CN114370879B - 基于水下环境特征的auv鲁棒vbhiakf-slam导航方法 - Google Patents

基于水下环境特征的auv鲁棒vbhiakf-slam导航方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114370879B
CN114370879B CN202210044863.3A CN202210044863A CN114370879B CN 114370879 B CN114370879 B CN 114370879B CN 202210044863 A CN202210044863 A CN 202210044863A CN 114370879 B CN114370879 B CN 114370879B
Authority
CN
China
Prior art keywords
state
follows
map
matrix
covariance matrix
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202210044863.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114370879A (zh
Inventor
王立辉
翟鸿启
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southeast University
Original Assignee
Southeast University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southeast University filed Critical Southeast University
Priority to CN202210044863.3A priority Critical patent/CN114370879B/zh
Publication of CN114370879A publication Critical patent/CN114370879A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114370879B publication Critical patent/CN114370879B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/11—Complex mathematical operations for solving equations, e.g. nonlinear equations, general mathematical optimization problems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/15—Correlation function computation including computation of convolution operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

本发明提出了基于水下环境特征的AUV鲁棒VBHIAKF‑SLAM导航方法，包括步骤：1、构建水下三维空间环境下的EKF‑SLAM系统模型；2、利用变分贝叶斯参数对量测噪声协方差进行估计；3、采用Huber鲁棒估计器对加权残差向量的每一个维度进行检测，并针对不同阈值范围内的维度赋予不同的权重值；4、多次迭代测量更新环节，根据迭代后的量测值对状态估计误差值进行逐步修正。该方法可以适用于量测噪声时变且量测信息中出现连续野值点时的环境，有效提高水下航行器的定位精度，改善对环境干扰的适用性和鲁棒性。

Description

基于水下环境特征的AUV鲁棒VBHIAKF-SLAM导航方法
技术领域
本发明属于基于特征的水下SLAM导航技术领域，具体为基于水下环境特征的AUV鲁棒VBHIAKF-SLAM导航方法。
背景技术
高精度导航定位技术是水下航行器顺利完成航行探测及作业任务的重要保障。地球物理场导航方法因具有隐蔽性好、自主性强、误差不随时间累积等优点，近年来已成为水下导航领域的研究热点。但是，物理场辅助导航实现高精度导航定位的前提是获取高精度的信息丰富的先验环境信息图，而先验物理场图的获取在有些场景下是很难实现的。SLAM定位技术无需先验地图，仅通过自身携带的传感器不断感知外界环境信息便可实现对机器人自身定位及环境特征位置的实时更新。而标准EKF-SLAM算法的滤波精度依赖于精确的系统模型和准确的噪声统计先验知识，AUV在水下作业时，量测噪声的统计特性很难事先准确获取，即使先验统计已知，也很容易因强时变特性的内部和外部的不确定性而改变，从而导致其滤波精度的下降，严重时甚至可能会引起滤波的发散。同时，根据已有的文献，目前应用于AUV的基于特征的水下SLAM算法大多数是基于二维平面空间环境下的。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出了基于水下环境特征的AUV鲁棒VBHIAKF-SLAM导航方法，该方法首先基于二维平面模型构建一种水下三维空间环境下的EKF-SLAM系统模型，并针对传统EKF-SLAM模型因噪声统计特性未知或时变且量测信息中出现连续野值点时滤波精度下降甚至发散的问题，提出一种鲁棒VBHIAKF-SLAM自适应滤波算法。
