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    水下機(jī)器人定位導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與分析

    2022-04-08 07:52:54趙河明
    兵器裝備工程學(xué)報(bào) 2022年3期
    關(guān)鍵詞:定位導(dǎo)航慣導(dǎo)導(dǎo)航系統(tǒng)

    范 剛,張 亞,趙河明,李 波

    (中北大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院,太原 030051)

    1 引言

    自上個(gè)世紀(jì)中后期,無(wú)人潛航器(unmanned underwater vehicle,UUV)受到越來(lái)越多國(guó)家的重視,由于具有隱蔽性好,可搭載多種用途傳感器、設(shè)備或武器,可執(zhí)行如掃雷、反潛等特殊任務(wù),效費(fèi)比高,機(jī)動(dòng)靈活,可回收再利用等優(yōu)點(diǎn),世界各國(guó)都在大力開(kāi)展UUV的科研工作。UUV依照控制類型的不同,可以分為遙控操作潛水器(remote operated vehicle,ROV)以及自主水下潛器(autonomous underwater vehicle,AUV)2種。由于AUV不同于ROV,其與水面人員無(wú)臍帶連接,導(dǎo)航定位完全依靠自主,且AUV自身的體積和能源儲(chǔ)量有限,因此研究出耗能低、多目標(biāo)、航程遠(yuǎn)、定位精度高的導(dǎo)航定位系統(tǒng),對(duì)于AUV是否能勝任遠(yuǎn)距離多用途任務(wù)至關(guān)重要。

    以下主要介紹UUV的幾種基本導(dǎo)航方式,并著重列舉出近些年國(guó)內(nèi)外熱點(diǎn)研究的幾種組合導(dǎo)航系統(tǒng),分析各自的系統(tǒng)原理,比較它們之間的優(yōu)劣,提出了目前的技術(shù)難點(diǎn)和將來(lái)的研究方向。

    2 水下機(jī)器人基本導(dǎo)航方式

    2.1 慣性/航位推算導(dǎo)航

    航位推算導(dǎo)航(dead reckoning,DR)是一種很常見(jiàn)的基本導(dǎo)航方式。其方法是依靠羅經(jīng)和多普勒速度計(jì)(doppler velocity log,DVL)得到水下潛器的位姿、速度,然后對(duì)時(shí)間進(jìn)行積分,推算出當(dāng)前位置。

    慣性導(dǎo)航(inertial navigation system,INS)應(yīng)歸類于航位推算導(dǎo)航。原理與航位推算導(dǎo)航相似,通過(guò)三軸陀螺儀、三軸加速度計(jì)和DVL得到潛器的旋轉(zhuǎn)角速度、位姿方向和加速度,結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)時(shí)間進(jìn)行兩次積分,解算出潛器當(dāng)前的位置。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)可分為平臺(tái)式以及捷聯(lián)式2種,因捷聯(lián)式相比于平臺(tái)式而言,有著體積小、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、方便維護(hù)等特點(diǎn),被大多數(shù)慣導(dǎo)系統(tǒng)所采用。

    1958年,世界上第一艘核潛艇美國(guó)“鸚鵡螺”號(hào)就搭載了當(dāng)時(shí)較先進(jìn)的慣導(dǎo)系統(tǒng)在北極連續(xù)潛航21 d,航程15 086 km,而誤差僅有37 km。我國(guó)對(duì)于慣導(dǎo)系統(tǒng)的研究相對(duì)較晚,不過(guò)從1994年沈陽(yáng)自動(dòng)化所成功研制的第一臺(tái)AUV“探索者”號(hào),到2018年北京自動(dòng)化控制設(shè)備研究所研發(fā)的深海型高精度慣性基組合導(dǎo)航系統(tǒng),研究成果是相當(dāng)可喜的,至此我國(guó)完全依賴于國(guó)外水下高精度導(dǎo)航設(shè)備的歷史終于被打破了。

