯白噪声；
步骤3.2、根据卡尔曼滤波对AUV推位导航***中的杆臂长度RCA进行最优估计。
5.根据权利要求4所述一种AUV推位导航***杆臂误差标校方法，其特征在于，所述步骤4具体包括以下步骤：
步骤4.1、由步骤3得杆臂长度RCA的最优估计值，得A点处的速度误差
步骤4.2、，根据得到A点的速度通过补偿A点处的速度误差得到C点线速度
CN201910365817.1A 2019-05-05 2019-05-05 一种auv推位导航***杆臂误差标校方法 Active CN110057383B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910365817.1A CN110057383B (zh) 2019-05-05 2019-05-05 一种auv推位导航***杆臂误差标校方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910365817.1A CN110057383B (zh) 2019-05-05 2019-05-05 一种auv推位导航***杆臂误差标校方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110057383A true CN110057383A (zh) 2019-07-26
CN110057383B CN110057383B (zh) 2023-01-03

Family

ID=67322119

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910365817.1A Active CN110057383B (zh) 2019-05-05 2019-05-05 一种auv推位导航***杆臂误差标校方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110057383B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114323075A (zh) * 2021-12-30 2022-04-12 上海埃威航空电子有限公司 基于多正交信号的水下导航标校方法及***

Citations (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101393025A (zh) * 2008-11-06 2009-03-25 哈尔滨工程大学 Auv组合导航***无迹切换方法
CN101963513A (zh) * 2010-09-03 2011-02-02 哈尔滨工程大学 消除水下运载体捷联惯导***杆臂效应误差的对准方法
WO2011020096A1 (en) * 2009-08-14 2011-02-17 IPOZ Systems, LLC Device, program product and computer implemented method for touchless metrology using an inertial navigation system and laser
WO2012012775A1 (en) * 2010-07-22 2012-01-26 Qualcomm Incorporated Apparatus and methods for calibrating dynamic parameters of a vehicle navigation system
CN103616026A (zh) * 2013-12-17 2014-03-05 哈尔滨工程大学 一种基于h∞滤波的auv操纵模型辅助捷联惯导组合导航方法
CN103697910A (zh) * 2013-12-14 2014-04-02 浙江大学 自主水下航行器多普勒计程仪安装误差的校正方法
CN103759742A (zh) * 2014-01-22 2014-04-30 东南大学 基于模糊自适应控制技术的捷联惯导非线性对准方法
CN104019828A (zh) * 2014-05-12 2014-09-03 南京航空航天大学 高动态环境下惯性导航***杆臂效应误差在线标定方法
WO2014165764A1 (en) * 2013-04-05 2014-10-09 Lockheed Martin Corporation Underwater platform with lidar and related methods
US20150276413A1 (en) * 2014-03-31 2015-10-01 Honeywell International Inc. Global positioning system (gps) self-calibrating lever arm function
CN105509769A (zh) * 2015-12-11 2016-04-20 上海新跃仪表厂 一种运载火箭捷联惯导全自主对准方法
CN106885587A (zh) * 2017-04-07 2017-06-23 南京航空航天大学 旋翼扰动下惯性/gps组合导航外杆臂效应误差补偿方法
CN107776859A (zh) * 2017-09-28 2018-03-09 哈尔滨工程大学 Auv大潜深运动浮力补偿控制方法
CN107990891A (zh) * 2016-10-26 2018-05-04 中国科学院沈阳自动化研究所 基于长基线和信标在线标定的水下机器人组合导航方法
CN107990910A (zh) * 2017-11-06 2018-05-04 哈尔滨工业大学 一种基于容积卡尔曼滤波的舰船大方位失准角传递对准方法
CN108871378A (zh) * 2018-06-29 2018-11-23 北京航空航天大学 一种两套旋转惯导***内杆臂与外杆臂误差在线动态标定方法
CN109029454A (zh) * 2018-07-13 2018-12-18 哈尔滨工程大学 一种基于卡尔曼滤波的横坐标系捷联惯导***阻尼算法
CN109425339A (zh) * 2017-08-21 2019-03-05 哈尔滨工程大学 一种基于惯性技术的考虑杆臂效应的舰船升沉误差补偿方法
CN109443379A (zh) * 2018-09-28 2019-03-08 东南大学 一种深海潜航器的sins/dvl水下抗晃动对准方法
CN109459040A (zh) * 2019-01-14 2019-03-12 哈尔滨工程大学 基于rbf神经网络辅助容积卡尔曼滤波的多auv协同定位方法
CN109613520A (zh) * 2018-12-14 2019-04-12 东南大学 一种基于滤波的超短基线安装误差在线标定方法

