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一种水下 机器人纯方位目标估计方法

阅读：480发布：2020-05-08

专利汇可以提供一种水下机器人纯方位目标估计方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种水下机器人纯方位目标估计方法，在水下机器人进行被动声纳探测过程中，利用被动声纳提供的目标纯方位信息，结合基于图优化的估计模块和保证可观测性的路径规划模块，在机器人高精度航位推算的基础上，实现纯方位目标的非线性估计。本发明使得水下机器人在执行探测任务的过程中，能够利用连续观测信息，实现时间窗口内的最优估计，并充分利用水下机器人的机动能力，增强探测过程中的可观测性，满足目标探测过程的鲁棒性要求。，下面是一种水下机器人纯方位目标估计方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种水下机器人纯方位目标估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：开始目标探测任务，规划探测路径，水下机器人开始航行；
步骤2：水下机器人利用多普勒测速仪采集速度信息，获得水下机器人在大地坐标系下的速度值，并将速度值输入至机器人航位推算模块；
步骤3：水下机器人利用姿态传感器采集姿态信息，获取水下机器人在大地坐标系下的姿态值，并将姿态信息输入至机器人航位推算模块；
步骤4：机器人航位推算模块根据输入的速度信息和姿态信息，采用航位推算算法，完成对于机器人自身位置的估计,并根据输出的位置信息，迭代更新水下机器人位置因子图的变量节点；
步骤5：将目标位置信息作为一个变量节点，并根据目标位置信息和机器人位置信息，以及被动声纳探测模块获取的目标相对于机器人的方位信息，构成因子图的因子节点；
步骤6：利用非线性最小二乘求解因子图的最大后验估计，获取目标位置信息，实现对于目标位置的修正；
步骤7：判断估计的目标位置是否收敛，若收敛结束目标探测任务，否则回到步骤2，根据当前位置估计信息，更新探测路径，继续执行探测任务。
2.根据权利要求1所述的一种水下机器人纯方位目标估计方法，其特征在于：航位推算模块利用多普勒测速仪与姿态传感器，结合卡尔曼滤波器，完成水下机器人位置与姿态的计算。
3.根据权利要求1所述的一种水下机器人纯方位目标估计方法，其特征在于：被动声纳探测模块利用多元声纳阵列，根据目标噪声的测量信息，完成目标噪声的方位估计，为图优化估计过程提供目标观测数据。

说明书全文

一种水下 机器人纯方位目标估计方法

技术领域

[0001] 本发明属于水下机器人应用领域，涉及一种水下机器人纯方位目标估计方法，特别是一种基于图优化的水下机器人纯方位目标估计方法。

背景技术

[0002] 水下机器人为水下目标探测任务提供了一种新的平台和形式，水下目标探测是水下机器人领域的重要应用方向。然而，水下目标探测往往只能获取有限的目标方位信息，为目标位置估计带来了极大的难题。

[0003] 本发明中的水下机器人纯方位目标估计方法，利用被动声纳提供的目标纯方位信息，结合基于图优化的估计模块和保证可观测性的路径规划模块，在机器人高精度航位推算结果的基础上，建立位置估计误差图模型，通过非线性优化算法，实现纯方位目标的非线性估计。

发明内容

[0004] 针对上述现有技术，本发明要解决的技术问题是提供一种通过建立目标估计的图模型，提高目标估计算法的鲁棒性，达到目标位置估计的目的的水下机器人纯方位目标估计方法。解决水下机器人在水下被动目标探测过程中的纯方位估计问题，实现水下目标的位置估计。

[0005] 为解决上述技术问题，本发明一种水下机器人纯方位目标估计方法，包括以下步骤：

[0006] 步骤1：开始目标探测任务，规划探测路径，水下机器人开始航行；

[0007] 步骤2：水下机器人利用多普勒测速仪采集速度信息，获得水下机器人在大地坐标系下的速度值，并将速度值输入至机器人航位推算模块；

[0008] 步骤3：水下机器人利用姿态传感器采集姿态信息，获取水下机器人在大地坐标系下的姿态值，并将姿态信息输入至机器人航位推算模块；

[0009] 步骤4：机器人航位推算模块根据输入的速度信息和姿态信息，采用航位推算算法，完成对于机器人自身位置的估计,并根据输出的位置信息，迭代更新水下机器人位置因子图的变量节点；

[0010] 步骤5：将目标位置信息作为一个变量节点，并根据目标位置信息和机器人位置信息，以及被动声纳探测模块获取的目标相对于机器人的方位信息，构成因子图的因子节点；

