基于M估计的深水机器人导航定位算法研究-论文.pdf

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1、第31卷第9期计算机应用与软件V0l_31No．92014年9月ComputerApplicationsandSoftwareSep．2014基于M估计的深水机器人导航定位算法研究王飞，刘健冀大雄(中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110016)(中国科学院大学北京100049)摘要针对深水机器人导航定位算法的鲁棒性问题，提出基于M估计的扩展卡尔曼滤波算法。该方法通过采用M估计评价函数引入加权矩阵，从而对观测异常值进行修正。不仅将M估计应用到非线性系统，同时也很好地抑制了观测异常值对导航算法的影响。通过仿真实验验证了该方法的有效性。关键词导航定位异常值鲁

2、棒性M一估计中图分类号TP911．23文献标识码ADOI：10．3969／j．issn．1000—386x．2014．09．062NAVIGATIoNANDPoSITIoNINGALGoRITHMFoRDEEPWATERRoBoTBASEDoNM．ESTIMATEWangFei·LiuJianJiDaxiong(ShenyangInstituteofAutomationofChineseAcademyofSciences，Shenyang110016，Liaoning，China)。(UniversityChineseAcademyofSciences，

3、Beijing100049，China)AbstractToimprovetherobustnessofnavigationandpositioningalgorithmfordeepwaterrobot，weproposeanM—estimate·basedextendedKahnanfilter(EKF)algorithm．BytheuseofM—estimateevaluationfunction，themethodintroducesweightingmatrixSOastocorrecttheobservedoutlier．Thisapplie

4、stheM—estimateinnonlinearsystem，andwellretrainstheimpactoftheobservedoutlieronnavigationalgorithmtoo．Theeffectivenessofthealgorithmisverifiedthroughsimulationtest．KeywordsNavigationandpositioningOutlierRobustnessM—estimate为背景，将M一估计原理应用到水下机器人长基线导航EKF算0引言法当中，提出基于M估计的深水机器人导航定位算法。该方法

5、既将M估计引入到了非线型状态模型的系统当中，同时也有效深水机器人(AUV)导航是水下机器人技术领域的重要问改善了EKF算法的鲁棒性能，最终具备了二者的优点。题之一。在长基线导航算法中，通过利用多普勒速度仪、电子罗盘、深度传感器等获得的机器人的速度、航向角、深度等信息，再1EKF算法结合从长基线定位系统获取的低采样频率的位置测量信息，采深水机器人导航设备的测量数据具有以下特点：速度信息用Kalman滤波方法对各导航传感器数据进行融合，从而实现与艏向角信息更新率快，但随着时间的累积，航位推算误差会发AUV的组合导航功能⋯。然而通常的Kalman滤波算法本质上

6、生漂移⋯；距离测量值虽然有一定的扰动，然而测量结果跟时间是一种线性最小化方差估计，它高度依赖于理想的数学模型，这无关，没有漂移误差。因此，长基线导航算法的原理是：由航位推显然是与实际应用情况不符的。实验表明，当系统观测噪声算算法更新机器人位置。当位置测量数据到来时，对机器人的位模型不确定或者观测序列中存有野值点时，该算法的滤波估计置进行修正，以得到最优估计值。图1是导航算法的结构图。精度和可靠性都会受到影响，严重时甚至导致滤波发散。在改进Kalman滤波器鲁棒性的问题上，已有许多文献作了相关研究。文献[3]提出在GPS监测网的数据采集中，利用预测残差和监

7、测网的多余观测分量来判别观测向量，进而对粗差异常者进行修正或剔除。文献[4]提出通过统计决策处理野值的办法，当有野值出现时，以前n个时刻新息序列的平滑值代替图1导航算法的结构框图此刻的新息，该方法仅对单个的野值有效；文献[5]则是通过采用加权函数达到修正新息的目的；文献[6]采用了M估计的方收稿日期：2013—03—03。辽宁省自然科学基金项目(2236)。王法，但仅考虑了系统状态模型为线性的情形。飞，硕士生，主研领域：AUV导航技术。刘健，研究员。冀大雄，副研本文以“6000米无人无缆潜器(AUV)的实用化改造项目”究员。250计算机应用与软件2014

8、丘在实际的系统模型当中，一般通过选择合适的状态向量和观测向量，使得系统的观测方程