基于水下环境特征的AUV鲁棒VBHIAKF-SLAM导航方法，包括：
(1)构建水下三维空间环境下的EKF-SLAM系统模型；
步骤(1)的具体方法如下：
(1-1)预测阶段；
根据AUV的运动学特性，基于EKF-SLAM系统的状态方程表示为：
Figure GDA0004040648220000011
式中，
Figure GDA0004040648220000012
为系统的状态向量，
Figure GDA0004040648220000013
为预测阶段的载体状态，
Figure GDA0004040648220000014
为地图向量，
Figure GDA0004040648220000015
为载体在当前时刻相对于前一时刻的位姿变化量，Vv是时间不相关的过程噪声向量，其中，
Figure GDA0004040648220000016
表示为：
Figure GDA0004040648220000017
式中，
Figure GDA0004040648220000021
分别是AUV在全局坐标系下的位置和航向角；
若用
Figure GDA0004040648220000022
代表第i个特征在全局坐标系下的位置，则地图向量
Figure GDA0004040648220000023
表示为：
Figure GDA0004040648220000024
因此，状态方程被扩展为：
Figure GDA0004040648220000025
式中，
Figure GDA0004040648220000026
分别为载体在当前时刻相对于前一时刻的位姿变化量；
(1-2)量测更新阶段
设当前时刻传感器测量到一个已经存储在地图中估计值为
Figure GDA0004040648220000027
的特征点，则由坐标系间的变量关系可构建出其量测方程为：
Figure GDA0004040648220000028
若量测z与地图中的第i个特征点
Figure GDA0004040648220000029
正确关联，则SLAM的Kalman滤波估计为：
Figure GDA00040406482200000210
S＝HPa,k/k-1HT+R
W＝Pa,k/k-1HTS-1
Figure GDA00040406482200000211
Pa,k＝Pa,k/k-1-WSWT
其中，量测信息的雅可比矩阵H可以由下式获得：
Figure GDA0004040648220000031
在这里，
Figure GDA0004040648220000032
Figure GDA0004040648220000033
(1-3)状态扩充阶段
当某个特征被第一次观测到时，需要通过状态扩充的过程将其加入到地图中，使地图随载体航行区域的扩大实现自动扩展，其实现过程为：
首先将观测值z转换成全局直角坐标系下的特征点位置，其转换函数为：
Figure GDA0004040648220000034
因此，扩充后的状态函数由下式给出：
Figure GDA0004040648220000035
其中，
Figure GDA0004040648220000036
其对应的协方差矩阵为：
Figure GDA0004040648220000037
Figure GDA0004040648220000038
式中，Pv、Pm、Pvm分别是载体的协方差矩阵，地图的协方差矩阵和载体与地图间的协方差矩阵，而雅可比矩阵
Figure GDA0004040648220000039
表述为：
Figure GDA00040406482200000310
其中，雅可比矩阵
Figure GDA00040406482200000311
和
Figure GDA00040406482200000312
由下式求得：
Figure GDA0004040648220000041
Figure GDA0004040648220000042
故，协方差矩阵进一步表示为：
Figure GDA0004040648220000043
最终，通过上述公式将新观测到的特征点扩充到状态向量中，从而实现地图的扩充和构建；(2)利用变分贝叶斯参数对量测噪声方差进行估计；
步骤(2)的具体方法如下：
利用变分贝叶斯参数，估计量测噪声协方差矩阵
Figure GDA0004040648220000044
为：
Figure GDA0004040648220000045
其中，μ和η是Inverse-Gamma概率密度分布参数，其具体表示为：
μk,i＝μk-1,i+0.5
Figure GDA0004040648220000046
式中，i＝1,…,d，d为量测向量的维数；
(3)采用Huber鲁棒估计器对加权残差向量的每一个维度进行检测，并针对不同阈值范围内的维度赋予不同的权重值；
步骤(3)的具体方法如下：
若假定：
Figure GDA0004040648220000047
