基于共同观测的多UUV协同导航研究（2013年）

简介：
本研究针对多无人潜航器(UUV)系统，探讨了通过共享传感器数据实现精确导航的方法和技术，旨在提高水下作业任务中的协作效率和定位精度。 协同导航方法是一种利用无人水下航行器（UUV）之间相对位置信息来提高配备低精度自定位传感器个体定位精度的技术。然而，由于个体间相对位置的变化会导致不同的定位精度，因此需要一种新的策略来解决这一问题。 当多个UUV因为相距较近而被远处的、配备了高精度定位传感器的另一UUV通过同一声纳系统同时观测时，这些UUV就处于“共同观测环境”中。在这种环境下，各个UUV受到的噪声干扰具有相似性或相近性质，这种特点可以利用来对量测信息进行粗略估计，并进一步提高低精度自定位能力的UUV的位置估计准确性。 具体而言，在共同观测环境中，可以通过分析误差间的相关性来进行初步估算，并结合扩展卡尔曼滤波等适当的滤波器技术融合这些粗略测量值与航位推算的预测结果。这种方法能够显著提升配备低精度传感器的UUV在水下环境中的定位性能。 论文《共同观测环境多 UUV 协同导航》中指出，惯性导航、多普勒测速仪和长基线导航等技术是当前常用的UUV导航手段，在缺乏GPS支持的情况下尤为关键。由于成本限制，大多数UUV仅配备低精度传感器，而只有少数配备了高精度设备。通过通信获取其他UUV的位置信息可以提高整体定位的准确性。 协同导航的核心目标在于抑制误差增长，并提升位置估计的精确度。选择合适的滤波算法和优化协同结构是实现这一目标的关键因素。尽管改变个体间的相对位置能够改善协同效果，但利用“共同观测环境”中的高精度与低精度UUV测量误差的相关性来提高定位准确性，则为解决低自定位能力设备的问题提供了新的思路。 此外，在水下环境中声纳探测角度信息的不确定性较大，这限制了方位角度在提升定位精度方面的作用。然而，通过减少相对方位量测误差可以在一定程度上改善协同导航的效果。因此，“共同观测环境”下的多UUV协同导航是一种利用群体智慧来提高个体性能的方法。 这种策略不仅有助于改进无人水下航行器的自主导航技术，也为未来海洋探测和水下机器人研究提供了理论和技术支持。