[發明專利]基于多模型觀測校正的AUV導航方法有效
| 申請號： | 202110959508.4 | 申請日： | 2021-08-20 |
| 公開（公告）號： | CN113654559B | 公開（公告）日： | 2023-03-31 |
| 發明（設計）人： | 張昕;牟鵬程;何波 | 申請（專利權）人： | 青島澎湃海洋探索技術有限公司 |
| 主分類號： | G01C21/20 | 分類號： | G01C21/20;G01C21/00;G01C21/12;G01C25/00 |
| 代理公司： | 青島匯智海納知識產權代理有限公司 37335 | 代理人： | 陳磊 |
| 地址： | 266000 山東省青島市嶗*** | 國省代碼： | 山東;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 模型 觀測 校正 auv 導航 方法 | ||
1.一種基于多模型觀測校正的AUV導航方法，其特征在于，包括以下步驟：
S1構建觀測校正模型，包括以下具體步驟：
S1.1離線訓練構建多步觀測校正模型；
S1.1.1采集離線訓練數據集：
AUV在相應海域執行多種軌跡的水面任務時，采集不同航向、不同速度下的AHRS、DVL和GPS傳感器數據；
S1.1.2以時間序列的方式構建離線訓練模型輸入項：
利用AHRS采集的k時刻的航向角yawk、俯仰角pitchk、橫滾角rollk、三軸加速度(axk,ayk,azk)、三軸角速度(wxk,wyk,wzk)和DVL采集的k時刻的三軸速度(vxk,vyk,vzk)，構建多步觀測校正模型的輸入向量
xk＝[vxk vyk vzk yawk pitchk rollk axk ayk azk vxk vyk vzk]T；
S1.1.3以時間序列的方式構建離線訓練模型輸出項：
將GPS采集到的經緯度數據轉換為UTM坐標，并根據GPS采集頻率進行裁剪，獲得單位時間內的北-東坐標系下的AUV位移量，j單位時間內的AUV位移量表示為(δxj,δyj)，作為多步觀測校正模型的輸出向量；
S1.1.4離線訓練多步觀測校正模型：
多步觀測校正模型采用Seq2Seq模型，Seq2Seq為編碼器-解碼器結構；
S1.1.5AUV執行任務時，載入訓練好的多步觀測校正模型，根據任務過程中實時采集的AUV數據計算輸出校正量；
S1.2在線訓練構建單步觀測校正模型；
S1.2.1任務開始前執行水面預訓練過程，采集水面數據：
在AUV執行水下任務之前，在水面GPS有信號時采集導航傳感器相關數據，構建單步觀測校正模型水面在線訓練數據集,單步觀測校正模型的訓練集表示為
D＝{(ui,yi)|i＝1,2,...,d}，
其中ui表示i時刻的訓練數據，yi表示i時刻的訓練標簽，yi＝g(ui)+εi，εi為均值為0、協方差為的高斯噪聲；函數g服從高斯分布：/函數m(u)＝E[g(u)]為均值函數，在模型訓練時假設均值為0；k(u,u′)＝E[(g(u)-m(u))(g(u′)-m(u′))]為協方差函數；總的訓練標簽表示為y＝{y1,y2,…,yd}；
S1.2.2構建單步觀測校正模型輸入項：
單步觀測校正模型的輸入項為單位時間內的三軸速度、航向角、俯仰角、橫滾角、三軸加速度和三軸角速度數據
ui＝[xk-q xk-q+1…xk]T，
其中xk＝[vxk vyk vzk yawk pitchk rollk axk ayk azk vxk vyk vzk]T，q表示單位時間內包含的時間步數；
S1.2.3構建單步觀測校正模型輸出項：
單步觀測校正模型的輸出向量為i單位時間內的AUV北-東位移量yi＝(δxi,δyi)；
S1.2.4在線訓練單步觀測校正模型：
單步觀測校正模型基于高斯過程回歸模型進行在線訓練；
S1.2.5AUV執行任務時，根據任務過程中實時采集的AUV數據計算單步觀測校正模型的輸出校正量；
S2將多觀測校正模型的輸出引入AUV觀測過程，以校正系統觀測誤差，包括以下具體步驟：
S2.1構建AUV導航系統狀態向量：
AUV導航系統在k時刻的系統狀態向量為
Xk＝[x,y,yaw,vx,vy,ax,ay,wz]T，
其中(x,y)表示AUV在北-東坐標系下的UTM位置，yaw為AUV當前航向角，(vx,vy)為AUV當前載體坐標系下的前右速度，(ax,ay)為AUV當前載體坐標系下的前右加速度，wz為AUV當前z軸的角速度；
S2.2構建AUV導航系統觀測向量：
AUV導航系統在k時刻的觀測向量為
Zk＝[0,0,yaw,vx,vy,ax,ay,wz]T，
其中yaw為AHRS測得的航向角，(vx,vy)為DVL測得的在載體坐標系下的前右速度，(ax,ay)為AHRS測得的載體坐標系下的前右加速度，wz為AHRS測得的z軸的角速度信息；相應的觀測矩陣為
S2.3判斷觀測校正模型是否有效輸出，若獲得輸出預測值，用于校正觀測誤差，否則直接采用步驟S2.2的AUV導航系統觀測向量；
S3利用交互多模型策略估計AUV的位置：
采用擴展卡爾曼濾波作為基礎濾波器執行交互多模型策略，標準擴展卡爾曼濾波模型作為Model 1，多步觀測校正模型引入Model 2，單步觀測校正模型引入Model 3，三個濾波器并行運行，通過交互多模型策略自適應進行切換，將三個模型的結果融合輸出最終AUV的位置估計。
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