CN111895994A - 一种基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法 - Google Patents

一种基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111895994A
CN111895994A CN202010611000.0A CN202010611000A CN111895994A CN 111895994 A CN111895994 A CN 111895994A CN 202010611000 A CN202010611000 A CN 202010611000A CN 111895994 A CN111895994 A CN 111895994A
Authority
CN
China
Prior art keywords
geomagnetic
magnetic
navigation method
course
angle
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.)
Pending
Application number
CN202010611000.0A
Other languages
English (en)
Inventor
刘明雍
王聪
牛云
汪培新
李嘉琦
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.)
Northwestern Polytechnical University
Original Assignee
Northwestern Polytechnical 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 Northwestern Polytechnical University filed Critical Northwestern Polytechnical University
Priority to CN202010611000.0A priority Critical patent/CN111895994A/zh
Publication of CN111895994A publication Critical patent/CN111895994A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/04Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by terrestrial means
    • G01C21/08Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by terrestrial means involving use of the magnetic field of the earth

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

本发明提出一种基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法,包括起点地磁采样、选择初始航向角、载体运动、根据磁趋势进行航向决策等步骤。本发明借鉴自然界动物利用地磁场进行迁徙、归巢等活动的思想,利用实时地磁信息获取当前磁趋势并进行航向决策,具有搜索效率较高、隐蔽性强、抗干扰能力强、完全自主等优势。

