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申请/专利权人：河海大学
申请日：2023-08-16
公开（公告）日：2023-09-19
公开（公告）号：CN116772903A
主分类号：G01C25/00
分类号：G01C25/00;G06F17/16;G01C21/16
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2023.10.20#授权;2023.10.10#实质审查的生效;2023.09.19#公开
摘要：本发明公开了一种基于迭代EKF（扩展卡尔曼滤波）的SINSUSBL安装角估计方法，属于水下机器人导航技术领域。本发明将迭代EKF算法用于SINSUSBL安装角估计方法中，整个过程主要步骤包括：模型构建、基于迭代EKF的状态更新、基于LM算法的预测协方差矩阵优化，量测噪声方差阵优化，系统噪声方差阵优化以及基于迭代EKF的量测更新。本发明可以解决由于水下机器人捷联惯性导航系统与超短基线定位系统同载体的坐标系不同，而导致水下机器人导航精度下降的问题，提高估计SINSUSBL安装角的能力。相比于传统SINSUSBL安装角估计方法，本方法具有较高的鲁棒性和估计精度。
主权项：1.一种基于迭代EKF的SINSUSBL安装角估计方法，该方法基于水上水下载体、应答器、以及安装在所述载体上的一体化装置，所述一体化装置上安装有IMU、SINS、USBL；其中USBL输出信息，和分别表示USBL输出的两个方位角信息，表示USBL输出的斜距信息；用上标表示导航坐标系，简称为系，应答器在系下的绝对位置通过长基线的方式获得；GPS实时测量的卫星天线安装点在系下的绝对位置已知；载体姿态，由IMU测量得到，、、分别表示横摇角、纵摇角和航向角；其特征在于，该方法具体包括如下步骤：S1.对水下机器人导航系统模型进行构建；S2.使用基于迭代的扩展卡尔曼滤波算法进行状态更新；S3.使用LM算法优化调整迭代的扩展卡尔曼滤波算法的预测协方差矩阵；S4.对量测噪声方差阵进行优化；S5.对系统噪声方差阵进行优化；S6.进行基于迭代的扩展卡尔曼滤波算法进行量测更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 基于迭代EKF的SINS/USBL安装角估计方法
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