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    重庆时时彩平台开奖: 一种提高基于MEMS陀螺的无人艇协同导航定位精度的方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410216171.8

    申请日:

    2014.05.21

    公开号:

    CN103968842A

    公开日:

    2014.08.06

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G01C 21/20申请公布日:20140806|||实质审查的生效IPC(主分类):G01C 21/20申请日:20140521|||公开
    IPC分类号: G01C21/20 主分类号: G01C21/20
    申请人: 哈尔滨工程大学
    发明人: 徐博; 金辰; 刘杨; 董海波; 邱立民; 贺浩; 高伟; 白金磊; 单为
    地址: 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410216171.8

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.09.01|||2014.09.03|||2014.08.06

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种用于微机电系统陀螺误差快速补偿的提高基于MEMS陀螺的无人艇协同导航定位精度的方法。本发明包括:建立正向滤波模型;存储正向滤波数据;逆向滤波系统模型建立;建立逆向滤波量测模型;利用建立的系统模型和量测模型;正向滤波。本发明将MEMS陀螺测量航向的误差也扩充成为了状态向量,使得滤波过程中能够更有效地补偿MEMS陀螺的误差。逆向滤波在协同导航模型中操作简单,易于实现,只需要改变速度v的符号并反向利用正向滤波时存储的数据,包括从艇航推得到的位置和主从艇的距离。由于逆向滤波可以反复利用一小段已经存储的数据,不需要采集更多的数据,从而显著提高了滤波估计的速度,而计算机计算速度较快。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种提高基于MEMS陀螺的无人艇协同导航定位精度的方法,其特征在于:
    (1)建立正向滤波模型
    从艇上的水声通信??榻邮罩魍Х⒗吹男畔?,通过水声信号发送和接收的时间差乘以声速计算主从艇的距离作为观测量,利用多普勒测速仪测量的速度和MEMS陀螺测出的航向,通过扩展卡尔曼滤波估计从艇的位置和MEMS陀螺的误差
    状态一步预测方程为:

    式中,xk、yk表示从艇在k时刻的位置,vk为从艇速度,t表示推位时间间隔,表示MEMS陀螺测得的航向,表示MEMS陀螺测量航向的误差,在方程中用其估计值修正了航向测量值的偏差:
    Xk+1=f(Xk,uk,t)+wk
    线性化后得,
    Xk+1=FkXk+Bkuk+wk
    式中,系统噪声wk~N(0,Qk),量测方程为

    式中,观测量Zk表示主从艇的距离r,xa、ya表示主艇的位置,xb、yb表示从艇位置,Vk~N(0,Rk)为量测噪声;
    (2)存储正向滤波数据
    在滤波的同时存储所测量的从艇速度、航向和主从艇的距离;
    (3)逆向滤波系统模型建立
    逆向滤波相比正向滤波速度等值反向,即令建立状态一步预测模型:

    Xk-1=f(Xk,uk,t)+wk
    线性化后得,
    Xk-1=FkXk+Bkuk+wk
    式中,

    系统噪声wk~N(0,Qk);
    (4)建立逆向滤波量测模型

    式中,观测量Zk表示主从艇的距离r,xa、ya表示主艇的位置,xb、yb表示从艇位置,Vk-N(0,Rk)为测量噪声;
    (5)利用建立的系统模型和量测模型,反向利用正向滤波时存储的从艇速度、航向进行时间更新,利用主从艇的距离进行量测更新,用扩展卡尔曼滤波估计从艇的位置和MEMS陀螺的误差,
    时间更新:


    量测更新:


    Pk=(I-KkHk)Pk/k-1
    式中,为滤波输出的状态估计,Pk/k-1为状态和及其方差一步预测,Kk为滤波增益;
    (6)正向滤波
    正向滤波回到断点。

    说明书

    说明书一种提高基于MEMS陀螺的无人艇协同导航定位精度的方法
    技术领域
    本发明涉及一种用于微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)陀螺误差快速补偿的提高基于MEMS陀螺的无人艇协同导航定位精度的方法。
    背景技术
    无人水面艇是一种在水面行驶,可以由人进行??夭僮骰蛘咦灾鞑僮鞯乃娲?。随着对海洋开发认识的加深,无人水面艇以其机动性强、成本低等优势成为研究热点。多无人艇的协同导航是利用系统中主艇的高精度导航信息,通过一定的信息交换,实现艇间导航资源的共享,使装备低精度导航设备的从艇可以提高自身的导航精度。因此研究无人水面艇的协同导航具有重要的理论价值和实际意义。
    GPS虽然能提供精确的位置信息,并能定时校正从艇惯导误差,但容易受到地理条件和人为干扰。与之相比,运用发送时间同步的水声数据可以算出主从艇的相对距离,这一信息可以协助从艇进行导航定位。从艇上运用由扩展卡尔曼滤波(EKF)融合测得的距离和位置信息估计来减小估计误差。
    近年来,MEMS陀螺作为惯性领域一个十分重要的分支,获得了长足的发展。由于其成本低、尺寸小、重量轻、可靠性高等优点,在低成本惯性系统中得到越来越多的应用,在协同导航中可以作为从艇惯性导航设备进行装备。受MEMS陀螺目前精度较低的限制,在使用前,必须要建立合理的漂移误差模型,从而对陀螺误差进行估算和补偿。为了解决陀螺误差的可观测性问题,可以先估计陀螺初始航向偏差,再估计陀螺漂移。采用逆向滤波方法来估计陀螺误差能大大缩短估计时间,提高定位精度。
    发明内容
    本发明的目的在于提供一种反向利用存储的数据进行逆向滤波,来缩短MEME系统误差的估计时间,进而提高协同导航定位精度的提高基于MEMS陀螺的无人艇协同导航定位精度的方法。
    本发明的目的是这样实现的:
    (1)建立正向滤波模型:
    从艇上的水声通信??榻邮罩魍Х⒗吹男畔?,通过水声信号发送和接收的时间差乘以声速计算主从艇的距离作为观测量,利用多普勒测速仪测量的速度和MEMS陀螺测出的航向,通过扩展卡尔曼滤波估计从艇的位置和MEMS陀螺的误差
    状态一步预测方程为:

    式中,xk、yk表示从艇在k时刻的位置,vk为从艇速度,t表示推位时间间隔,表示MEMS陀螺测得的航向,表示MEMS陀螺测量航向的误差,在方程中用其估计值修正了航向测量值的偏差:
    Xk+1=f(Xk,uk,t)+wk
    线性化后得,
    Xk+1=FkXk+Bkuk+wk
    式中,系统噪声wk~N(0,Qk),量测方程为

    式中,观测量Zk表示主从艇的距离r,xa、ya表示主艇的位置,xb、yb表示从艇位置,Vk~N(0,Rk)为量测噪声;
    (2)存储正向滤波数据
    在滤波的同时存储所测量的从艇速度、航向和主从艇的距离;
    (3)逆向滤波系统模型建立
    逆向滤波相比正向滤波速度等值反向,即令建立状态一步预测模型:

    Xk-1=f(Xk,uk,t)+wk
    线性化后得,
    Xk-1=FkXk+Bkuk+wk
    式中,

    系统噪声wk~N(0,Qk);
    (4)建立逆向滤波量测模型

    式中,观测量Zk表示主从艇的距离r,xa、ya表示主艇的位置,xb、yb表示从艇位置,Vk-N(0,Rk)为测量噪声;
    (5)利用建立的系统模型和量测模型,反向利用正向滤波时存储的从艇速度、航向进行时间更新,利用主从艇的距离进行量测更新,用扩展卡尔曼滤波估计从艇的位置和MEMS陀螺的误差,
    时间更新:


    量测更新:


    Pk=(I-KkHk)Pk/k-1
    式中,为滤波输出的状态估计,Pk/k-1为状态和及其方差一步预测,Kk为滤波增益;
    (6)正向滤波
    正向滤波回到断点。
    本发明的有益效果在于:本发明将MEMS陀螺测量航向的误差也扩充成为了状态向量,使得滤波过程中能够更有效地补偿MEMS陀螺的误差。逆向滤波在协同导航模型中操作简单,易于实现,只需要改变速度v的符号并反向利用正向滤波时存储的数据,包括从艇航 推得到的位置和主从艇的距离。EKF的系统方程和量测方程其他部分不变。由于逆向滤波可以反复利用一小段已经存储的数据,不需要采集更多的数据,从而显著提高了滤波估计的速度,而计算机计算速度较快,所以多次逆向算法几乎在指定时刻瞬时完成,不占用额外时间,因此不影响实际使用的整个操作流程。
    附图说明
    图1为快速滤波方法流程图。
    图2为正常滤波初始航向偏差估计。
    图3为逆向滤波初始航向偏差估计。
    图4为快速估计初始航向偏差。
    图5为快速滤波和正常滤波定位误差比较。
    具体实施方式
    下面结合附图对本发明做进一步描述。
    步骤一、建立正向滤波模型
    两主艇上分别装有高精度惯导设备和水声通信???,将水声通信信号和发送时间戳交替发送给从艇,间隔10秒。从艇上的水声通信??榻邮罩魍Х⒗吹男畔?,通过水声信号发送和接收的时间差乘以声速计算主从艇的距离作为观测量。为了提高从艇测距时的可观测性,两艘主艇和一艘从艇在水面上行驶时保持三角队形。同时利用多普勒测速仪测量的速度和MEMS陀螺测出的航向,通过EKF估计从艇的位置和MEMS陀螺的误差。
    状态一步预测方程如下,

    式中,xk、yk表示从艇在k时刻的位置,vk为从艇速度,t表示推位时间间隔。表示MEMS陀螺测得的航向,表示MEMS陀螺测量航向的误差,在方程中用其估计值修正了航向测量值的偏差。表示成一般形式为:
    Xk+1=f(Xk,uk,t)+wk (2)
    线性化后得,
    Xk+1=FkXk+Bkuk+wk (3)
    式中,系统噪声wk~N(0,Qk)。
    量测方程如下,

    式中,观测量Zk表示主从艇的距离r,xa、ya表示主艇的位置,xb、yb表示从艇位置,Vk~N(0,Rk)为量测噪声。
    步骤二、存储正向滤波数据
    在滤波的同时存储所测量的从艇速度、航向和主从艇的距离,以备逆向滤波估计使用。由于逆向滤波等价于从艇反向行驶,所以反向利用存储的数据,这样从艇速度、MEMS陀螺测得的航向和主从艇的距离与从艇的轨迹有一一对应关系,从而保证逆向滤波得到较好的估计效果。
    步骤三、逆向滤波系统模型建立
    逆向滤波相比正向滤波速度等值反向,即令相当于从艇反向行驶。除此之外,模型中其他变量相比正向滤波不变。从而建立状态一步预测模型如下,

    Xk-1=f(Xk,uk,t)+wk (6)
    线性化后得,
    Xk-1=FkXk+Bkuk+wk (7)
    式中,
    系统噪声wk~N(0,Qk)。
    步骤四、逆向滤波量测模型的建立
    由于逆向滤波时反向利用了采集的主艇数据,相当于主艇也反向行驶且主艇的位置和从艇有一一对应关系,所以量测方程与正向滤波时的相同。

    式中,观测量Zk表示主从艇的距离r,xa、ya表示主艇的位置,xb、yb表示从艇位置,Vk-N(0,Rk)为测量噪声。
    步骤五、利用建立的上述系统模型和量测模型,反向利用正向滤波时存储的从艇速度、航向进行时间更新,利用主从艇的距离进行量测更新,用扩展卡尔曼滤波估计从艇的位置和MEMS陀螺的误差。
    (1)时间更新:

    (9)

    (2)量测更新


    Pk=(I-KkHk)Pk/k-1
    式中,为滤波输出的状态估计,Pk/k-1为状态和及其方差一步预测,Kk为滤波增益。
    步骤六、正向滤波
    为了得到正确的滤波结果,还需要正向滤波回到断点。然后既可以从断点继续正向滤波,也可以重复逆向和正向滤波多次,进一步缩短估计时间,如图1所示。
    图2到图4比较了逆向滤波对于MEMS陀螺误差的估计效果。
    从图3的第二个子图可以看出,逆向滤波反向利用存储的数据,对应横轴时间为45秒—0秒,使得估计进一步接近真值,但和正向滤波图2相比效果稍差,但毕竟它不占用额外时间,所以对于总估计时间的缩短有很大帮助。
    图4表明,在45秒处利用存储的0-45秒内的数据进行反复的正向、逆向滤波。由于不需要进行数据采集,计算机速度快,所以滤波使用了45秒中的数据完成了估计,达到了加快收敛时间的目的。而图2的正常滤波估计速度则慢的多。图5进一步说明,由于快速滤波提高了初始航向偏差的估计速度,提高了定位精度,其误差(实线)相比正常滤波(虚线)要小。

    关 键 词:
    一种 提高 基于 MEMS 陀螺 无人 协同 导航 定位 精度 方法
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