    但是無(wú)論是DR或是INS,都會(huì)隨著時(shí)間的累積而使得誤差逐漸增大,從而偏離原來(lái)的目標(biāo)位置。通過(guò)上浮至水面,獲取衛(wèi)星定位信號(hào),雖然可以修正誤差,但上浮、下潛所需的能量較大,這對(duì)于能源本就有限的水下潛器來(lái)說(shuō)是不可取的。如何使用更多的輔助導(dǎo)航技術(shù)來(lái)修正隨時(shí)間而積累的偏差,成為今后的重點(diǎn)研究方向。

    2.2 水聲學(xué)(SONAR)導(dǎo)航

    由于水下電磁波的衰減極其嚴(yán)重,傳播距離非常有限,對(duì)于長(zhǎng)時(shí)間進(jìn)行深水潛航的AUV來(lái)說(shuō)水聲導(dǎo)航系統(tǒng)因其在水中較電波、光波傳播距離更長(zhǎng)成為了目前比較主流的水下導(dǎo)航方式。

    水聲學(xué)導(dǎo)航的原理是通過(guò)計(jì)算AUV與聲標(biāo)之間聲波信號(hào)的傳輸時(shí)間及其相位差來(lái)確定AUV與聲標(biāo)之間的相對(duì)位置,然后通過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換得到AUV在大地坐標(biāo)系上的位置信息。水聲學(xué)導(dǎo)航大致可分為3類,即長(zhǎng)基線(LBL),短基線(SBL)和超短基線(USBL)3種導(dǎo)航方式,具體取決于基線的長(zhǎng)度、基陣的數(shù)量和布置位置(如圖1)。

    圖1 3類聲學(xué)定位導(dǎo)航系統(tǒng)示意圖Fig.1 Schematic diagram of 3 kinds of acoustic positioning and navigation systems

    3種導(dǎo)航方式各有利弊,LBL導(dǎo)航精度最高,但其基陣布設(shè)需花費(fèi)大量的時(shí)間和成本,SBL和USBL則相對(duì)簡(jiǎn)單但其工作距離和精度都要比LBL小的多。表1為聲學(xué)導(dǎo)航系統(tǒng)的分類及特點(diǎn)。

    表1 聲學(xué)定位導(dǎo)航系統(tǒng)分類Table 1 Classification of acoustic positioning and navigation systems

    國(guó)外的聲學(xué)導(dǎo)航系統(tǒng)發(fā)展相對(duì)較早,包括美國(guó)、法國(guó)、英國(guó)等國(guó)家已經(jīng)生產(chǎn)推出系列化的產(chǎn)品,從軍事應(yīng)用到民品,種類多樣,技術(shù)成熟。2013年,我國(guó)自主研發(fā)的載人潛器“蛟龍?zhí)枴保肔BL長(zhǎng)基線導(dǎo)航系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了靜止?fàn)顟B(tài)下方差為2 cm的定位精度,標(biāo)志著我國(guó)聲學(xué)導(dǎo)航技術(shù)邁向了新的高度。

    聲學(xué)導(dǎo)航系統(tǒng)的誤差來(lái)源主要有系統(tǒng)誤差、聲速誤差、反射路徑誤差、噪聲誤差和測(cè)量誤差等。如何有效的降低這些誤差對(duì)信號(hào)的干擾,是以后聲學(xué)導(dǎo)航研究所必須面臨的問(wèn)題。

    3 水下機(jī)器人組合導(dǎo)航方式

    3.1 SINS/SONAR組合導(dǎo)航方式

    水聲學(xué)導(dǎo)航系統(tǒng)必須在其基陣范圍內(nèi)才能夠發(fā)揮作用,因而作用范圍有限,而慣導(dǎo)系統(tǒng)的位置誤差會(huì)隨著時(shí)間的累計(jì)不斷增加。為了實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)航程、高精度的導(dǎo)航任務(wù),SINS/DVL/LBL組合導(dǎo)航應(yīng)運(yùn)而生。