Description

一种基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法
技术领域
本发明涉及一种基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法,属于地磁导航技术领域。
背景技术
地球磁场中包含着丰富的导航信息,蕴含着多种地磁参量。多种地磁参量的相互组合保证了地磁信息与位置坐标具有一一对应的关系,这为地磁导航提供了依据。地磁导航中热门的地磁匹配导航利用磁传感器得到实时地磁数据与先验数据库(地磁图) 进行匹配,确定出载体的位置信息。这种方法依赖于精确的先验地磁图,很难应用到陌生的环境中。
受到自然界动物利用地磁信息进行迁徙、归巢等行为的启发,一些研究者将研究重点转移到地磁仿生导航,其中以进化搜索算法为代表,这种算法以某一概率从种群中选择航向角,具有较大的随机性,收敛慢,耗时长,搜索效率较低。
发明内容
针对于以上导航算法的不足,本发明提出一种基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法,利用实时地磁信息得到当前磁趋势并进行航向决策,具有搜索效率较高、隐蔽性强、抗干扰能力强、完全自主等优势。
本发明的技术方案为:
所述一种基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法,包括以下步骤:
步骤1:起点地磁采样:
水下航行器根据按照设定的速度,以起始位置为圆心,作半径为r的匀速圆周运动,并以采样周期T采样得到圆周轨迹上的地磁值;
步骤2:选择初始航向角:
计算步骤1中每个采样周期地磁值的目标函数值,并且以目标函数值最小的航向角作为选定的初始航向角进入步骤3,所述目标函数为
Figure BDA0002560920750000011
其中
Figure BDA0002560920750000021
表示起始位置的第i个地磁参量值,
Figure BDA0002560920750000022
表示目标位置的第i个地磁参量值,
Figure BDA0002560920750000023
表示k时刻的第i个地磁参量值;n为选定的地磁参量个数;
步骤3:载体运动:
从当前位置z以选定的航向角、给定速度和固定时长航行至新位置z+1,并计算新位置的目标函数F(z+1):
Figure BDA0002560920750000024
Figure BDA0002560920750000025
表示新位置z+1的第i个地磁参量值;并得到n个地磁参量子目标函数fi(Bz+1):
Figure BDA0002560920750000026
步骤4:判断是否到达目标位置,如果到达目标,则方法结束,否则进入步骤5;
步骤5:根据磁趋势进行航向决策:
若F(z+1)-F(z)<0且对于n个地磁参量的子目标函数均有fi(Bz+1)-fi(Bz)<0,则保持上一时刻航向角作为选定的航向角;若F(z+1)-F(z)<0但存在子目标函数 fi(Bz+1)-fi(Bz)≥0,则在上一时刻航向角的基础上加入一个随机偏转角Δθ作为新的选定的航向角;若F(z+1)-F(z)≥0,则在上一时刻航向角翻转180°的基础上加入一个随机偏转角Δθ作为新的选定的航向角;然后返回步骤3。
进一步的,步骤4中以是否满足目标函数F(z+1)<μ为依据判断是否到达目标位置,其中μ为设定的阈值。
进一步的,步骤2中选定的地磁参量为磁场总强、东向分量、北向分量、垂直分量、水平分量、磁倾角、磁偏角中的若干个。
进一步的,步骤2中选定的地磁参量为北向分量Bx、东向分量By、垂直分量Bz
有益效果
本发明借鉴自然界动物利用地磁场进行迁徙、归巢等活动的思想,提出一种不依赖先验地磁信息的基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法,利用实时地磁信息获取当前磁趋势并进行航向决策,具有搜索效率较高、隐蔽性强、抗干扰能力强、完全自主等优势。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
附图1是本发明导航算法流程图;
附图2是地磁仿生导航算法下的载体运动轨迹;
附图3是归一化目标函数收敛曲线;
附图4是三地磁参量的子目标函数收敛曲线;
附图5是两种算法的迭代步数统计图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
本发明受到自然界动物利用地磁信息进行迁徙、归巢等行为的启发,提出一种基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法,利用实时地磁信息得到当前磁趋势并进行航向决策。
1、地磁参量的选取
地磁场是由多种地磁参量相互组合而成,可以描述为:
B={B1,B2,…,Bn} (1)
其中,B1,B2,…,Bn是磁场的参量元素,目前人类能够认知的地磁参量包括磁场总强、东向分量、北向分量、垂直分量、水平分量、磁倾角、磁偏角等七种。
然而,并非每种地磁参量之间都是互相独立的,因此我们可以选取独立性较高的几种地磁参量用于地磁仿生导航之中,从而为导航提供更加丰富准确的地磁信息。通过对各地磁参量进行独立性分析,本实施例中选取北向分量Bx、东向分量By、垂直分量Bz作为地磁特征为导航算法提供信息。
2、地磁仿生导航问题描述
在二维平面中,将载体视为一个质点,则其运动方程为:
Figure BDA0002560920750000041
其中,k表示载体某一运动时刻,ΔT表示采样周期,v表示载体总运动速度,θ表示载体的航向角。
从仿生学角度出发,生物运动行为具有地磁场变化趋势性敏感的特性,因此,地磁仿生导航的过程可以视为是地磁场多参量从起始位置向目标位置的地磁特征参量搜索收敛的过程。建立出航行轨迹与地磁参量之间的约束关系,如下:
Figure BDA0002560920750000042
其中,B={B1,…,Bn}是地磁参量;k代表迭代步数(k=0,1,2,3...);F(B,k)代表目标函数; fi(B,k)代表目标函数的第i个子函数;ti表示运动参数与地磁参量之间的约束关系;
Figure BDA0002560920750000043
代表当前位置的地磁参量;
Figure BDA0002560920750000047
代表目标位置的地磁参量。
载体的当前位置的地磁参量与目标位置的地磁参量差异能够反映相对位置,因此,使用二者的平方差构成导航的目标函数,其中第i个地磁分量的目标函数为:
Figure BDA0002560920750000044
由于多个地磁参量之间的量级不等,对其进行归一化,则多参量目标函数可以表示为:
Figure BDA0002560920750000045
地磁目标函数的意义是当前位置与目标位置的相对距离,故仿生地磁导航搜索就是为了使地磁参量目标函数趋近于零,即:
Figure BDA0002560920750000046
在实际导航中,当目标函数小于所设定的阈值ε时,则认为成功到达目标位置。即:
F(B,k)<ε (7)
基于上述原理,并对相关公式参数进行适应性修改,下面给出基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法,包括以下步骤:
步骤1:起点地磁采样:
水下航行器根据按照设定的速度,以起始位置为圆心,作半径为r的匀速圆周运动,并以采样周期T采样得到圆周轨迹上的地磁值;
步骤2:选择初始航向角:
计算步骤1中每个采样周期地磁值的目标函数值,并且以目标函数值最小的航向角作为选定的初始航向角进入步骤3,所述目标函数为
Figure BDA0002560920750000051
其中
Figure BDA0002560920750000052
表示起始位置的第i个地磁参量值,
Figure BDA0002560920750000053
表示目标位置的第i个地磁参量值,
Figure BDA0002560920750000054
表示k时刻的第i个地磁参量值;n为选定的地磁参量个数;
步骤3:载体运动:
从当前位置z以选定的航向角、给定速度和固定时长航行至新位置z+1,并计算新位置的目标函数F(z+1):
Figure BDA0002560920750000055
Figure BDA0002560920750000056
表示新位置z+1的第i个地磁参量值;并得到n个地磁参量子目标函数fi(Bz+1):
Figure BDA0002560920750000057
步骤4:判断是否到达目标位置,即判断是否满足目标函数F(z+1)<μ,如果目标函数小于阈值μ,则认为AUV到达目标位置,导航结束,否则进入步骤5;
步骤5:根据磁趋势进行航向决策:
若F(z+1)-F(z)<0且对于n个地磁参量的子目标函数均有fi(Bz+1)-fi(Bz)<0,则保持上一时刻航向角作为选定的航向角;若F(z+1)-F(z)<0但存在子目标函数 fi(Bz+1)-fi(Bz)≥0,则在上一时刻航向角的基础上加入一个随机偏转角Δθ作为新的选定的航向角;若F(z+1)-F(z)≥0,则在上一时刻航向角翻转180°的基础上加入一个随机偏转角Δθ作为新的选定的航向角;然后返回步骤3。
本实施例中从多种地磁特征量中选取三个相互独立的地磁参量北向分量Bx、东向分量By、垂直分量Bz;起始位置的地磁特征量分别为:Bx=25198nT,By=-1241nT, Bz=31272nT。目标位置的地磁参量分别为:Bx=25035nT,By=-1238nT,Bz=31614nT。采样周期T对应的圆周角为30°,圆周运动半径r=1m,运动步长L=400m,导航结束阈值μ=0.0005。
为了验证本发明提出的算法的优越性和有效性,将本算法与经典进化搜索算法进行了比较。
由图2可以看到,两种地磁仿生导航算法均能使载体到达目标位置,但是进化算法的导航路径更加曲折,而本发明的算法的导航路径更加平滑。
由图3可以看到,两种地磁仿生导航算法均能使目标函数收敛至阈值,进化算法的收敛速度较慢,迭代步数约为420步,而本发明的算法收敛更加迅速,迭代步数约 180步。
由图4可以看到,在本发明的地磁仿生导航算法之下,地磁三参量能够平稳的收敛至阈值。
将两种地磁仿生导航算法在相同的任务条件下各进行50次仿真实验,将迭代步数的统计结果以箱型图的形式表示,如图5所示。从图5中可以看到,本发明提出的算法在均值和极大值上均小于进化搜索算法,验证了本算法的优越性。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (4)

