基于目标优化的多普勒计程仪参数离线标定方法

[目的]为提高水下机器人的水下组合导航定位精度,需要准确标定出捷联惯性导航系统(SINS)和多普勒计程仪(DVL)之间的安装误差角以及DVL的刻度系数。借鉴多学科优化设计思路,提出基于目标优化方法和传感器实航采集数据的DVL参数离线标定方法。[方法]首先,通过跑船实航的方式,开展传统两点法的DVL标定试验和4个航次的FINS/DVL组合导航定位精度验证试验,并将该试验结果作为对比参照;其次,基于离线数据的组合导航过程仿真,使用田口试验法对DVL参数的值域空间进行随机撒点计算,应用响应面模型对计算结果进行截面插值,得到初步的最优解,即DVL标定参数的初值;之后,使用单目标粒子群优化算法,通过迭代优化DVL参数,最终收敛得到最优解,即该方法标定出的DVL参数;最后,使用实航标定出的DVL参数和优化方法得到的DVL参数,分别进行4个航次的FINS/DVL组合导航的离线仿真验证。[结果]结果表明:目标优化方法适用于DVL参数的离线标定,与传统两点法标定相比,经过该方法标定后的FINS/DVL组合导航的终点定位误差降低了24.1%,水下组合导航定位精度显著提升。[结论]所提方法可为自主式水下机器人(AUV)组合导航系统的DVL标定提供有效手段。

基于两个点集间参数估计的DVL标定方法

[目的]为了提高无人艇(USV)捷联惯性导航(SINS)与多普勒计程仪(DVL)组合导航的精度,需要对DVL误差进行精确标定。[方法]首先,对DVL的安装误差角、杆臂、比例因子进行误差建模,着重分析舰船中杆臂误差项对组合导航定位产生的影响;然后,提出一种基于两个点集间参数估计的DVL误差标定方法,即将SINS/GNSS导航参数与DVL输出参数视为两个点集,将标定问题转换为两个点集间差值的估计问题,再利用卡尔曼滤波器对两个点集间的误差参数进行估计;最后,利用基于奇异值分解(SVD)的可观测性分析,对不同运动条件下滤波器的可观测性定量分析,给出标定过程中载体的运动策略。[结果]数学仿真和海试试验结果表明,标定后的SINS/DVL算法全局相对精度可达到0.122%航程;在角机动时,杆臂会导致SINS/DVL定位突变;补偿杆臂后的定位误差更加平滑,且整体上具有更小的定位误差。[结论]所提方法可为包括杆臂在内的各项DVL误差标定提供可行的途径。