基于最大相关熵的多AUV协同定位方法

多智能体的协同定位是本科生创新研修课“惯性自主测量技术与实践课程”的重要内容。在自主水下航行器(AUV)协同定位系统中,对于从艇的自主定位阶段而言,影响位置估计精度的主要原因就是速度、航向信息中存在的误差。针对该问题,设计了一种基于最大相关熵的多AUV协同定位方法。该方法以状态量的相关熵为代价函数,依据最大相关熵准测,结合测距信息估计出从艇惯导设备输出的速度、航向误差,并通过反馈来减小定位误差的波动,提高协同定位性能。同时,利用相关熵作为度量信息,还可以有效减小水下量测噪声呈非高斯分布特性所带来的协同定位误差增大的影响。为验证所设计方法的可行性,进行了仿真试验和湖试数据离线验证,结果表明该方法的定位性能相较于传统的因子图方法具有明显的提升。

远程AUV组合导航技术研究

AUV通常采用SINS/DVL组合导航系统导航,然而在大航程时存在很大的定位误差。针对远程AUV的大航程及在水下状态自主航行存在的同题,提出定时引入GPS信息达到提高导航精度目的。文中重点介绍一种采用SINS/DVL/GPS水下组合导航方式,通过定时引入GPS信息,提出组合滤波器设计方案,仿真结果验证了此设计方案可有效提高系统导航定位精度。

一种基于信号原理的电力机车自动过分相研究

为解决线路坡道对传统自动过分相牵引卸载时机的影响,提出一种基于机车自主测速定位以及各种速度-距离曲线,结合机车移动授权、线路坡道、机车工况,实时判断分相预告点,动态计算牵引卸载时延的方法。该方法能够消除坡道对机车动能的影响,满足机车在过分相点及时卸载牵引的要求,其控制性能优于传统自动过分相方法。