一种海底地形导航并行匹配方法组成比例

一种海底地形导航并行匹配方法，涉及水下导航技术领域，针对现有技术中由于地形匹配算法缺乏艏向信息和海底地形相似度高导致数据关联速度慢、误匹配率高的问题，包括：步骤一：根据当前时刻水下机器人位姿信息构建M个符合高斯分布的假设，M大于等于2；步骤二：将M个符合高斯分布的假设与先验海底地形图进行一致性检测；步骤三：将步骤二中与先验海底地形图一致的假设进行点到面的迭代最近点算法配准，得到匹配的艏向和位移信息；步骤四：利用匹配的艏向和位移信息更新水下机器人位姿信息，然后根据更新后的水下机器人位姿信息更新海底地形图。本申请基于并行计算单元实现海底地形并行匹配算法，有效克服了海底地形相似度高导致数据关联速度慢、误匹配率高等问题。误匹配率高等问题。误匹配率高等问题。

【技术实现步骤摘要】
一种海底地形导航并行匹配方法


[0001]本专利技术涉及水下导航
，具体为一种海底地形导航并行匹配方法。

技术介绍

[0002]目前惯导系统是AUV常用的自主水下导航系统，由于惯导系统的误差随时间累积，极大地影响了AUV在大尺度、长时间的航行任务中的定位精度。
[0003]现有的地形匹配算法中，AUV将当前多波束声呐获得的条带数据与先验海底地形图进行匹配即可确定当前AUV的真实位置信息，然后根据该真实位置对AUV的导航系统进行校准，从而实现AUV的轨迹优化。
[0004]由于现有地形匹配算法缺乏艏向信息输出，无法对AUV的艏向信息进行优化；高度相似的海底地形会干扰现有地形匹配算法生成正确的位置信息并且提高地形匹配算法本身的复杂度，这样会导致数据关联速度慢、误匹配率高等问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是：针对现有技术中由于地形匹配算法缺乏艏向信息和海底地形相似度高导致数据关联速度慢、误匹配率高的问题，提出一种海底地形导航并行匹配方法。
[0006]本专利技术为了解决上述技术问题采取的技术方案是：
[0007]一种海底地形导航并行匹配方法，包括以下步骤：
[0008]步骤一：根据当前时刻水下机器人位姿信息构建M个符合高斯分布的假设，M大于等于2；
[0009]步骤二：将M个符合高斯分布的假设与先验海底地形图进行一致性检测；
[0010]步骤三：将步骤二中与先验海底地形图一致的假设进行点到面的迭代最近点算法配准，得到匹配的艏向和位移信息；
[0011]步骤四：利用匹配的艏向和位移信息更新水下机器人位姿信息，然后根据更新后的水下机器人位姿信息更新海底地形图。
[0012]进一步的，所述步骤一中水下机器人位姿信息的获取步骤为：
[0013]首先，获取水下机器人的加速度和艏向信息，然后将水下机器人的加速度进行二次积分得到水下机器人的位置信息，最后将位置信息加上艏向信息得到水下机器人的位姿信息。
[0014]进一步的，所述步骤一的具体步骤为：
[0015]步骤一一：获取多波束声呐数据；
[0016]步骤一二：根据多波束声呐数据得到当前时刻内的地形高程信息；
[0017]步骤一三：以位姿顶点为中心构建M个满足高斯分布的假设，并根据步骤一二的结果更新M个假设对应的地形高程数据。
[0018]进一步的，所述步骤二的具体步骤为：
[0019]步骤二一：分别将更新后的M个假设对应的地形高程数据利用NN算法搜索先验海
底地形图和地形高程数据的重叠区域数据；
[0020]步骤二二：将重叠区域数据并行化计算均方误差，即MSD，选出最小MSD值对应的假设为地形相似度最高的假设，即完成一致性检测。
[0021]进一步的，所述步骤三的具体步骤为：
[0022]步骤三一：将地形相似度最高的假设和先验海底地形图进行点到面的迭代最近点算法配准后输出艏向和位移信息；
[0023]步骤三二：用步骤三一中输出的艏向和位移信息更新最小MSD值对应的假设，得到匹配的艏向和位移信息。
[0024]进一步的，所述MSD表示为：
[0025][0026]其中，N表示适配区内点云数量、h
p
和h
MAP
分别两个适配区的高程数据，和分别两个适配区的平均高程数据，i表示第i个高程数据。
[0027]进一步的，所述步骤二一中重叠区域数据的获取步骤为：
[0028]最邻近点距离小于0.1的数据中，点云数量小于阈值Ξ，则认为该时刻不存在地形重入，即不存在重叠区域，
[0029]点云数量大于等于阈值Ξ，则认为该时刻存在地形重入，即存在重叠区域。
[0030]进一步的，所述Ξ为点云总数的四分之一。
[0031]本专利技术的有益效果是：