Patent Citations (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101393025A (zh) * 2008-11-06 2009-03-25 哈尔滨工程大学 Auv组合导航***无迹切换方法
WO2011020096A1 (en) * 2009-08-14 2011-02-17 IPOZ Systems, LLC Device, program product and computer implemented method for touchless metrology using an inertial navigation system and laser
WO2012012775A1 (en) * 2010-07-22 2012-01-26 Qualcomm Incorporated Apparatus and methods for calibrating dynamic parameters of a vehicle navigation system
EP2596322A1 (en) * 2010-07-22 2013-05-29 Qualcomm Incorporated Apparatus and methods for calibrating dynamic parameters of a vehicle navigation system
CN101963513A (zh) * 2010-09-03 2011-02-02 哈尔滨工程大学 消除水下运载体捷联惯导***杆臂效应误差的对准方法
WO2014165764A1 (en) * 2013-04-05 2014-10-09 Lockheed Martin Corporation Underwater platform with lidar and related methods
CN103697910A (zh) * 2013-12-14 2014-04-02 浙江大学 自主水下航行器多普勒计程仪安装误差的校正方法
CN103616026A (zh) * 2013-12-17 2014-03-05 哈尔滨工程大学 一种基于h∞滤波的auv操纵模型辅助捷联惯导组合导航方法
CN103759742A (zh) * 2014-01-22 2014-04-30 东南大学 基于模糊自适应控制技术的捷联惯导非线性对准方法
US20150276413A1 (en) * 2014-03-31 2015-10-01 Honeywell International Inc. Global positioning system (gps) self-calibrating lever arm function
CN104019828A (zh) * 2014-05-12 2014-09-03 南京航空航天大学 高动态环境下惯性导航***杆臂效应误差在线标定方法
CN105509769A (zh) * 2015-12-11 2016-04-20 上海新跃仪表厂 一种运载火箭捷联惯导全自主对准方法
CN107990891A (zh) * 2016-10-26 2018-05-04 中国科学院沈阳自动化研究所 基于长基线和信标在线标定的水下机器人组合导航方法
CN106885587A (zh) * 2017-04-07 2017-06-23 南京航空航天大学 旋翼扰动下惯性/gps组合导航外杆臂效应误差补偿方法
CN109425339A (zh) * 2017-08-21 2019-03-05 哈尔滨工程大学 一种基于惯性技术的考虑杆臂效应的舰船升沉误差补偿方法
CN107776859A (zh) * 2017-09-28 2018-03-09 哈尔滨工程大学 Auv大潜深运动浮力补偿控制方法
CN107990910A (zh) * 2017-11-06 2018-05-04 哈尔滨工业大学 一种基于容积卡尔曼滤波的舰船大方位失准角传递对准方法
CN108871378A (zh) * 2018-06-29 2018-11-23 北京航空航天大学 一种两套旋转惯导***内杆臂与外杆臂误差在线动态标定方法
CN109029454A (zh) * 2018-07-13 2018-12-18 哈尔滨工程大学 一种基于卡尔曼滤波的横坐标系捷联惯导***阻尼算法
CN109443379A (zh) * 2018-09-28 2019-03-08 东南大学 一种深海潜航器的sins/dvl水下抗晃动对准方法
CN109613520A (zh) * 2018-12-14 2019-04-12 东南大学 一种基于滤波的超短基线安装误差在线标定方法
CN109459040A (zh) * 2019-01-14 2019-03-12 哈尔滨工程大学 基于rbf神经网络辅助容积卡尔曼滤波的多auv协同定位方法