    SINS/DVL/LBL組合導(dǎo)航系統(tǒng)不僅會(huì)明顯的降低慣導(dǎo)系統(tǒng)的時(shí)間累計(jì)誤差,還會(huì)提高水下機(jī)器人的工作范圍,使得水下機(jī)器人在保障導(dǎo)航精度要求的前提下,能夠到達(dá)更遠(yuǎn)的距離。李旻等闡述了一種SINS/DVL/LBL組合導(dǎo)航系統(tǒng),驗(yàn)證了SINS/DVL位置誤差的可觀性低,而LBL可為其提供準(zhǔn)確的位置信息,進(jìn)而提高位置誤差可觀性。法國(guó)iXblue公司生產(chǎn)的“ROVINS”純慣導(dǎo)位置精度為0.1%TD,添加了USBL/LBL輔助導(dǎo)航之后,其位置精度三倍于USBL/LBL的位置精度性能。

    復(fù)雜的水下環(huán)境造成了不可避免卻對(duì)導(dǎo)航系統(tǒng)性能影響嚴(yán)重的干擾數(shù)據(jù),對(duì)于數(shù)據(jù)的處理方面,張濤等闡述了一種利用UKF對(duì)多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理的技術(shù),表明UKF濾波精度確實(shí)是要高于EKF。趙俊波等在SINS/DBL/LBL組合導(dǎo)航系統(tǒng)中使用改進(jìn)的變分貝葉斯濾波方法來(lái)代替經(jīng)典的卡爾曼濾波方法,改善了由測(cè)量噪聲和野值干擾所帶來(lái)的濾波精度下降問(wèn)題。朱兵等提出了一種聯(lián)邦卡爾曼濾波算法,降低了測(cè)量噪聲對(duì)導(dǎo)航精度的影響。

    以上幾種濾波算法,均能較好的改善導(dǎo)航系統(tǒng)性能。

    在水下信標(biāo)的設(shè)計(jì)方面,葉連鳳等設(shè)計(jì)了一種水下定位信標(biāo)裝置,其定位距離最大可以達(dá)到1 200 m,定位精度優(yōu)于5‰,工作最大水深為300 m,最長(zhǎng)工作時(shí)間要大于24 h。王麗等將DBSCAN算法應(yīng)用到信標(biāo)定位中,并設(shè)計(jì)了水下信標(biāo)陣的整體航路。

    SONAR/DVL/LBL組合導(dǎo)航系統(tǒng)既解決了慣導(dǎo)系統(tǒng)隨著時(shí)間誤差累積的缺點(diǎn),也提高了水聲導(dǎo)航的作用范圍,但其導(dǎo)航精度依然存在著不小的誤差,如何通過(guò)技術(shù)手段來(lái)修正這些誤差,是今后SONAR/DVL/LBL組合導(dǎo)航需要解決的問(wèn)題。

    3.2 SINS/SONAR/GNSS組合導(dǎo)航方式

    SONAR/INS導(dǎo)航系統(tǒng)雖然可以較精確的提供AUV的導(dǎo)航定位信息,但聲標(biāo)的位置定位工作是比較繁瑣的,尤其對(duì)于未知海域來(lái)說(shuō),并沒(méi)有足夠的條件來(lái)進(jìn)行聲標(biāo)、基陣的定位工作。利用全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(GNSS)對(duì)海上浮標(biāo)進(jìn)行自主定位,AUV通過(guò)接收、處理海上浮標(biāo)的聲波信號(hào),結(jié)合慣導(dǎo)系統(tǒng)和測(cè)深傳感器最終確定自身的位置,從而較好的解決上述問(wèn)題。