Figure GDA0004040648220000048
Figure GDA0004040648220000049
Figure GDA00040406482200000410
则系统模型表述为：
mk＝GkXk+ξk
根据广义极大似然估计方法进行求解，可以得到相应的迭代收敛解为：
Figure GDA0004040648220000051
式中，上标(j)表示迭代次数，迭代初始化
Figure GDA0004040648220000052
根据最终收敛的状态所对应的ψ值得相应的状态误差协方差矩阵为：
Figure GDA0004040648220000053
这里，Ψ为权重函数，通过如下公式求出：
Figure GDA0004040648220000054
式中，γ为调节因子，ek,i表示第i维的归一化残差；
由于矩阵Gk特殊的结构形式，通过应用矩阵求逆引理，进一步将状态估计过程转换为更一般的形式；
首先将权值矩阵Ψ作分块化处理，用Ψx和Ψy分别代表状态预测残差和量测预测残差：
Figure GDA0004040648220000055
其中，0m×n表示m×n维零值矩阵；
经过推导整理，预测协方差和量测协方差矩阵表示为：
Figure GDA0004040648220000056
Figure GDA0004040648220000057
(4)多次迭代测量更新环节，根据迭代后的量测值对估计误差逐步修正。
2.根据权利要求1所述的基于水下环境特征的AUV鲁棒VBHIAKF-SLAM导航方法，其特征在于：步骤(4)的具体方法如下：
由上述推导可得，系统状态的估计值和对应的协方差矩阵表示为：
Figure GDA0004040648220000058
Figure GDA0004040648220000059
Figure GDA00040406482200000510
式中，Kk为滤波增益，
Figure GDA00040406482200000511
迭代结束后的
Figure GDA00040406482200000512
即为系统最终的状态估计值和协方差矩阵。这里，n＝1,2…N为迭代次数，一般设置为5。
有益效果：本发明公开了一种基于水下三维空间环境下的VBHIAKF-SLAM自适应滤波算法。该方法通过引入深度参数并基于三维特征点的模型构建一种水下三维空间环境下的EKF-SLAM系统模型，并针对传统EKF-SLAM算法因噪声统计特性未知或时变且量测信息中出现连续野值点时滤波精度下降甚至发散的问题，提出一种鲁棒的VBHIAKF-SLAM自适应滤波算法，很大程度上改善了时变噪声和野值点对滤波性能的影响，提高了对环境干扰的适用性。
附图说明
图1是本发明公开方法的整体流程图；
图2是本发明公开方法的全局坐标和载体坐标系三维空间的关系变量图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：
本发明公开了一种基于三维空间环境下的鲁棒VBHIAKF-SLAM自适应滤波算法的水下AUV导航方法，其中公开方法的整体流程图如图1所示；公开方法的全局坐标和载体坐标系三维空间的关系变量图如图2所示；
包括如下步骤：
步骤1、构建水下三维空间环境下的EKF-SLAM系统模型。主要分为预测阶段、量测更新阶段和状态扩充阶段。首先，根据AUV的运动学特性，基于EKF-SLAM系统的状态方程可以表示为：
Figure GDA0004040648220000061
式中，
Figure GDA0004040648220000062
为系统的状态向量，
Figure GDA0004040648220000063
为预测阶段的载体状态，
Figure GDA0004040648220000064
为地图向量，
Figure GDA0004040648220000065
为载体在当前时刻相对于前一时刻的位姿变化量，Vv是时间不相关的过程噪声向量。
Figure GDA0004040648220000066
可以表示为：
Figure GDA0004040648220000067
式中，
Figure GDA0004040648220000068
分别是AUV在全局坐标系下的位置和航向角。
若用
Figure GDA0004040648220000069
代表第i个特征在全局坐标系下的位置，则地图向量
Figure GDA00040406482200000610
可以表示为：
Figure GDA00040406482200000611
因此，状态方程可以被扩展为：
Figure GDA0004040648220000071
式中，
Figure GDA0004040648220000072
分别为载体在当前时刻相对于前一时刻的位姿变化量。
其次是量测更新阶段，设当前时刻传感器测量到一个已经存储在地图中估计值为
Figure GDA0004040648220000073
的特征点，则由坐标系间的变量关系可构建出其量测方程为：
Figure GDA0004040648220000074
若量测z与地图中的第i个特征点
Figure GDA0004040648220000075
正确关联，则SLAM的Kalman滤波估计为：