[0032]本申请基于并行计算单元实现海底地形并行匹配算法，有效克服了海底地形相似度高导致数据关联速度慢、误匹配率高等问题，本申请仅仅利用多假设一致性检测和NN算法计算海底地形适配区，在并行计算筛选出最小MSD对应的假设，以该假设来逼近AUV真实位姿信息。采用点到面的ICP算法有效克服了现有匹配算法缺乏艏向信息输出，无法对AUV的艏向进行优化的问题；并对上述的假设对应的子地图进行精配准，提高了匹配的准确率。仿真结果表明，本申请能够有效优化惯导系统轨迹并且优化速度快。
附图说明
[0033]图1为本申请流程图；
[0034]图2为先验海底地形图示意图；
[0035]图3为更新先验海底地形图示意图；
[0036]图4为海底地形适配区搜索示意图；
[0037]图5为海底地形适配区选择示意图；
[0038]图6为多假设分布图；
[0039]图7为假设2与子地图17重叠区域的地形相似程度示意图；
[0040]图8为假设1与子地图17重叠区域的地形相似程度示意图；
[0041]图9为经过粗配准的适配区示意图；
[0042]图10为经过精配准的适配区示意图；
[0043]图11为惯导系统轨迹和真实轨迹示意图；
[0044]图12为图优化轨迹和真实轨迹示意图；
[0045]图13为误差分析图。
具体实施方式
[0046]需要特别说明的是，在不冲突的情况下，本申请公开的各个实施方式之间可以相互组合。
[0047]具体实施方式一：参照图1具体说明本实施方式，本实施方式所述的一种海底地形导航并行匹配方法，包括以下步骤：
[0048]步骤一：根据当前时刻水下机器人位姿信息构建M个符合高斯分布的假设，M大于等于2；
[0049]步骤二：将M个符合高斯分布的假设与先验海底地形图进行一致性检测；
[0050]步骤三：将步骤二中与先验海底地形图一致的假设进行点到面的迭代最近点算法配准，得到匹配的艏向和位移信息；
[0051]步骤四：利用匹配的艏向和位移信息更新水下机器人位姿信息，然后根据更新后的水下机器人位姿信息更新海底地形图。
[0052]本专利技术针对基于多波束声呐的水下地形匹配无法输出艏向信息和海底地形相似度高导致数据关联速度慢、误匹配率高等问题，提出一种海底地形导航并行匹配算法，包括：AUV搭载惯性导航单元、多波束声呐、并行计算单元和先验海底地形图；根据惯性导航单元构建AUV运动轨迹，每个采样时刻将该处的位姿作为顶点信息，并根据多波束声呐数据获得该时刻内的高程信息；以位姿顶点为中心构建满足高斯分布的M个假设，并更新M个假设对应的高程数据；将M个假设对应的地形高程数据放入海底地形数据集合Σ中，在并行计算单元中用NN(NN是最邻近点搜索方法，KNN是K临近点，当K取1时就是最邻近点)搜索先验海底地形图和Σ集合中的重叠区域；根据多假设信息离散出S组海底地形适配区，分别计算S组适配区地形的MSD；将MSD最小值对应的多假设地形数据输入点到面的ICP中输出艏向和位移变本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种海底地形导航并行匹配方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：根据当前时刻水下机器人位姿信息构建M个符合高斯分布的假设，M大于等于2；步骤二：将M个符合高斯分布的假设与先验海底地形图进行一致性检测；步骤三：将步骤二中与先验海底地形图一致的假设进行点到面的迭代最近点算法配准，得到匹配的艏向和位移信息；步骤四：利用匹配的艏向和位移信息更新水下机器人位姿信息，然后根据更新后的水下机器人位姿信息更新海底地形图。2.根据权利要求1所述的一种海底地形导航并行匹配方法，其特征在于所述步骤一中水下机器人位姿信息的获取步骤为：首先，获取水下机器人的加速度和艏向信息，然后将水下机器人的加速度进行二次积分得到水下机器人的位置信息，最后将位置信息加上艏向信息得到水下机器人的位姿信息。3.根据权利要求2所述的一种海底地形导航并行匹配方法，其特征在于所述步骤一的具体步骤为：步骤一一：获取多波束声呐数据；步骤一二：根据多波束声呐数据得到当前时刻内的地形高程信息；步骤一三：以位姿顶点为中心构建M个满足高斯分布的假设，并根据步骤一二的结果更新M个假设对应的地形高程数据。4.根据权利要求3所述的一种海底地形导航并行匹配方法，其特征在于所述步骤二的具体步骤为：步骤二一：分别将更新后的M个假设对应的地形高程数据利用NN算法...

【专利技术属性】
技术研发人员：张强，曹旭东，牛伯城，马腾，李晔，张雯，黄传智，俞泽天，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：