    GNSS中美國(guó)全球定位系統(tǒng)(GPS)的空間信號(hào)精度為0.52 m;歐洲伽利略系統(tǒng)(Galileo)的空間信號(hào)精度為0.25 m;俄羅斯格洛納斯系統(tǒng)(GLONASS)最高能達(dá)到0.03m的地面增強(qiáng)服務(wù);我國(guó)的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(BDS)定位精度優(yōu)于10 m,測(cè)速精度優(yōu)于0.2 m/s,授時(shí)精度優(yōu)于20 ns并且在亞太地區(qū)的精度數(shù)據(jù)更加優(yōu)秀。以上4種衛(wèi)星定位系統(tǒng)均能較好的滿足對(duì)海上浮標(biāo)的定位需求。

    衛(wèi)星定位系統(tǒng)主要由不在同一平面的4顆定位衛(wèi)星、地面基站和水面定位設(shè)備而組成,通過(guò)計(jì)算建立的數(shù)學(xué)模型,得到設(shè)備當(dāng)前的位置信息。國(guó)內(nèi)外研究人員對(duì)于SONAR/INS/GNSS組合導(dǎo)航系統(tǒng)都做了相應(yīng)的研究。Youngberg等提出了一種SONAR/INS/GNSS組合導(dǎo)航方案,利用兩個(gè)浮標(biāo)接收GPS信號(hào),獲得其在大地坐標(biāo)地上的位置,并且利用GPS相互通信,確定二者之間的距離差值,然后通過(guò)聲學(xué)導(dǎo)航系統(tǒng)為水下多個(gè)目標(biāo)提供位置信息。李士剛等對(duì)借助BDS和智能浮標(biāo)為水下平臺(tái)提供導(dǎo)航定位進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果顯示浮標(biāo)陣內(nèi)定位精度最高為4.5 m,邊緣處的最低定位精度是7.7 m。在信標(biāo)的定位精度方面,張丹等通過(guò)計(jì)算和仿真證明GPS對(duì)信標(biāo)的定位存在一定誤差,但不超過(guò)兩米。王秉洲等利用SINS/SONAR/GPS設(shè)計(jì)了一種小型無(wú)纜水下機(jī)器人組合導(dǎo)航裝置,可實(shí)現(xiàn)較長(zhǎng)距離的導(dǎo)航任務(wù)。以上中外研究成果證明,通過(guò)浮標(biāo)利用GNSS可以更好的提高水下定位導(dǎo)航精度,豐富了水下定位導(dǎo)航方式。

    利用GNSS為AUV提供輔助導(dǎo)航實(shí)質(zhì)上是地面導(dǎo)航通訊功能向水下的延伸。而如何將水下的信息通過(guò)GNSS傳至地面指揮中心,形成陸海空全方位一體化的導(dǎo)航通訊系統(tǒng),就需要依靠水下通信系統(tǒng)來(lái)完成。水下通信大多是結(jié)合GNSS形成與地面控制人員的聯(lián)系,不僅可以將水下潛器的位置信息、獲取的數(shù)據(jù)傳送予地面/水面控制人員,還可以將控制人員的指令傳達(dá)至水下潛器,以達(dá)到更好的定位導(dǎo)航和路徑規(guī)劃效果。由于電磁波在水中的衰減問(wèn)題嚴(yán)重,最長(zhǎng)的通信距離也只有百米左右,藍(lán)綠光波雖然傳播距離略長(zhǎng),但難以突破千米量級(jí)。傳播距離至上千公里,通信速率可達(dá)10~100 bps的水聲通信成為當(dāng)前深海通信的唯一選擇。

