[發(fā)明專利]水下結構檢測機器人實時導航系統(tǒng)及方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410413791.0
• 申請日: 2014-08-20
• 公開（公告）號: CN104197927B
• 公開（公告）日: 2017-06-23
• 發(fā)明（設計）人: 曾慶軍;張明;眭翔;黃巧亮
• 申請（專利權）人: 江蘇科技大學
• 主分類號: G01C21/00
• 分類號: G01C21/00;G01C21/20
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標代理有限公司32200
• 代理人: 樓高潮

技術領域

本發(fā)明涉及一種水下機器人實時導航技術，尤其涉及一種應用于海洋工程的水下結構檢測的機器人導航系統(tǒng)及方法。

背景技術

遠程遙控水下機器人(Remotely Operated Vehicle,ROV)是一種通過臍帶電纜與水面支持平臺聯(lián)系的水下作業(yè)機器人，由水面控制系統(tǒng)和水下潛航體兩部分組成，被廣泛應用于水下觀察、海底勘探、水下結構檢修、海底管線檢測以及水下安裝等作業(yè)，已經(jīng)成為海洋工程水下結構安全檢測及維護的關鍵裝備。

精確導航是水下結構檢測機器人的重要內容，為水下結構物檢測提供必要的技術支撐。現(xiàn)有的水下導航技術，例如水下聲學導航、慣性導航、利用聲波影像、光學等的視覺導航方法，都可直接應用在潛水器上，但都有各自的缺點。組合導航是將多導航系統(tǒng)組合構成的性能更為完善的導航系統(tǒng)，可以取長補短，提高導航精度，是未來導航技術的發(fā)展方向。目前，水下導航大多以慣性導航為主，輔以其他導航設備如多普勒速度記錄儀(DVL)、磁航向儀(MCP)和GPS等，但是這些設備或者體積龐大，或者水下導航性能欠佳，或者成本高昂，具有明顯的缺陷。

采用基于微機電系統(tǒng)(MEMS)的導航設備，組合慣性組件如磁羅盤、深度計等器件，改善現(xiàn)有的導航算法，可以最大程度上減小積累誤差，抑制姿態(tài)角誤差，取得良好的滿足水下檢測機器人需求的導航效果。申請?zhí)枮椤?013100128123”的專利文獻公開了一種“水下機器人的線地形匹配導航方法”，但可靠性較低，導航延遲大；申請?zhí)枮椤?012103320229”的專利文獻公開了一種“自主式水下機器人組合導航系統(tǒng)及方法”，其導航系統(tǒng)結構復雜，成本高昂，且GPS不適用于水下導航。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是提供一種水下結構檢測機器人實時導航系統(tǒng)及方法，為水下結構物檢測ROV設計出實用的導航系統(tǒng)，提高精度的同時降低成本。

本發(fā)明的目的通過以下技術方案予以實現(xiàn)：

一種水下結構檢測機器人導航系統(tǒng)，包括磁羅盤1、陀螺儀2、加速度計3、深度計4、導航微處理器5，所述磁羅盤1、陀螺儀2、加速度計3和深度計4分別采集水下機器人磁場強度、角速度、線速度和下潛深度數(shù)據(jù)，傳輸至導航微處理器5；所述導航微處理器5對磁羅盤1、陀螺儀2、加速度計3、深度計4采集的數(shù)據(jù)進行A/D轉換；所述導航微處理器5結合四元數(shù)梯度下降法、互補濾波、卡爾曼算法對磁羅盤1、陀螺儀2、加速度計3采集的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合，獲取姿態(tài)矩陣和姿態(tài)角；所述導航微處理器5對陀螺儀2、加速度計3采集的數(shù)據(jù)采用帶有旋轉補償?shù)娜A迎風算法求解速度和位置；所述導航微處理器5對深度計采用滑動平均濾波求取水下機器人下潛深度，得到組合導航信息。

一種水下結構檢測機器人導航方法，以四元數(shù)和角誤差為濾波估計對象，首先進行互補濾波，對陀螺儀測量值作初步補償；其次運用梯度下降法更新四元數(shù)，有效降低姿態(tài)角漂移；再進行卡爾曼濾波，采用矩陣中的UD分解方法，避免濾波器發(fā)散，得到水下機器人姿態(tài)矩陣和姿態(tài)角；然后對加速度計和陀螺儀數(shù)據(jù)運用三階迎風算法求解速度和位置。同時，對深度計采集數(shù)據(jù)進行滑動平均濾波，得到水下機器人深度值，水下機器人的垂向位置以此為準。該方法包括以下步驟：

1)姿態(tài)、速度、位置解算，過程如下：

⑴水下機器人導航系統(tǒng)采用的離散卡爾曼方程為：

X_k＝Φ_k,k-1X_k-1+W_k-1

Z_k＝H_kX_k+V_k

式中，k表示系統(tǒng)離散采樣時間點，k≥0；X_k為k時刻的系統(tǒng)估計狀態(tài)量；Φ_k,k-1為X_k-1到X_k的一步轉移矩陣；W_k-1為系統(tǒng)激勵高斯白噪聲序列，均值為E[w(k)]＝0，方差為E[w(k)w(k)^T]＝Q_k，Q_k即系統(tǒng)噪聲方差；Z_k為k時刻的傳感器量測值；H_k為量測矩陣，反應量測量和估計量之間的數(shù)學關系；V_k為量測值高斯白噪聲序列，均值為E[v(k)]＝0，方差為E[v(k)v(k)^T]＝R_k，R_k即測量噪聲方差；W_k、V_k互不相關；