1.一种基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:起点地磁采样:
水下航行器根据按照设定的速度,以起始位置为圆心,作半径为r的匀速圆周运动,并以采样周期T采样得到圆周轨迹上的地磁值;
步骤2:选择初始航向角:
计算步骤1中每个采样周期地磁值的目标函数值,并且以目标函数值最小的航向角作为选定的初始航向角进入步骤3,所述目标函数为
Figure FDA0002560920740000011
其中
Figure FDA0002560920740000012
表示起始位置的第i个地磁参量值,
Figure FDA0002560920740000013
表示目标位置的第i个地磁参量值,
Figure FDA0002560920740000014
表示k时刻的第i个地磁参量值;n为选定的地磁参量个数;
步骤3:载体运动:
从当前位置z以选定的航向角、给定速度和固定时长航行至新位置z+1,并计算新位置的目标函数F(z+1):
Figure FDA0002560920740000015
Figure FDA0002560920740000016
表示新位置z+1的第i个地磁参量值;并得到n个地磁参量子目标函数fi(Bz+1):
Figure FDA0002560920740000017
步骤4:判断是否到达目标位置,如果到达目标,则方法结束,否则进入步骤5;
步骤5:根据磁趋势进行航向决策:
若F(z+1)-F(z)<0且对于n个地磁参量的子目标函数均有fi(Bz+1)-fi(Bz)<0,则保持上一时刻航向角作为选定的航向角;若F(z+1)-F(z)<0但存在子目标函数fi(Bz+1)-fi(Bz)≥0,则在上一时刻航向角的基础上加入一个随机偏转角Δθ作为新的选定的航向角;若F(z+1)-F(z)≥0,则在上一时刻航向角翻转180°的基础上加入一个随机偏转角Δθ作为新的选定的航向角;然后返回步骤3。
2.根据权利要求1所述一种基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法,其特征在于:步骤4中以是否满足目标函数F(z+1)<μ为依据判断是否到达目标位置,其中μ为设定的阈值。
3.根据权利要求1所述一种基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法,其特征在于:步骤2中选定的地磁参量为磁场总强、东向分量、北向分量、垂直分量、水平分量、磁倾角、磁偏角中的若干个。
4.根据权利要求3所述一种基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法,其特征在于:步骤2中选定的地磁参量为北向分量Bx、东向分量By、垂直分量Bz
CN202010611000.0A 2020-06-29 2020-06-29 一种基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法 Pending CN111895994A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010611000.0A CN111895994A (zh) 2020-06-29 2020-06-29 一种基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010611000.0A CN111895994A (zh) 2020-06-29 2020-06-29 一种基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111895994A true CN111895994A (zh) 2020-11-06