Figure GDA0004040648220000076
S＝HPa,k/k-1HT+R
W＝Pa,k/k-1HTS-1
Figure GDA0004040648220000077
Pa,k＝Pa,k/k-1-WSWT
其中，量测信息的雅可比矩阵H可以由下式获得：
Figure GDA0004040648220000078
在这里，
Figure GDA0004040648220000079
Figure GDA00040406482200000710
最后是状态扩充阶段，当某个特征被第一次观测到时，需要通过状态扩充的过程将其加入到地图中，使地图可以随载体航行区域的扩大实现自动扩展。其实现过程为：
首先将观测值z转换成全局直角坐标系下的特征点位置，其转换函数为：
Figure GDA0004040648220000081
因此，扩充后的状态函数可以由下式给出：
Figure GDA0004040648220000082
其中，
Figure GDA0004040648220000083
其对应的协方差矩阵为：
Figure GDA0004040648220000084
Figure GDA0004040648220000085
式中，Pv、Pm、Pvm分别是载体的协方差矩阵，地图的协方差矩阵和载体与地图间的协方差矩阵。而雅可比矩阵
Figure GDA0004040648220000086
可以表述为：
Figure GDA0004040648220000087
其中，雅可比矩阵
Figure GDA0004040648220000088
和
Figure GDA0004040648220000089
可以由下式求得：
Figure GDA00040406482200000810
Figure GDA00040406482200000811
故，协方差矩阵可以进一步表示为：
Figure GDA00040406482200000812
最终，通过上述公式将新观测到的特征点扩充到状态向量中，从而实现地图的扩充和构建。
步骤2、利用变分贝叶斯参数对量测噪声方差进行估计。量测噪声协方差矩阵估计值
Figure GDA00040406482200000813
为：
Figure GDA0004040648220000091
其中，μ和η是Inverse-Gamma概率密度分布参数，其具体表示为：
μk,i＝μk-1,i+0.5
Figure GDA0004040648220000092
式中，i＝1,…,d，d为量测向量的维数；
步骤3、采用Huber鲁棒估计器对加权残差向量的每一个维度进行检测，针对不同阈值范围内的维度赋予不同的权重值。若假定：
Figure GDA0004040648220000093
Figure GDA0004040648220000094
Figure GDA0004040648220000095
Figure GDA0004040648220000096
则系统模型可以表述为：
mk＝GkXk+ξk
根据广义极大似然估计方法进行求解，可以得到相应的迭代收敛解为：
Figure GDA0004040648220000097
式中，上标(j)表示迭代次数，迭代初始化
Figure GDA0004040648220000098
根据最终收敛的状态所对应的ψ值可得相应的状态误差协方差矩阵为：
Figure GDA0004040648220000099
这里，Ψ为权重函数，可以通过如下公式求出：
Figure GDA00040406482200000910
式中，γ为调节因子，ek,i表示第i维的归一化残差。
由于矩阵Gk特殊的结构形式，通过应用矩阵求逆引理，进一步将状态估计过程转换为更一般的形式。首先将权值矩阵Ψ作分块化处理，用Ψx和Ψy分别代表状态预测残差和量测预测残差：
Figure GDA00040406482200000911
其中，0m×n表示m×n维零值矩阵。
经过推导整理，预测协方差和量测协方差矩阵可以表示为：
Figure GDA0004040648220000101
Figure GDA0004040648220000102
步骤4、多次迭代测量更新环节，根据迭代后的量测值对估计误差逐步修正。由上述推导可得，系统状态的估计值和对应的协方差矩阵可以表示为：
Figure GDA0004040648220000103
Figure GDA0004040648220000104
Figure GDA0004040648220000105
式中，Kk为滤波增益，
Figure GDA0004040648220000106
迭代结束后的
Figure GDA0004040648220000107
即为系统最终的状态估计值和协方差矩阵。这里，n＝1,2…N为迭代次数，一般设置为5。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作任何其他形式的限制，而依据本发明的技术实质所作的任何修改或等同变化，仍属于本发明所要求保护的范围。

Claims (2)

1.基于水下环境特征的AUV鲁棒VBHIAKF-SLAM导航方法，包括，其特征在于：
(1)构建水下三维空间环境下的EKF-SLAM系统模型；
步骤(1)的具体方法如下：
