基于多测距仪的uuv结构环境slam方法研究

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1、分类号：UDC：密级：编号：工学硕士学位论文基于多测距仪的UUV结构环境SLAM方法研究硕士研究生：指导教师：学位级别：学科、专业：所在单位：论文提交日期：论文答辩日期：学位授予单位：熊磊严浙平教授工学硕士控制理论与控制工程自动化学院2010年1月6日2011年3月13日哈尔滨工程大学ClassifiedIndex：U．D．C：ADissertationfortheDegreeofM．EngResearchandDesignontheUnderwaterSLAMinMan—MadeStructuredEnvironmentsBased·-onMultiSingle·-bea

2、mSonarsCandidate：Supervisor：AcademicDegreeAppliedfor：Specialty：DateofSubmission：DateofOralExamination：University：XiongLeiYanZhepingMasterofEngineeringControlTheoryandControlEngineeringJan．6，2011Mar．13，2011HarbinEngineeringUniversity哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方

3、法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者(签字)：熊毳日期：2。、、年6月I弓日学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本

4、学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈本论文(学。涉密学位论文待解密后适用本声明。位后即可口在授予学位12个月后口解密后)由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。作者(签字)：冬整‰日期：知叭年蚕月I弓日聊擀Qoll儿翰年秀月协日l基于多测距仪的UUV结构环境SLAM方法研究摘要要想使移动机器人完全实现自主，必须要解决的一个基础的问题是同步定位与地图构建(SLAM)。正是由于这个原因，近年来，同步定位与地图构建问题吸引了学者大量的注意力与研究精力。在不同环境下，在不同的应用场合，同步定位与地图构

5、建问题都取得了很彳<错的研究成果。室内环境，室外环境，甚至是空中环境，SLAM的研究都取得了大量的研究成果。然而，水下环境仍然是研究SLAM问题的一个极具挑战性的环境，这是因为水下环境中，传感器的感知能力很有限，而且水下环境中很难找到可靠的环境特征。本文为UUV在水坝，海港，小艇停靠区，海洋平台等水下结构环境中执行任务设计了一种导航系统。该导航系统融合DVL，OCTANS和多测距仪数据，利用唧的四自由度非线性动力学模型进行同步定位与地图构建(SLAM)。本文利用霍夫变换方法处理连续的多测距仪数据流，提取线特征，然后赋予线特征不确定性。提取的线特征及不确定性作为SLAM导航系

6、统的输入，用来构建环境地图。同时，UUV的位置估计作为霍夫变换算法的输入，用来校正由于UUV运动而引起的多测距仪距离测量值的失真。针对EKF对UUV机动的跟踪能力方面存在的缺陷，引入了次优渐消因子，把带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器应用到了导航系统中，设计了基于SFEKF．SLAM的UUV导航系统。海试数据表明，由于渐消因子的作用，基于SFEKF．SLAM的UUV导航系统充分利用了参差序列中的有效信息，对所建模型不确定性具有较强的鲁棒性，具有适中的计算复杂度，其定位精度也较通常的基于EKF．SLAM的UUv导航系统有所提--．-～局。为了验证基于多测距仪的UUV结构环境SL

7、AM系统的有效性，利用海试数据进行了验证。海试中用到的UUV是哈尔滨工程大学自动化学院无入水下潜航器实验室自主研发的。海试中的UUV航行了大概1400米。海试获得的数据集包括多测距仪的距离测量值，DVL的海底跟踪速度，OCTANS的艏向角数据，以及一个压力传感器提供的深度信息。海试数据验证中，生成了一个比较大的真实的海洋港口环境地图。由GPS数据得到的UUV航迹及堤岸真实的地理位置用来作为对照。海试数据证明了基于多测距仪的UUV结构环境SLAM系统的有效性。关键词：霍夫变换；同步定位与地图构建：扩展卡尔曼滤波器：多