一种水下机器人多传感器融合与运动轨迹预测方法
专利汇可以提供一种水下机器人多传感器融合与运动轨迹预测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 是一种 水 下 机器人 多 传感器 融合与运动轨迹预测方法，包括以下步骤：首先，对多个声呐观测数据进行融合；其次，建立 预测模型 ；最后，根据目标水下机器人过去和现在的运行轨迹，进行运行轨迹预测。该方法通过多 传感器数据 融合，采用多传感器信息融合获取水下环境信息的方式，充分利用数据冗余性和互补性,保证水下环境 感知 的准确性、快速性、 稳定性 ，本 专利 根据声呐观测到的水下机器人的数据利用关联 算法 进行航迹识别，对于不同声呐观测到水下机器人的航迹进行相似性判别,数据融合，最后进行轨迹预测。，下面是一种水下机器人多传感器融合与运动轨迹预测方法专利的具体信息内容。
1.一种水下机器人多传感器融合与运动轨迹预测方法，其特征是：监控测量船上安装有多个探测声呐，水下机器人上安装有响应信标，所述的水下机器人上安装有水深传感器，所述的监控测量船上安装有方向传感器和GPS模块，所述的探测声呐用于按照周期向周围发射探测脉冲信号，所述的响应信标用于接收探测脉冲信号，并进行响应，探测声呐测出响应信标相对于探测声呐的距离和方向角度，所述的水深传感器可以用来测量水下机器人所处的位置深度，所述的方向传感器和GPS模块用于将探测声呐测量到的水下机器人的距离和方向角度转化为大地坐标下的位置信息；具体检测方法如下：
步骤1，对多个传感器的观测数据进行融合；
步骤2，建立观测模型；
步骤3，根据目标过去和现在的位置轨迹，对后续的短时刻内的运行轨迹进行预测。
2.根据权利要求1所述的一种水下机器人多传感器融合与运动轨迹预测方法，其特征在于：所述的步骤1的具体计算过程如下：
设随机向量x∈Rn,基于L个探测声呐传感器观测，已知L个无偏估计为 即
设已知估计误差 的方差阵 和互协方差 阵。寻求x的
按矩阵加权无偏估计，融合估计，按矩阵加权线性最小方差最优融合公式如下：
其中Ai为加权矩阵，最优加权阵[A1,…AL]＝(eTP-1e)-1eTP-1,最优融合估计误差方差阵为P0＝(eTP-1e)-1。
3.根据权利要求2所述的一种水下机器人多传感器融合与运动轨迹预测方法，其特征在于：所述的步骤2中观测模型的建立方法具体为：
设采样周期T0,首先考虑一维坐标与时间的观测模型：
y(t)＝x(t)+δ(t)
其中y(t)表示tT0处声呐定位的观测值，x(t)表示被测目标在采样时刻tT0处真实位置，δ(t)表示声呐定位观测，可以假设零均值、方差为 的白噪声；方差 的估值可通过大量声呐观测数据用统计方法获得。
4.根据权利要求3所述的一种水下机器人多传感器融合与运动轨迹预测方法，其特征在于：所述的步骤3中运行轨迹的预测方法具体为：
设采样周期为T0,假设地面为平面，以地面为基准面，由于被测目标的深度是渐变的，若不考虑深度的变化预测为一个估计包含二维位置坐标(x,y)与时间t信息的三维空间轨迹；
若不考虑深度变化，被测目标的运动可以分解为向东运动和向北运动，被测目标向东运动状态变量xe(t)、 分别表示为在时刻tT0向东位置、速度、加速度；同理，设被测目标向北运动的状态向量xn(t)， 被测目标在时刻tT0处与坐标原点的距
离ρ(t)和速度v(t)分别为：
由匀加速运动规律得被测目标向东运动方程：
向北运动方程为：
yxn(t)＝xn(t)+δxn(t)
其中，ue(t)为向东加速度，un(t)为向北加速度，we(t)、wn(t)、δxe(t)、δve(t)、δxn(t)、δvn(t)为两两相互独立的白噪声；水下环境复杂，会出现不同程度的干扰，因此会产生一些误差，we(t)是向东方向的加速度误差，wn(t)向北方向的加速度误差，δxe(t)向东方向运动的位移误差，δve(t)向东方向运动的速度误差，δxn(t)向北方向运动位移误差，δvn(t)向北运动的速度误差；
向东和向北状态空间模型为：
Xe(t+1)＝Φxe(t)+Bue(t)+Γwn(t)
Ye(t)＝HXe(t)+ve(t)
和
Xn(t+1)＝Φxn(t)+Bun(t)+Γwn(t)
Yn(t)＝HXn(t)+vn(t)
5.根据权利要求4所述的一种水下机器人多传感器融合与运动轨迹预测方法，其特征在于：当向东和向北两个方向的噪声不相关时，由于向东和向北具有相同的状态空间模型，可对向东和向北两个方向上的运动进行单独处理，并对向东和向北两个方向的运动进行分别预测。
6.根据权利要求5所述的一种水下机器人多传感器融合与运动轨迹预测方法，其特征在于：所述的向东和向北两个方向上状态空间模型结合深度变化规律，对水下机器人的运动轨迹进行完整预测。
一种水下机器人多传感器融合与运动轨迹预测方法
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