Family

ID=73207297

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010611000.0A Pending CN111895994A (zh) 2020-06-29 2020-06-29 一种基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111895994A (zh)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10070270B1 (en) * 2017-11-30 2018-09-04 Mapsted Corp. Mobile device localization based on spatial derivative magnetic fingerprint
CN109668552A (zh) * 2018-12-04 2019-04-23 西南大学 一种室内导航***及方法
CN109724592A (zh) * 2019-03-03 2019-05-07 西北工业大学 一种基于进化梯度搜索的auv地磁仿生导航方法
CN109751994A (zh) * 2019-01-26 2019-05-14 西安邮电大学 一种自主归航的水下航行器地磁仿生导航方法
CN109813304A (zh) * 2019-03-25 2019-05-28 西北工业大学 一种基于进化策略的分段搜索地磁仿生导航方法
CN110095115A (zh) * 2019-06-04 2019-08-06 中国科学院合肥物质科学研究院 一种基于地磁信息更新的载体航姿测量方法
CN110196045A (zh) * 2019-06-23 2019-09-03 西北工业大学 一种基于栅格特征的梯度下降地磁导航方法
CN110617812A (zh) * 2019-09-25 2019-12-27 西安邮电大学 一种移动机器人地磁感知导航方法
CN110849355A (zh) * 2019-10-25 2020-02-28 东南大学 一种地磁多参量多目标快速收敛的仿生导航方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10070270B1 (en) * 2017-11-30 2018-09-04 Mapsted Corp. Mobile device localization based on spatial derivative magnetic fingerprint
CN109668552A (zh) * 2018-12-04 2019-04-23 西南大学 一种室内导航***及方法
CN109751994A (zh) * 2019-01-26 2019-05-14 西安邮电大学 一种自主归航的水下航行器地磁仿生导航方法
CN109724592A (zh) * 2019-03-03 2019-05-07 西北工业大学 一种基于进化梯度搜索的auv地磁仿生导航方法
CN109813304A (zh) * 2019-03-25 2019-05-28 西北工业大学 一种基于进化策略的分段搜索地磁仿生导航方法
CN110095115A (zh) * 2019-06-04 2019-08-06 中国科学院合肥物质科学研究院 一种基于地磁信息更新的载体航姿测量方法
CN110196045A (zh) * 2019-06-23 2019-09-03 西北工业大学 一种基于栅格特征的梯度下降地磁导航方法
CN110617812A (zh) * 2019-09-25 2019-12-27 西安邮电大学 一种移动机器人地磁感知导航方法
CN110849355A (zh) * 2019-10-25 2020-02-28 东南大学 一种地磁多参量多目标快速收敛的仿生导航方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108803321B (zh) 基于深度强化学习的自主水下航行器轨迹跟踪控制方法
CN106338919B (zh) 基于增强学习型智能算法的无人艇航迹跟踪控制方法
CN110909859A (zh) 基于对抗结构化控制的仿生机器鱼运动控制方法、***
CN111142522A (zh) 一种分层强化学习的智能体控制方法
CN110849355B (zh) 一种地磁多参量多目标快速收敛的仿生导航方法
CN109751994B (zh) 一种自主归航的水下航行器地磁仿生导航方法
CN109931943B (zh) 无人船舶全局路径规划方法及电子设备
CN110597058A (zh) 一种基于增强学习的三自由度自主水下航行器控制方法
Bai et al. Adversarial examples construction towards white-box q table variation in dqn pathfinding training
CN113848919A (zh) 一种基于蚁群算法的室内agv路径规划方法
CN113359448A (zh) 一种针对时变动力学的自主水下航行器轨迹跟踪控制方法
CN111079936A (zh) 基于强化学习的波动鳍推进水下作业机器人追踪控制方法
Baronov et al. Autonomous vehicle control for ascending/descending along a potential field with two applications
CN115248591B (zh) 基于混合初始化灰狼粒子群算法的uuv路径规划方法
Wang et al. An adaptive particle swarm optimization for underwater target tracking in forward looking sonar image sequences
Majumdar et al. Multi-agent exploration for faster and reliable deep Q-learning convergence in reinforcement learning
CN115237151A (zh) 一种基于信息素启发的群无人机多运动目标搜索方法
Hasan et al. Adaptive α-β-filter for target tracking using real time genetic algorithm
Maheswararajah et al. Sensor scheduling for target tracking by suboptimal algorithms
CN109976158B (zh) 基于距离进化n-pso的auv能源优化路径搜寻方法
CN116954261A (zh) 一种多平台协同的目标轨迹跟踪方法和装置
CN111895994A (zh) 一种基于磁趋势航向策略的地磁仿生导航方法
CN109828454B (zh) 基于海况等级切换的多策略融合auv运动控制方法
CN116578080A (zh) 一种基于深度强化学习的局部路径规划方法
CN108459614B (zh) 一种基于cw-rnn网络的uuv实时避碰规划方法

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20201106