[發明專利]一種用于水下無人機器人集群的動態定位信息融合方法

有效

• 申請號: 202110359019.5
• 申請日: 2021-04-01
• 公開（公告）號: CN113048984B
• 公開（公告）日: 2023-10-03
• 發明（設計）人: 朱志宇;簡杰;魏海峰
• 申請（專利權）人: 江蘇科技大學
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20
• 代理公司: 南京正聯知識產權代理有限公司 32243
• 代理人: 杭行

本發明涉及無人機器人集群技術領域，具體地說，是一種用于水下無人機器人集群的動態定位信息融合方法。通過引入動態拓撲下的一致性方法的概念，結合分布式無跡卡爾曼濾波方法，在通信網絡的每個節點中都嵌入局部無跡濾波器和加權平均一致性濾波器，局部無跡濾波器利用各個AUV節點的局部多源觀測信息，得到關于被測節點定位狀態的局部無偏估計量；同時，加權平均一致性濾波器對所有局部后驗估計進行一致融合，使全局后驗估計結果以信息矩陣對后驗估計均值加權的形式輸出。

技術領域

本發明涉及無人機器人集群技術領域，具體地說，是一種用于水下無人機器人集群的動態定位信息融合方法。

背景技術

隨著AUV技術日益成熟，其面臨的任務難度和復雜程度也隨之提高，單個AUV由于其自身的限制已不能滿足任務日益精確化、多樣化、復雜化的新需求，AUV正朝著小型化、結構簡單化、智能化、混合式和群體化方向發展。特別是多AUV具備一些單個AUV所不具備的優勢，如更高的容錯性、魯棒性、高效率作業、可重構、分布式感知與協調、更廣泛的應用領域等。

然而，與傳統的陸地及空中基于無線電通信網絡的協同定位方法相比，基于聲學通信網絡的多AUV集群協同定位具有完全不同的技術特點與難點。單體AUV僅具有局部感知和通信能力，并且水聲通信存在信道帶寬窄、數據傳輸率低、量測時間長、實時性不夠好等問題，集中式決策和全局決策的方法并不適合海底環境下的需要。深海環境復雜多變，這導致了AUV集群編隊的通信呈現出稀疏、動態變化的特征，而分布式協同定位方法中的消息傳遞方法，依賴樹形或環形的通信拓撲，所以對于動態拓撲的AUV集群編隊幾乎無法適用。以信道濾波器為代表的消息擴散形式，只需要鄰近節點之間進行單跳通信，在理論上對于通信拓撲具有較強的普適性，從而逐漸成為分布式方法的主要研究方向。專利“一種水下集群行為實驗平臺”中將LED燈光和低頻無線電波作為雙通信介質，將探測設備從高功耗的聲吶改變為低功耗的LED燈帶和水下相機，降低功耗，實現岸上對實驗平臺的實時監控，便于觀察實驗現象，但是面對深海環境惡劣，系統的能耗、計算量、通信量等在系統控制和協同定位方案設計中所占比重也隨之大幅上升，所以在這樣的嚴苛約束條件下，完成系統能耗、計算量、通信量的優化，對于多AUV集群系統的快速集結，甚至調整編隊結構，有著十分重要的意義。

發明內容

為了解決上述技術問題，本發明提供了一種用于水下無人機器人集群的動態定位信息融合方法，通過引入動態拓撲下的一致性方法的概念，結合分布式無跡卡爾曼濾波方法，在通信網絡的每個節點中都嵌入局部無跡濾波器和加權平均一致性濾波器，局部無跡濾波器利用各個AUV節點的局部多源觀測信息，得到關于被測節點定位狀態的局部無偏估計量；同時，加權平均一致性濾波器對所有局部后驗估計進行一致融合，使全局后驗估計結果以信息矩陣對后驗估計均值加權的形式輸出。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種用于水下無人機器人集群的動態定位信息融合方法，該方法包括以下步驟：

步驟一：搭建多AUV協同定位系統狀態空間模型和基于平均網絡無向圖的通信網絡模型，綜合考慮平臺的動力學特性、確定輸入參變量，加入高斯噪聲，建立運動方程；

步驟二：閾值加權消除局部信息的粗差：局部觀測值的后端加入了閾值加權模塊對特殊的節點信息進行優化；

步驟三：局部信息濾波器：利用無跡變換，對函數的概率密度作近似，求出目標事件的期望和方差，將非線性問題轉變成卡爾曼濾波問題，輸出局部后驗值；

步驟四：加權平均一致性濾波器：加權平均一致性濾波器對所有局部后驗估計進行一致融合，使全局后驗估計結果以信息矩陣對后驗估計均值加權的形式輸出；

步驟五：優化全局后驗結果：在一致性濾波器輸出全局后驗估計值及協方差時，判斷其是否對應最新時刻并對其優化，產生一個穩定的預估值作為局部濾波器的輸入值，以解決濾波異步問題。