(1-1)预测阶段；
根据AUV的运动学特性，基于EKF-SLAM系统的状态方程表示为：
Figure FDA0004040648210000011
式中，
Figure FDA0004040648210000012
为系统的状态向量，
Figure FDA0004040648210000013
为预测阶段的载体状态，
Figure FDA0004040648210000014
为地图向量，
Figure FDA0004040648210000015
为载体在当前时刻相对于前一时刻的位姿变化量，Vv是时间不相关的过程噪声向量，其中，
Figure FDA0004040648210000016
表示为：
Figure FDA0004040648210000017
式中，
Figure FDA0004040648210000018
分别是AUV在全局坐标系下的位置和航向角；
若用
Figure FDA0004040648210000019
代表第i个特征在全局坐标系下的位置，则地图向量
Figure FDA00040406482100000110
表示为：
Figure FDA00040406482100000111
因此，状态方程被扩展为：
Figure FDA00040406482100000112
式中，
Figure FDA00040406482100000113
分别为载体在当前时刻相对于前一时刻的位姿变化量；
(1-2)量测更新阶段
设当前时刻传感器测量到一个已经存储在地图中估计值为
Figure FDA00040406482100000114
的特征点，则由坐标系间的变量关系可构建出其量测方程为：
Figure FDA0004040648210000021
若量测z与地图中的第i个特征点
Figure FDA0004040648210000022
正确关联，则SLAM的Kalman滤波估计为：
Figure FDA0004040648210000023
S＝HPa,k/k-1HT+R
W＝Pa,k/k-1HTS-1
Figure FDA0004040648210000024
Pa,k＝Pa,k/k-1-WSWT
其中，量测信息的雅可比矩阵H可以由下式获得：
Figure FDA0004040648210000025
在这里，
Figure FDA0004040648210000026
Figure FDA0004040648210000027
(1-3)状态扩充阶段
当某个特征被第一次观测到时，需要通过状态扩充的过程将其加入到地图中，使地图随载体航行区域的扩大实现自动扩展，其实现过程为：
首先将观测值z转换成全局直角坐标系下的特征点位置，其转换函数为：
Figure FDA0004040648210000028
因此，扩充后的状态函数由下式给出：
Figure FDA0004040648210000031
其中，
Figure FDA0004040648210000032
其对应的协方差矩阵为：
Figure FDA0004040648210000033
Figure FDA0004040648210000034
式中，Pv、Pm、Pvm分别是载体的协方差矩阵，地图的协方差矩阵和载体与地图间的协方差矩阵，而雅可比矩阵
Figure FDA0004040648210000035
表述为：
Figure FDA0004040648210000036
其中，雅可比矩阵
Figure FDA0004040648210000037
和
Figure FDA0004040648210000038
由下式求得：
Figure FDA0004040648210000039
Figure FDA00040406482100000310
故，协方差矩阵进一步表示为：
Figure FDA00040406482100000311
最终，通过上述公式将新观测到的特征点扩充到状态向量中，从而实现地图的扩充和构建；(2)利用变分贝叶斯参数对量测噪声方差进行估计；
步骤(2)的具体方法如下：
利用变分贝叶斯参数，估计量测噪声协方差矩阵
Figure FDA00040406482100000312
为：
Figure FDA00040406482100000313
其中，μ和η是Inverse-Gamma概率密度分布参数，其具体表示为：
μk,i＝μk-1,i+0.5
Figure FDA0004040648210000041
式中，i＝1,…,d，d为量测向量的维数；
(3)采用Huber鲁棒估计器对加权残差向量的每一个维度进行检测，并针对不同阈值范围内的维度赋予不同的权重值；
步骤(3)的具体方法如下：
若假定：
Figure FDA0004040648210000042
Figure FDA0004040648210000043
Figure FDA0004040648210000044
Figure FDA0004040648210000045
则系统模型表述为：
mk＝GkXk+ξk
根据广义极大似然估计方法进行求解，可以得到相应的迭代收敛解为：
Figure FDA0004040648210000046
式中，上标j表示迭代次数，迭代初始化
Figure FDA0004040648210000047