    水下通信網(wǎng)絡(luò)大致由水下節(jié)點(diǎn)、水面浮標(biāo)、通信衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)和岸上基站等組成。目前美國(guó)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)水下100 m左右深度的激光通信。2001年,一種為高緯度地區(qū)和冰下作業(yè)而設(shè)計(jì)的ALTEX AUV完成了首次北極極地實(shí)驗(yàn),它所搭載的通信系統(tǒng)通過(guò)冰上浮標(biāo)和GPS實(shí)現(xiàn)了與地面考察人員的數(shù)據(jù)通信。Frédéric Mosca等設(shè)計(jì)了一種新型聲源,采用中心頻率為500 Hz,帶寬為100 Hz的調(diào)制解調(diào)器,利用“被動(dòng)時(shí)間逆轉(zhuǎn)過(guò)程”實(shí)現(xiàn)了1 000 km范圍內(nèi)100 bit/s的遠(yuǎn)程通信。

    由于水下環(huán)境復(fù)雜多變,海水聲波的吸收衰減、海水的多經(jīng)效應(yīng)、多普勒頻移大、水聲信道的時(shí)變性以及環(huán)境噪聲的疊加影響,水聲通信需要攻克的這些技術(shù)難點(diǎn)是未來(lái)研究的主要方向。同時(shí),水聲信道的信號(hào)與GNSS信號(hào)都存在著受到外界惡意干擾的情況,如何讓水下機(jī)器人自動(dòng)識(shí)別干擾信號(hào),自主進(jìn)行航線修正也是此類組合導(dǎo)航方式所要面臨以及必須解決的問(wèn)題。

    3.3 結(jié)合地球物理的組合導(dǎo)航方式

    慣性/航位推算導(dǎo)航和SONAR/INS/GNSS組合導(dǎo)航存在誤差隨時(shí)間發(fā)散、隱蔽性差等缺點(diǎn)。地球物理導(dǎo)航因具有精確度高、隱蔽性好、不受外界干擾等特點(diǎn),可以很好的彌補(bǔ)前述導(dǎo)航方式的不足。

    地球物理導(dǎo)航系統(tǒng)主要由慣性導(dǎo)航單元、地球物理測(cè)量單元和數(shù)據(jù)匹配算法單元組成。慣性導(dǎo)航單元負(fù)責(zé)提供初始位置和工作范圍的限定,地球物理測(cè)量單元主要提供AUV實(shí)時(shí)測(cè)量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)匹配算法單元主要是將測(cè)量數(shù)據(jù)與地球物理數(shù)據(jù)庫(kù)做匹配從而獲得AUV的實(shí)時(shí)位置信息。地球物理導(dǎo)航的系統(tǒng)工作流程如圖2所示。

    圖2 地球物理導(dǎo)航系統(tǒng)工作流程框圖Fig.2 Geophysical navigation system workflow block diagram

    地球物理導(dǎo)航大致可分為地形、重力以及地磁匹配導(dǎo)航,三者原理相似,其中研究人員對(duì)于地形匹配導(dǎo)航系統(tǒng)的研究較多。Ingemar Nygren在他的博士論文中提出了一種水下機(jī)器人定位方法,該方法借助聲吶和海底地形圖確定AUV的絕對(duì)位置。驗(yàn)證了偽波峰位置的似然函數(shù)收斂到一個(gè)高斯概率密度函數(shù)時(shí),測(cè)量的波束數(shù)目會(huì)趨于無(wú)窮大。Meduna D K等使用地形相對(duì)導(dǎo)航技術(shù)(terrain relative navigation,TRN)在海中進(jìn)行了導(dǎo)航實(shí)驗(yàn),其導(dǎo)航精度達(dá)到了5~10 m,遠(yuǎn)超于航位推算導(dǎo)航的5%~25%觀測(cè)精度,TRN/AHRS組合導(dǎo)航完全能夠達(dá)到甚至超越水聲學(xué)導(dǎo)航的精度,并且證實(shí)了高性能TRN可以使用低成本傳感器來(lái)代替原來(lái)的高精度慣導(dǎo)系統(tǒng)和高品質(zhì)聲吶(如多波速回聲測(cè)深儀)。韓月等對(duì)于地形輔助定位提出了一種改進(jìn)的粒子濾波算法,以減少粒子多樣性的損失來(lái)提高系統(tǒng)的定位精度。