Non-Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
YAQIANG HU: "Adaptive fuzzy command filtered control with error compensation mechanism for AUVs via backstepping", 《2018 CHINESE CONTROL AND DECISION CONFERENCE (CCDC)》, 9 July 2018 (2018-07-09), pages 1226 - 1230 *
刘锡祥: "杆臂效应补偿中H∞滤波器的应用与设计", 《东南大学学报(自然科学版)》, 20 November 2009 (2009-11-20), pages 1142 - 1145 *
孟佳帅: "光纤陀螺捷联惯导***杆臂效应补偿方法的设计与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》, 15 January 2019 (2019-01-15), pages 136 - 1845 *
张强: "外杆臂效应对于船用捷联惯导罗经对准影响分析", 《哈尔滨工业大学学报 》, 2 November 2017 (2017-11-02), pages 174 - 181 *
杨其: "舱内动环境对捷联惯导外杆臂误差补偿影响机理分析", 《***工程与电子技术》, 23 November 2017 (2017-11-23), pages 630 - 634 *
杨峻巍: "水下航行器导航及数据融合技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》, 15 January 2013 (2013-01-15), pages 036 - 17 *
王律化: "载体行进间对准杆臂误差补偿算法", 《现代防御技术》, 15 February 2019 (2019-02-15), pages 33 - 39 *
郭宇: "基于大型水下运载器惯导***的传递对准及精度评估技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》, 15 March 2018 (2018-03-15), pages 036 - 325 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114323075A (zh) * 2021-12-30 2022-04-12 上海埃威航空电子有限公司 基于多正交信号的水下导航标校方法及***

Also Published As

Publication number Publication date
CN110057383B (zh) 2023-01-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108664020A (zh) 一种基于速度障碍法和动态窗口法的无人艇动态避障算法
CN108614258B (zh) 一种基于单水声信标距离量测的水下定位方法
CN111829512B (zh) 一种基于多传感器数据融合的auv导航定位方法及***
CN101846734A (zh) 农用机械导航定位方法、***及农用机械工控机
CN109738902B (zh) 一种基于同步信标模式的水下高速目标高精度自主声学导航方法
CN105547290B (zh) 一种基于超短基线定位***的从潜器导航方法
CN107976188B (zh) 一种基于测距声通的auv回坞导航方法
CN109974706A (zh) 一种基于双运动模型的主从式多auv协同导航方法
Xu et al. A novel self-adapting filter based navigation algorithm for autonomous underwater vehicles
CN104390646A (zh) 水下潜器地形辅助惯性导航***的位置匹配方法
CN107390177A (zh) 一种基于纯测向的被动水下声学定位方法
CN113093742B (zh) 一种自动规避多障碍物的无人船路径跟踪***
CN110389318B (zh) 一种基于立体六元阵的水下移动平台定位***及方法
CN114061565B (zh) 一种无人船舶slam及其应用方法
CN113688562B (zh) 一种基于ga算法的浅水多波束褶皱误差自动改正方法
Nitsch et al. Tightly coupled INS/GNSS navigation filter for the automation of a river ferry
KR101763911B1 (ko) 자기장 외란이 심한 환경에서 수중체의 선수각 추정 장치 및 그 방법
CN110543179A (zh) 一种基于三维稀疏阵列声源方位识别的水面目标躲避方法
CN110057383A (zh) 一种auv推位导航***杆臂误差标校方法
CN105911990B (zh) 用于船舶航行转弯阶段的航迹偏差测定方法
CN111984006B (zh) 融合海流及尺度差异影响的无人艇多目标会遇避碰方法
JP2016206979A (ja) ウェイポイント生成装置
JP3192448B2 (ja) 潮流計
CN109507707A (zh) 一种水上组合导航控制方法及其控制***
JPH0633076B2 (ja) オ−トパイロツト装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant