CN110057383B - 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

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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
Figure BDA0002048143430000021
存在杆臂误差；
步骤1.2、AUV在水下航行时，会产生角运动，
Figure BDA0002048143430000022
为A点在载体坐标系下DVL的输出值，Vbx是在A点线速度
Figure BDA0002048143430000023
沿载体坐标系xb轴的分量，Vby是在A点线速度
Figure BDA0002048143430000024
沿载体坐标系yb轴的分量，ωbx，ωby，ωbz分别是在A点的角速度
Figure BDA0002048143430000025
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
Figure BDA0002048143430000026
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
Figure BDA0002048143430000027
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：
Figure BDA0002048143430000031
而
Figure BDA0002048143430000032
所以在载体坐标系下
Figure BDA0002048143430000033
载体系下，沿AUV的载体系横滚轴正向的杆臂坐标为
Figure BDA0002048143430000034
则A点处载体系下的线速度误差
Figure BDA0002048143430000035
为
Figure BDA0002048143430000036
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
Figure BDA0002048143430000037
其中
Figure BDA0002048143430000038
设在方位随动水平坐标系下RDC的坐标为
Figure BDA0002048143430000039
则在载体系下，AUV的回旋线速度为
Figure BDA00020481434300000310
又
Figure BDA00020481434300000311
因此DVL的输出值，即A点速度表示为：
Figure BDA00020481434300000312
又载体系b下RCA的坐标为：
Figure BDA00020481434300000313
即
Figure BDA00020481434300000314
得
Figure BDA00020481434300000315
假设：
Figure BDA00020481434300000316
得
Figure BDA00020481434300000317
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
Figure BDA00020481434300000318
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：
Figure BDA00020481434300000319
w为满足零均值正态分布的高斯白噪声，观测方程为
Figure BDA00020481434300000320
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
Figure BDA0002048143430000041
步骤4.2、，根据
Figure BDA0002048143430000042
得到A点的速度
Figure BDA0002048143430000043
通过补偿A点处的速度误差
Figure BDA0002048143430000044
得到C点线速度
Figure BDA0002048143430000045
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
Figure BDA0002048143430000051
(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：
Figure BDA0002048143430000052
w为满足零均值正态分布的高斯白噪声，观测方程为
Figure BDA0002048143430000053
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
Figure BDA0002048143430000061
如图3所示，
Figure BDA0002048143430000062
为A点在载体坐标系下DVL的输出值。Vbx是在A点线速度
Figure BDA0002048143430000063
沿载体坐标系xb轴的分量，Vby是在A点线速度
Figure BDA0002048143430000064
沿载体坐标系yb轴的分量，ωbx，ωby，ωbz分别是在A点的角速度
Figure BDA0002048143430000065
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：
Figure BDA0002048143430000066
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：
Figure BDA0002048143430000067
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：
Figure BDA0002048143430000068
而
Figure BDA0002048143430000069
所以在载体坐标系下
Figure BDA00020481434300000610
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:
Figure BDA00020481434300000611
则A点处载体系下的线速度误差
Figure BDA00020481434300000612
为：
Figure BDA00020481434300000613
(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：
Figure BDA0002048143430000071
其中
Figure BDA0002048143430000072
设在方位随动水平坐标系下RDC的坐标为：
Figure BDA0002048143430000073
则在载体系下，AUV的回旋线速度为
Figure BDA0002048143430000074
又
Figure BDA0002048143430000075
因此DVL的输出值，即A点速度可表示为：
Figure BDA0002048143430000076
又载体系b下RCA的坐标为：
Figure BDA0002048143430000077
即
Figure BDA0002048143430000078
得
Figure BDA0002048143430000079
假设：
Figure BDA00020481434300000710
得
Figure BDA00020481434300000711
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
Figure BDA00020481434300000712
(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：
Figure BDA00020481434300000713
w为满足零均值正态分布的高斯白噪声，观测方程为
Figure BDA00020481434300000714
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
Figure BDA0002048143430000081
(4.2)由于A点速度
Figure BDA0002048143430000082
已知，根据公式
Figure BDA0002048143430000083
可通过补偿A点处的速度误差
Figure BDA0002048143430000084
得到C点线速度
Figure BDA0002048143430000085

Claims (3)

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
Figure FDA0003889003140000011
存在杆臂误差；
步骤1.2、AUV在水下航行时，会产生角运动，
Figure FDA0003889003140000012
为A点在载体坐标系下DVL的输出值，Vbx是在A点线速度
Figure FDA0003889003140000013
沿载体坐标系xb轴的分量，Vby是在A点线速度
Figure FDA0003889003140000014
沿载体坐标系yb轴的分量，ωbx，ωby，ωbz分别是在A点的角速度
Figure FDA0003889003140000015
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
Figure FDA0003889003140000016
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
Figure FDA0003889003140000017
γ为AUV运动时的横滚角，θ为AUV运动时的纵倾角；
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：
Figure FDA0003889003140000018
而
Figure FDA0003889003140000019
所以在载体坐标系下
Figure FDA00038890031400000110
载体系下，沿AUV的载体系横滚轴正向的杆臂坐标为
Figure FDA00038890031400000111
则A点处载体系下的线速度误差
Figure FDA00038890031400000112
为
Figure FDA00038890031400000113
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
Figure FDA00038890031400000114
其中
Figure FDA0003889003140000021
设在方位随动水平坐标系下RDC的坐标为
Figure FDA0003889003140000022
则在载体系下，AUV的回旋线速度为
Figure FDA0003889003140000023
又
Figure FDA0003889003140000024
因此DVL的输出值，即A点速度表示为：
Figure FDA0003889003140000025
又载体系b下RCA的坐标为
Figure FDA0003889003140000026
即
Figure FDA0003889003140000027
得
Figure FDA0003889003140000028
假设
Figure FDA0003889003140000029
得
Figure FDA00038890031400000210
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3具体包括以下步骤：
步骤3.1、杆臂长度
Figure FDA00038890031400000211
以
Figure FDA00038890031400000212
作为***的状态变量建立卡尔曼滤波方程，则状态方程为：
Figure FDA00038890031400000213
w为满足零均值正态分布的高斯白噪声，观测方程为
Figure FDA00038890031400000214
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。
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
Figure FDA0003889003140000031
步骤4.2、根据
Figure FDA0003889003140000032
得到A点的速度
Figure FDA0003889003140000033
通过补偿A点处的速度误差
Figure FDA0003889003140000034
得到C点线速度
Figure FDA0003889003140000035
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)

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Families Citing this family (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 (20)

* 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
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

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9377309B2 (en) * 2014-03-31 2016-06-28 Honeywell International Inc. Global positioning system (GPS) self-calibrating lever arm function

Patent 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
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
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)》.2018,1226-1230. *
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)》.2009,1142-1145. *
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》.2019,I136-1845. *
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 》.2017,174-181. *
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》.2017,630-634. *
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》.2013,C036-17. *
王律化.载体行进间对准杆臂误差补偿算法.《现代防御技术》.2019,33-39. *
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》.2018,C036-325. *

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