    對(duì)于其他2種地球物理導(dǎo)航方式,劉念等使用TERCOM和UKF進(jìn)行重力梯度輔助導(dǎo)航,修正INS的累積誤差,以達(dá)到提高導(dǎo)航精度的作用。葛錫云等利用地磁對(duì)INS系統(tǒng)進(jìn)行輔助導(dǎo)航,仿真結(jié)果表明,500 s內(nèi)的位置精度相比于純INS系統(tǒng)提升了4倍,誤差小于1 m。

    地球物理導(dǎo)航的關(guān)鍵是獲得先驗(yàn)地球物理數(shù)據(jù)庫(kù),而無(wú)論是國(guó)外還是國(guó)內(nèi)對(duì)此數(shù)據(jù)的收集都是非常有限的,這也是制約地球物理導(dǎo)航的重要原因。如何獲得精確、大量的地球物理數(shù)據(jù)庫(kù),并且設(shè)計(jì)高效、快速的算法來(lái)處理匹配數(shù)據(jù)是今后此方法研究發(fā)展的方向。

    3.4 多UUV協(xié)同導(dǎo)航方式

    在廣闊無(wú)際的海洋中,想要依靠單獨(dú)的UUV來(lái)完成任務(wù),是很困難的。為了執(zhí)行大范圍、多任務(wù)、多目標(biāo)的潛航任務(wù),多UUV協(xié)同導(dǎo)航為此提供了可能。多UUV協(xié)同導(dǎo)航能夠有效的降低慣導(dǎo)系統(tǒng)的精度誤差,并且提高多個(gè)UUV的智能性和效率,完成單個(gè)潛器很難完成的任務(wù)。

    多UUV協(xié)同導(dǎo)航按其結(jié)構(gòu)方式不同,可分為2種,即并行式以及主從式。主從式相比于并行式成本更低,精度也較高,從而成為了多UUV協(xié)同導(dǎo)航的主流方式。Allotta等就設(shè)計(jì)了一種主從式多UUV協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng),將多個(gè)AUV配備低成本慣導(dǎo)單元和深度傳感器,其中只有一個(gè)具有高精度DVL,利用配備DVL的主AUV確定其他從AUV的位置,并且通過(guò)GPS與母艦通信,獲得各個(gè)AUV的具體位置。

    針對(duì)多UUV間的協(xié)調(diào)控制方面,牟春暉等設(shè)計(jì)了一種協(xié)調(diào)路徑跟蹤控制器,使得多UUV間的協(xié)調(diào)達(dá)到更好的效果。胡長(zhǎng)清等通過(guò)建立濾波的狀態(tài)方程和觀測(cè)方程,利用INS和GNSS融合多種導(dǎo)航信息,提升了多UUV間的定位導(dǎo)航精度。Chen S等針對(duì)無(wú)領(lǐng)導(dǎo)多AUV系統(tǒng)和前導(dǎo)跟隨多AUV系統(tǒng),提出了2種新的容錯(cuò)控制技術(shù),使得每個(gè)AUV與其相鄰的AUV交換信息,即分布式共識(shí)控制策略來(lái)容忍多個(gè)AUV系統(tǒng)的信息傳輸故障。

    另外,在控制算法方面,盧健等提出了一種序貫EKF協(xié)同導(dǎo)航算法,較好的提高了協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)的定位導(dǎo)航精度。Sahu等提出了一種多AUV的集群控制算法,這種基于模糊人工勢(shì)函數(shù)的模糊植絨控制算法要優(yōu)于數(shù)學(xué)勢(shì)函數(shù)的控制器性能,對(duì)多UUV的合作運(yùn)動(dòng)控制提供了有效的所需路徑。