[0011] 步骤6：利用非线性最小二乘求解因子图的最大后验估计，获取目标位置信息，实现对于目标位置的修正；

[0012] 步骤7：判断估计的目标位置是否收敛，若收敛结束目标探测任务，否则回到步骤2，根据当前位置估计信息，更新探测路径，继续执行探测任务。

[0013] 本发明还包括：

[0014] 1.航位推算模块利用多普勒测速仪与姿态传感器，结合卡尔曼滤波器，完成水下机器人位置与姿态的计算。

[0015] 2.被动声纳探测模块利用多元声纳阵列，根据目标噪声的测量信息，完成目标噪声的方位估计，为图优化估计过程提供目标观测数据。

[0016] 本发明的有益效果：本发明利用图优化方法，增强估计过程中的鲁棒性，并结合路径规划算法，提高轨迹过程的可观测性，为水下机器人被动目标探测提供一种新的手段。

[0017] 本发明使得水下机器人在执行探测任务的过程中，能够利用连续观测信息，实现时间窗口内的最优估计，并充分利用水下机器人的机动能力，增强探测过程中的可观测性，满足目标探测过程的鲁棒性要求。方法逻辑清晰、实践简单。

[0018] 在水下机器人进行被动声纳探测过程中，利用被动声纳提供的目标纯方位信息，结合基于图优化的估计模块和保证可观测性的路径规划模块，在机器人高精度航位推算的基础上，实现纯方位目标的非线性估计。本发明建立了基于图模型的目标估计方法，为纯方位估计提供了一种新的手段，满足了水下目标估计的鲁棒性要求。附图说明

[0019] 图1为水下机器人目标估计系统结构框图；

[0020] 图2为目标估计图模型结构图；

[0021] 图3为目标估计方法流程图。

具体实施方式

[0022] 下面将结合附图对本发明做进一步详细说明.

[0023] 结合图1,水下机器人目标估计系统结构如下：

[0024] 如图1所示，水下机器人目标估计系统结构包括图优化估计模块、路径规划模块、被动声纳探测模块、航位推算模块等。水下机器人利用被动声纳提供的目标纯方位信息、基于航位推算模块的方位估计信息，建立目标估计的图模型，结合基于图优化的估计模块，完成非线性最优估计，实现纯方位目标的位置估计。

[0025] 图优化估计模块：利用目标的方位测量信息与水下机器人的位置信息，采用因子图优化方法，建立非线性优化目标，实现目标位置的最优估计。

[0026] 路径规划模块:根据目标位置估计，规划探测任务所需要的曲线运动轨迹，保证目标探测过程的可观测性，并优化被动声纳探测模块的探测角度。

[0027] 被动声纳探测模块：利用多元声纳阵列，根据目标噪声的测量信息，实现目标噪声的方位估计，为图优化估计过程提供目标观测数据。

[0028] 航位推算模块：利用多普勒测速仪与姿态传感器，结合卡尔曼滤波器，实现水下机器人位置与姿态的计算。

[0029] 基于图优化的非线性估计模块利用因子图，实现水下机器人纯方位目标估计问题的数学抽象，建立针对方位角的优化方程，完成目标位置最优估计。被动声纳探测模块的有效探测角度为-45°～45°，超过此探测角度的目标置信较低，无法作为有效的测量数据。航位推算模块计算得到的水下机器人位置与姿态信息，具有较高的精度，足以满足目标估计过程中的位置与姿态精度需求。路径规划模块通过规划方法，生成即可保证非线性估计模块可观测性，且能提高被动声纳探测置信度的航行运动轨迹。

[0030] 结合图2,介绍水下机器人目标估计图模型结构：

[0031] 变量Xt表示机器人t时刻的自身位置信息，Tar为目标的位置估计信息，即因子图的变量节点，根据Xt与Tar，可获取目标方位的预测信息，结合目标方位观测数据，黑色实心点表示变量间的因子关系，即因子图的因子节点，表示观测与预测间的偏差。

[0032] 结合图3，介绍水下机器人纯方位目标估计方法的流程：

[0033] 1.开始目标探测任务，规划探测路径，水下机器人开始航行；

[0034] 2.水下机器人利用多普勒测速仪采集速度信息，获得水下机器人在大地坐标系下的速度值，并将速度值输入至机器人位置估计模块；

[0035] 3.水下机器人利用姿态传感器采集姿态信息，获取水下机器人在大地坐标系下的姿态值，并将姿态信息输入至机器人位置估计模块；

[0036] 4.机器人位置估计模块根据输入的速度信息和姿态信息，采用航位推算算法，实现对于机器人自身位置的估计,并根据输出的位置信息，建立/更新水下机器人位置因子图的变量节点；

[0037] 5.将目标位置信息作为一个变量节点，并根据目标位置信息和机器人位置信息，以及被动探测声纳获取的目标相对于机器人的方位信息，构成因子图的因子节点；

[0038] 6.利用非线性最小二乘求解因子图的最大后验估计，获取目标位置信息，实现对于目标位置的修正；

[0039] 7.判断估计的目标位置是否收敛，若收敛结束目标探测任务，否则回到步骤2，根据当前位置估计信息，更新探测路径，继续执行探测任务。

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