基于高斯混合容积卡尔曼滤波的UUV自主导航定位算法.docx

基于高斯混合容积卡尔曼滤波的UUV自主导航定位算法
基于高斯混合容积卡尔曼滤波的UUV自主导航定位算法
摘要：无人水下车辆（UUV）的自主导航是提高水下任务执行效率的关键。定位算法作为UUV自主导航的核心技术，对于UUV的安全性和准确性有着重要的影响。本文提出一种基于高斯混合容积卡尔曼滤波的UUV自主导航定位算法，该算法结合了高斯混合模型、容积变换和卡尔曼滤波等技术，提高了UUV的定位精度和鲁棒性。通过实验验证，该算法在水下环境中能够实现可靠的自主导航定位。
关键词：无人水下车辆；自主导航；定位算法；高斯混合模型；容积变换；卡尔曼滤波
1.引言
随着科技的发展和对水下资源的广泛开发利用，无人水下车辆（UUV）在水下勘探、海洋观测、潜水救援等领域展示了重要的应用前景。UUV的自主导航是实现海底资源探测、水下作业和科学研究的关键技术。定位算法作为UUV自主导航的核心技术，对于UUV的水下定位和路径规划至关重要。
2.相关工作
目前，常用的UUV定位算法主要包括惯性导航系统、水声定位系统和视觉定位系统等。惯性导航系统适用于短时间内精准定位，但受到惯性仪器上漂和累积误差的影响，导致定位精度下降。水声定位系统可以实现较高的定位精度，但需要在水下部署大量的水声节点，成本较高且部署困难。视觉定位系统由于水下环境复杂，水下图像的获取和处理存在挑战，导致定位精度不高。
3.高斯混合容积卡尔曼滤波算法
为了解决以上问题，并提高UUV的定位精度和鲁棒性，本文提出一种基于高斯混合容积卡尔曼滤波的UUV自主导航定位算法。该算法主要分为两个步骤：高斯混合模型估计和容积卡尔曼滤波更新。
3.1高斯混合模型估计
高斯混合模型是一种用多个高斯分布来表示概率密度函数的方法，通过将多个高斯分布混合在一起以逼近目标概率密度函数。在UUV自主导航中，通过对水下传感器数据进行高斯混合模型估计，可以得到海底地物的概率分布。利用这一概率分布，可以对UUV的位置进行估计，并计算出最可能的路径。具体步骤如下：
1)初始化高斯混合模型参数；
2)利用EM算法对高斯混合模型参数进行迭代更新；
3)根据各模型的权重，计算UUV的位置概率分布。
3.2容积卡尔曼滤波更新
容积卡尔曼滤波是一种基于卡尔曼滤波的定位方法，可以利用测量和控制输入来估计系统的状态。在本文提出的UUV自主导航定位算法中，通过引入容积变换，可以将测量结果映射为高斯混合模型的参数，从而利用容积卡尔曼滤波对定位结果进行更新。具体步骤如下：
1)根据高斯混合模型的概率分布和容积变换关系，将测量结果映射为高斯混合模型的参数；
2)利用卡尔曼滤波对UUV的位置进行更新；
3)根据更新后的位置概率分布，计算出最可能的路径。
4.实验结果与分析
为了验证本文提出的UUV自主导航定位算法的性能，进行了一系列水下实验。实验设备包括水下传感器、UUV和数据处理系统等。通过对实验数据进行分析，可以得到如下结论：
1)本文提出的UUV自主导航定位算法可以实现较高精度的定位，并且具有较好的鲁棒性；
2)高斯混合模型估计和容积卡尔曼滤波更新是提高算法性能的关键步骤；
3)环境因素和传感器误差都会对算法的定位精度产生一定的影响，需要综合考虑。
5.结论
本文提出了一种基于高斯混合容积卡尔曼滤波的UUV自主导航定位算法，该算法结合了高斯混合模型、容积变换和卡尔曼滤波等技术，提高了UUV的定位精度和鲁棒性。通过实验验证，该算法在水下环境中能够实现可靠的自主导航定位。
进一步研究可以包括对算法的实时性和稳定性进行优化，以适应实际水下环境的需求。另外，可以考虑引入其他传感器和数据融合方法，进一步提高UUV的定位精度和鲁棒性。
参考文献：
[1]LiX,LiY,WangL.UnderwatervehiclenavigationalgorithmbasedonGaussianmixturemodelandconvexhullvolume[J].JournalofSystemsEngineering&Electronics,2019,29(5):858-863.
[2]WuJ,ShaoZ.ResearchonNavigationAlgorithmforAutonomousUnderwaterVehiclesBasedonMonteCarloSamplingandGaussianMixtureModel[J].MathematicalProblemsinEngineering,2019,2019(11):1-12.
[3]LiuX,WuS,DingZ.AnImprovedUnderwaterVehicleNavigationAlgorithmBasedonHoughTransformandBayesianModel[J].IEEEAccess,2019,7(1