论文摘要
随着水下自主潜航器AUV (Autonomous Underwater Vehicle)在海洋开发中的应用越来越广泛,对AUV导航系统的精度要求也越来越高。导航系统的精度决定了AUV是否可以安全作业及返回。传统航位推算法是AUV中目前最常用的导航方法之一。传统航位推算方法是指利用罗经的姿态信息和多普勒测速仪(DVL)的航速信息,由初始位置开始,一步步地向前推算。传统航位推算算法依赖于多普勒测速仪(DVL)采集的速度数据和姿态传感器采集的姿态数据。AUV在水下运行时,尤其是低航速长时间航行情况下,有可能发生DVL测量数据失效或DVL故障的情况,例如当AUV潜行过浅时,超出DVL测量范围时或者水底地质是淤泥类吸波性强的物质时,DVL发射的声波将无法返回,因此也无法得到有效数据,从而导致传统航位推算方法推算的位置产生极大的误差。因此需要找到一种方法能够有效提高AUV水下导航系统的精度及鲁棒性,从而减少AUV需要出水校正的次数。本文针对这一问题,以哈尔滨工程大学自主研制的AUV为研究对象,对AUV动力学模型辅助的航位推算方法,简称MADR (Model-Aided Dead Reckoning)进行了研究。根据课题需要,本文深入开展了以下工作:首先,对本文的研究对象AUV建立动力学模型,给出了AUV六自由度空间运动的数学表达式,并验证所建立的AUV动力学模型是否正确;其次,以传统航位推算方法的原理及实现方法为基础,对AUV动力学模型辅助的航位推算方法的原理及实现方法进行研究,并对MADR系统的数据处理方法进行研究;然后,对AUV动力学模型辅助的航位推算方法在QNX系统下进行软件设计,包括软件系统的总体设计和各个子软件模块的设计;最后,利用AUV在实际的湖区试验中获得的试验数据对AUV动力学模型辅助的航位推算方法进行仿真验证,给出仿真验证的结果,并与传统航位推算方法的实验结果进行对比。本文的研究结果表明在速度传感器如DVL失效或者发生故障时,采用AUV动力学模型辅助的航位推算方法,能够有效避免因速度传感器失效或者发生故障导致航位推算产生较大导航误差的问题,从而提高水下导航系统的鲁棒性和容错性,并且有效减少AUV出水校正的次数,以满足AUV水下导航系统的工作时间长、高隐蔽性的特点。AUV动力学模型辅助的航位推算方法将具有广泛的应用前景,既适合于AUV水下导航系统中缺少速度传感器的情况,又适合于对冗余性和一致性要求比较高的系统。
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