根据最终收敛的状态所对应的ψ值得相应的状态误差协方差矩阵为：
Figure FDA0004040648210000048
这里，Ψ为权重函数，通过如下公式求出：
Figure FDA0004040648210000049
式中，γ为调节因子，ek,i表示第i维的归一化残差；
由于矩阵Gk特殊的结构形式，通过应用矩阵求逆引理，进一步将状态估计过程转换为更一般的形式；
首先将权值矩阵Ψ作分块化处理，用Ψx和Ψy分别代表状态预测残差和量测预测残差：
Figure FDA0004040648210000051
其中，0m×n表示m×n维零值矩阵；
经过推导整理，预测协方差和量测协方差矩阵表示为：
Figure FDA0004040648210000058
Figure FDA0004040648210000052
(4)多次迭代测量更新环节，根据迭代后的量测值对估计误差逐步修正。
2.根据权利要求1所述的基于水下环境特征的AUV鲁棒VBHIAKF-SLAM导航方法，其特征在于：步骤(4)的具体方法如下：
由上述推导可得，系统状态的估计值和对应的协方差矩阵表示为：
Figure FDA0004040648210000053
Figure FDA0004040648210000054
Figure FDA0004040648210000055
式中，Kk为滤波增益，
Figure FDA0004040648210000056
迭代结束后的
Figure FDA0004040648210000057
即为系统最终的状态估计值和协方差矩阵，这里，n＝1,2…N为迭代次数，设置为5。
CN202210044863.3A 2022-01-14 2022-01-14 基于水下环境特征的auv鲁棒vbhiakf-slam导航方法 Active CN114370879B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210044863.3A CN114370879B (zh) 2022-01-14 2022-01-14 基于水下环境特征的auv鲁棒vbhiakf-slam导航方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210044863.3A CN114370879B (zh) 2022-01-14 2022-01-14 基于水下环境特征的auv鲁棒vbhiakf-slam导航方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114370879A CN114370879A (zh) 2022-04-19
CN114370879B true CN114370879B (zh) 2023-03-10

Family

ID=81144064

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210044863.3A Active CN114370879B (zh) 2022-01-14 2022-01-14 基于水下环境特征的auv鲁棒vbhiakf-slam导航方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114370879B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102706342A (zh) * 2012-05-31 2012-10-03 重庆邮电大学 一种智能移动机器人的定位与环境建模方法
CN104062973A (zh) * 2014-06-23 2014-09-24 西北工业大学 一种基于图像标志物识别的移动机器人slam方法
CN108827305A (zh) * 2018-05-25 2018-11-16 哈尔滨工程大学 一种基于鲁棒信息滤波的auv协同导航方法
CN109541606A (zh) * 2018-09-30 2019-03-29 天津大学 单水声信标测距辅助的水下同步定位与构图方法
CN110853100A (zh) * 2019-10-24 2020-02-28 东南大学 一种基于改进点线特征的结构化场景视觉slam方法
CN111189454A (zh) * 2020-01-09 2020-05-22 郑州轻工业大学 基于秩卡尔曼滤波的无人车slam导航方法
CN111595354A (zh) * 2020-05-27 2020-08-28 东南大学 一种自适应动态观测域的ekf-slam算法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140341465A1 (en) * 2013-05-16 2014-11-20 The Regents Of The University Of California Real-time pose estimation system using inertial and feature measurements

