毕业论文--基于Kalman滤波的自主式AUV姿态控制研究

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1、湖南大学毕业设计(论文)第II页HUNANUNIVERSITY毕业论文论文题目基于Kalman滤波的自主式AUV姿态控制研究学生姓名学生学号专业班级11级自动化三班学院名称电气与信息工程学院指导老师学院院长2015年5月25日湖南大学毕业设计(论文)第II页湖南大学毕业设计(论文)第II页摘要自主式水下航行器（AutonomousUnderwaterVehicle）是一种新型的水下航行器，在水中可自主规划路线。随着当前世界各国对海洋资源开发和领海安全问题的重视，AUV在海底矿物质元素的勘查上发挥着不可代替

2、的作用，在军事领域和科学领域也得到了相当大的发展。而AUV的姿态控制技术，是指AUV在规定或预先确定的方向上定向的过程，是它在执行整个水下任务时的关键技术。本文主要是基于各种Kalman滤波的方法，研究自主式AUV在水下定位航行中的姿态控制问题。由于水下环境的特殊，要想实现对AUV的精确姿态控制，就必须采用新式的控制方法。由此首要任务是滤除水中对信号造成干扰的各种噪声滤除，而Kalman滤波方法即为很好的工程滤波方法。不同环境下会产生具有不同特性的噪声，对应于不同的滤波方法。对于一个线性随机系统而言，当测

3、量噪声是高斯白噪声时，标准Kalman滤波是最佳的信息处理方法；扩展Kalman滤波可应用在状态为非线性的模型中；粒子滤波则能够更好地解决非线性条件下滤波的问题，特别是在粒子数目足够多的情况下，它更趋近于最佳估计，可以适用于非高斯白噪声的情况；而无迹Kalman滤波的优点是克服了其它Kalman滤波估计精度低、稳定性差的缺点，自身的计算过程比其它的滤波算法更加简单，因而更实用。本文首先介绍了Kalman滤波的基本原理，分别讨论了扩展Kalman滤波、粒子滤波和无迹Kalman滤波这三种滤波算法、各自的适用

4、范围以及优缺点；其次基于上述三种滤波方法研究自主式AUV在定位航行中的姿态控制问题；最后特别对基于扩展Kalman滤波和无迹Kalman滤波的AUV姿态控制算法进行了MATLAB程序仿真试验。结果表明：用无迹Kalman滤波进行的目标追踪效果最佳，所预测的目标速度和距离的估计值均收敛，且估计值良好。关键词：自主式AUV，姿态控制，Kalman滤波湖南大学毕业设计(论文)第II页ResearchonAttitudecontrolforAutomousAUVbasedonKalman-filteringMet

5、hodsAbstractAutonomousUnderwaterVehicle,theAUV(AutonomousUnderwaterVehicle),isanewtypeofUnderwaterVehicle.AsthecountriesallovertheworldtotheMarineresourcesdevelopmentandterritorialsecurityproblemisbecomingmoreandmoreattention,AUVplaysanirreplaceablerolein

6、theexplorationofvariousmineralelementsontheseabedandAUVinthemilitaryfieldandscienceobtainedtheconsiderabledevelopment.AndtheattitudeoftheAUVcontroltechnology,itisthekeytechnologyofitduringthewholeunderwatertasks.Tosolvetheproblemofattitudecontrol,whichist

7、osolvetheproblemofAUVformationoftargettrackinginthewater.AutonomousattitudecontrolofAUVinthisthesis,discussestheapplicationofKalmanfilteringinAUVpositioningproblems.Specialunderwaterenvironments,theAUV'sattitudecontrolweretobeachieved,itisnecessarytoadopt

8、newmethodsofcontrol：Thatwatermustfirstbecausinginterferencetothesignalnoisefiltering,whenKalmanfilteringapproachshouldbeconceivable.Dependingonthecircumstances,differentcharacteristicsofnoiseandcorrespondstotheKalma