【技术实现步骤摘要】
基于水下机器人的数据处理方法及装置
本申请涉及水下数据处理领域，具体而言，涉及一种基于水下机器人的数据处理方法及装置。
技术介绍
卡尔曼滤波是一个最优化自回归数据处理算法。近年来被广泛应用于计算机图像处理方面，在水下机器人控制系统中，需要对陀螺仪、加速度传感器和磁力计传感器所测得的数据进行综合和校正，如果使用简单的均值滤波，很难满足精度和实时性上的要求，故通过卡尔曼滤波将加速度传感器和陀螺仪的数据进行融合，在计算水下无人机的实时姿态时很好地抑制了噪声的干扰作用，以提高测量精度。专利技术人发现，应用卡尔曼滤波算法进行姿态数据融合，运算量非常大，对控板的处理器芯片要求非常高，所以对于应用在水下机器人姿态数据处理方法进行简化就显得非常必要。因此急需一种基于水下机器人的数据处理方法及装置，以解决相关技术中进行姿态数据处理时过程复杂，导致处理效率低下的问题。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种基于水下机器人的数据处理方法及装置，以解决相关技术中进行姿态数据处理时过程复杂，导致处理效率低下的问题。为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种基于水下机器人的数据处理方...
【技术保护点】
1.一种基于水下机器人的数据处理方法，其特征在于，用于对水下机器人采集到的水下感应数据进行数据处理，所述方法包括：通过感应装置，得到水下第一姿态角数据，其中，所述水下第一姿态角数据用于作为卡尔曼滤波方程式中的计算因子；对所述水下第一姿态角数据进行数据融合，得到第一水下实时姿态，其中，所述第一水下实时姿态用于作为经过卡尔曼滤波方程式计算后的所述水下机器人在坐标系中的每个轴向上的角度；根据第一水下参照角数据对所述第一水下实时姿态进行数据矫正，得到矫正后的第二水下实时姿态。
【技术特征摘要】
1.一种基于水下机器人的数据处理方法，其特征在于，用于对水下机器人采集到的水下感应数据进行数据处理，所述方法包括：通过感应装置，得到水下第一姿态角数据，其中，所述水下第一姿态角数据用于作为卡尔曼滤波方程式中的计算因子；对所述水下第一姿态角数据进行数据融合，得到第一水下实时姿态，其中，所述第一水下实时姿态用于作为经过卡尔曼滤波方程式计算后的所述水下机器人在坐标系中的每个轴向上的角度；根据第一水下参照角数据对所述第一水下实时姿态进行数据矫正，得到矫正后的第二水下实时姿态。2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据第一水下参照角数据对所述第一水下实时姿态进行数据矫正，得到矫正后的第二水下实时姿态包括：通过设置于所述水下机器人上的磁力传感器，得到第一参照角度；根据所述第一参照角度，对所述第一水下实时姿态中的每个轴向角度进行矫正处理，得到矫正后的所述第二水下实时姿态。3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述通过感应装置，得到水下第一姿态角数据包括：通过设置于所述水下机器人上的加速度传感器，得到第一观测方程式计算因子。4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述通过感应装置，得到水下第一姿态角数据还包括：通过设置于所述水下机器人上的陀螺仪传感器，得到第一状态方程式计算因子。5.根据权利要求3和权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述对所述水下第一姿态角数据进行数据融合，得到第一水下实时姿态包括：根据所述第一观测方程式计算因子和所述第一状态方程式计算因子，构建得到第一卡尔曼滤波方程组；根据所述第一卡尔曼滤波方程组，...
【专利技术属性】
技术研发人员：李之勤，
申请(专利权)人：约肯机器人上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31
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