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102706342A (zh) * 2012-05-31 2012-10-03 重庆邮电大学 一种智能移动机器人的定位与环境建模方法
CN104062973A (zh) * 2014-06-23 2014-09-24 西北工业大学 一种基于图像标志物识别的移动机器人slam方法
CN108827305A (zh) * 2018-05-25 2018-11-16 哈尔滨工程大学 一种基于鲁棒信息滤波的auv协同导航方法
CN109541606A (zh) * 2018-09-30 2019-03-29 天津大学 单水声信标测距辅助的水下同步定位与构图方法
CN110853100A (zh) * 2019-10-24 2020-02-28 东南大学 一种基于改进点线特征的结构化场景视觉slam方法
CN111189454A (zh) * 2020-01-09 2020-05-22 郑州轻工业大学 基于秩卡尔曼滤波的无人车slam导航方法
CN111595354A (zh) * 2020-05-27 2020-08-28 东南大学 一种自适应动态观测域的ekf-slam算法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Multi-robot exploration framework using robot vision and laser range data;Youssef Ktiri 等;《2011 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII)》;20120209;第1251-1256页 *
基于事件相机的SLAM算法综述;赵佳佳 等;《人工智能》;20211231(第4期);第48-62页 *
基于组合EKF的自主水下航行器SLAM;王宏健 等;《机器人》;20120131;第34卷(第1期);第56-64页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114370879A (zh) 2022-04-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103644903B (zh) 基于分布式边缘无味粒子滤波的同步定位与地图构建方法
CN109597864B (zh) 椭球边界卡尔曼滤波的即时定位与地图构建方法及系统
CN102980579B (zh) 一种自主水下航行器自主导航定位方法
CN108332758B (zh) 一种移动机器人的走廊识别方法及装置
CN103217175B (zh) 一种自适应容积卡尔曼滤波方法
CN105043388B (zh) 基于惯性/重力匹配组合导航的向量搜索迭代匹配方法
CN108120438B (zh) 一种基于imu和rfid信息融合的室内目标快速跟踪方法
CN106599368A (zh) 基于改进粒子提议分布和自适应粒子重采样的FastSLAM方法
CN110209180B (zh) 一种基于HuberM-Cubature卡尔曼滤波的无人水下航行器目标跟踪方法
CN109520503A (zh) 一种平方根容积模糊自适应卡尔曼滤波slam方法
CN116500575B (zh) 一种基于变分贝叶斯理论的扩展目标跟踪方法和装置
US11574480B2 (en) Computerized device for driving assistance
CN111678513A (zh) 一种超宽带/惯导紧耦合的室内定位装置与系统
CN114265047B (zh) 一种大潜深auv的定位基阵联合标校方法
CN116772903A (zh) 基于迭代ekf的sins/usbl安装角估计方法
CN105701292B (zh) 一种机动目标转弯角速度的解析辨识方法
Fernandes et al. Gnss/mems-ins integration for drone navigation using ekf on lie groups
Wang et al. An improved ICCP gravity matching algorithm based on Mahalanobis distance
CN114370879B (zh) 基于水下环境特征的auv鲁棒vbhiakf-slam导航方法
CN104331087B (zh) 一种鲁棒的水下传感器网络目标跟踪方法
CN116255988B (zh) 一种基于舰船动力学组合导航复合抗干扰自适应滤波方法
CN111426322A (zh) 同时估计状态和输入的自适应目标跟踪滤波方法及系统
CN115469314A (zh) 一种均匀圆环阵稳健水下目标方位跟踪方法及系统
CN114061592A (zh) 基于多模型的自适应鲁棒auv导航方法
Li et al. Tracking an underwater maneuvering target using an adaptive Kalman filter

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant