深海采矿移动机器人的定位方法研究

来源 :系统仿真学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hlp2009
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深海作业技术的研究具有重要的战略意义,采矿移动机器人是深海采矿的载体,它的位置估计精度直接影响到控制质量和采矿效率。提出了一种基于伪长基线和航位推算的组合定位方法,建立了位置估计的卡尔曼滤波器结构。针对深海底的复杂未知环境,很难获得系统状态和测量噪声准确统计信息的情况,应用自适应卡尔曼滤波算法进行数据融合,在线修正滤波器的增益。仿真验证了该方法的可行性。 The research of deep-sea operation technology has important strategic significance. Mining mobile robot is the carrier of deep-sea mining, and its position estimation accuracy directly affects the quality of control and mining efficiency. A combined positioning method based on false long baseline and dead reckoning is proposed, and a Kalman filter structure of position estimation is established. For complex unknown environment in deep seabed, it is difficult to obtain accurate statistic information of system state and measurement noise. Adaptive Kalman filter algorithm is applied to data fusion and the gain of filter is modified online. Simulation shows the feasibility of this method.
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