    多UUV協(xié)同導(dǎo)航對(duì)于各個(gè)潛器的協(xié)調(diào)控制和個(gè)體間的通信要求較高,如何協(xié)調(diào)好每個(gè)個(gè)體的路徑規(guī)劃并且保持它們之間的通信順暢是今后需要重點(diǎn)研究的方向。

    3.5 結(jié)合人工智能的水下定位導(dǎo)航方式

    近年來(lái),人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展為水下定位導(dǎo)航提供了新的思路與方向。以模擬自然界為核心思路的人工智能算法,在目標(biāo)識(shí)別定位、路徑規(guī)劃、改善定位精度等方面都得到了廣泛的應(yīng)用。

    在目標(biāo)識(shí)別定位方面,李昱等設(shè)計(jì)的一種基于卷積神經(jīng)的水下識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別率能夠達(dá)到99.18%。美國(guó)Scripps海洋研究所與中科院聲學(xué)所的研究人員通過(guò)對(duì)一組50層的深度殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)了在未知海洋環(huán)境中83.8%的深度距離估計(jì)誤差小于10 m,88.8%的聲源定位距離誤差小于1.5 km。徐鳳強(qiáng)等設(shè)計(jì)了一種基于反饋機(jī)制融合USBL的多信息分析算法,并成功應(yīng)用到海產(chǎn)品的智能抓取中。董鵬等利用YOLOv3目標(biāo)檢測(cè)算法在任務(wù)范圍區(qū)域?qū)崿F(xiàn)了目標(biāo)的檢測(cè)與定位。

    對(duì)于未知海域的定位導(dǎo)航問(wèn)題,張揚(yáng)等就提出了一種基于ORB—SLAM2的水下定位算法,應(yīng)用視覺(jué)SLAM通過(guò)相機(jī)在測(cè)量所處環(huán)境數(shù)據(jù)的同時(shí),估計(jì)自身所在位置并繪制出周邊環(huán)境的地圖,用以后續(xù)的定位導(dǎo)航,并通過(guò)海試驗(yàn)證了此算法用于水下定位確實(shí)是可行的。

    隨著人工智能的迅速發(fā)展,其在水下定位導(dǎo)航的應(yīng)用也將更加廣泛。如何將人工智能技術(shù)與水聲通信結(jié)合進(jìn)行任務(wù)目標(biāo)改變時(shí)路徑的自主修改,如何配合遠(yuǎn)距離航程的AUV實(shí)現(xiàn)最后一段距離的目標(biāo)定位是未來(lái)遠(yuǎn)航程、多目標(biāo)、高精度定位導(dǎo)航的發(fā)展方向。

    對(duì)水下機(jī)器人各類定位導(dǎo)航方式的特點(diǎn)進(jìn)行總結(jié)和比較,如表2所示。

    表2 水下機(jī)器人定位導(dǎo)航方法Table 2 Comparison of positioning and navigation methods for underwater robots

    4 結(jié)論

    本文根據(jù)近年來(lái)國(guó)內(nèi)外對(duì)于水下機(jī)器人定位導(dǎo)航的研究成果,總結(jié)、分析了幾種典型的水下定位導(dǎo)航方法,并結(jié)合如水聲通信、人工智能等新技術(shù)的發(fā)展,展望了水下定位導(dǎo)航技術(shù)新的發(fā)展思路和方向。

    今后水下定位導(dǎo)航的研究熱點(diǎn)將會(huì)在以下幾個(gè)方面:

    1)提高數(shù)據(jù)濾波處理質(zhì)量,設(shè)計(jì)魯棒性更強(qiáng)的濾波算法。

    2)設(shè)計(jì)高精度、低成本的測(cè)量傳感器,提高水下機(jī)器人定位導(dǎo)航系統(tǒng)性能。

    3)融合GNSS與水聲通信,讓地面人員對(duì)水下情況了如指掌,增強(qiáng)水下機(jī)器人位置的可觀測(cè)性,提高水聲通信的傳輸距離和速率。

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