針對不含GPS/北斗等外部傳感器的水面無人艇自主定位問題,論文提出一種基于平方根容積卡爾曼濾波（square-root cubature kalman filter, SCKF）的水面無人艇定位算法。該算法利用數(shù)值擬合獲取的給定電機電壓和水面無人艇穩(wěn)態(tài)速度（U-u）的非線性函數(shù)關(guān)系,將其作為系統(tǒng)的觀測方程,融合無人艇的線性狀態(tài)方程實現(xiàn)導(dǎo)航定位。為提升定位精度,在SCKF的觀測方程中引入低通濾波器。最后通過試驗驗證了算法的有效性。 

【文章來源】：中國造船. 2020,61(S1)北大核心

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

慣性坐標(biāo)系和載體坐標(biāo)系定義onynyby

，通過數(shù)值擬合的方法獲取U和u之間的非線性關(guān)系。為了避免單次測量數(shù)據(jù)的隨機性，針對每次的設(shè)定電壓，測量5次穩(wěn)態(tài)速度取平均后得到最后的穩(wěn)態(tài)速度。測量數(shù)據(jù)見表1。表1設(shè)定電壓U和對應(yīng)穩(wěn)態(tài)速度u的測量值參數(shù)第1組第2組第3組第4組第5組第6組第7組U10.1000.2000.3000.3330.4000.4670.567u/(m/s)20.0000.2550.3970.4330.5000.5680.650表1中，U的數(shù)值采用標(biāo)幺值，基準(zhǔn)電壓值按電池電壓計算，實際測量時，假定電池電壓基本保持定值。數(shù)值擬合結(jié)果如圖2所示。-0.200.20.40.60.8u/(m/s)0.60.50.40.30.20.10U·測量點—擬合曲線圖2給定設(shè)定電壓U和穩(wěn)態(tài)速度u的關(guān)系采用二次函數(shù)擬合給定設(shè)定電壓U和穩(wěn)態(tài)速度u的關(guān)系，由圖2可知擬合效果較好。不考慮水面無人艇向后運動的情況，可得到設(shè)定電壓U和穩(wěn)態(tài)速度u的函數(shù)關(guān)系為20.8550.1660.100,0()0,0uuuUUuu<（5）

xx（16）式中，n為系統(tǒng)狀態(tài)維度，iξ和i取值如下：1==11,2,,22iiininn，，（17）由上可知，CKF選取2n個同等權(quán)重的cubature點來計算高斯權(quán)重積分，通過系統(tǒng)狀態(tài)方程的時間更新和測量方程的測量更新得到CKF算法。但在計算過程中由于每次迭代過程都需要對估計值的后驗協(xié)方差2σ進行開方操作，增加了算法的不穩(wěn)定性。SCKF和CKF相比，直接傳播估計值的協(xié)方差的平方根kS，避免了開方操作，和CKF相比穩(wěn)定性有所提升。SCKF濾波器的算法如圖3所示：測量更新11i1112111T111T11111T11T111//TriaTriai,kkkkkki,kkkknkkii,kkixz,kkkkkkkxz,kkzz,kkzz,kkkkkkkkkkkkkkkkkkR,kzz.kkkkR,kXSXZhXZZPWPSSXXWZZSWWSSS時間更新1111111112111111Triai,kkkkikk*i,kki,kkn*kkii,kki*kkkkQ,kXSXXfXXXSXS圖3平方根容積卡爾曼濾波算法流程


本文編號：3030897