为了进一步提高自主水下机器人(AUV)纯方位目标跟踪能力,从AUV轨迹优化方面进行了研究.采用基于距离的分段轨迹优化方法:在跟踪目标的初始阶段以定位的位置误差GDOP(geometrical dilution of precision)作为优化对象,以期在定位跟踪的...为了进一步提高自主水下机器人(AUV)纯方位目标跟踪能力,从AUV轨迹优化方面进行了研究.采用基于距离的分段轨迹优化方法:在跟踪目标的初始阶段以定位的位置误差GDOP(geometrical dilution of precision)作为优化对象,以期在定位跟踪的各个时刻能得到最优的定位精度;针对目标运动要素(位置、速度、航向等)估计趋于收敛的情况,提出了一种基于短期预测的轨迹优化方法,AUV根据物理条件限制预测双方短期状态,计算能够反映跟踪态势特征的收益函数,根据收益函数对自身某状态进行评估,估算出自身各个预测状态的综合收益后,选出综合收益最大的那个状态作为短期目标,执行能到达该状态的行为.目标运动要素估计中使用扩展卡尔曼滤波(EKF).最后,将该轨迹优化方法与基于GDOP的轨迹优化进行仿真对比,结果表明该方法能够实现AUV与目标较快汇合.展开更多
文摘为了进一步提高自主水下机器人(AUV)纯方位目标跟踪能力,从AUV轨迹优化方面进行了研究.采用基于距离的分段轨迹优化方法:在跟踪目标的初始阶段以定位的位置误差GDOP(geometrical dilution of precision)作为优化对象,以期在定位跟踪的各个时刻能得到最优的定位精度;针对目标运动要素(位置、速度、航向等)估计趋于收敛的情况,提出了一种基于短期预测的轨迹优化方法,AUV根据物理条件限制预测双方短期状态,计算能够反映跟踪态势特征的收益函数,根据收益函数对自身某状态进行评估,估算出自身各个预测状态的综合收益后,选出综合收益最大的那个状态作为短期目标,执行能到达该状态的行为.目标运动要素估计中使用扩展卡尔曼滤波(EKF).最后,将该轨迹优化方法与基于GDOP的轨迹优化进行仿真对比,结果表明该方法能够实现AUV与目标较快汇合.
