基于引力场优化的二阶中心差分滤波AUV-SLAM算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于引力场优化的二阶中心差分滤波AUV‑SLAM算法。针对大多数SLAM算法计算比较复杂的问题，提出了一种以传统FASTSLAM框架为基础的改进SLAM算法。步骤包括：(1)获取AUV的初始位姿信息；(2)通过二阶中心差分算法获得AUV在t时刻的状态预测；(3)对AUV进行状态更新产生建议分布函数，并从建议分布函数中采样，计算每个粒子的权值，使用引力场优化算法优化粒子集；(4)进行重采样；(5)根据采样优化后输出的粒子状态关联环境观测信息，对路标位置进行估计，更新当前时刻地图信息；(6)按上述步骤进行迭代。本发明专利技术解决了AUV‑SLAM在复杂非线性环境引起的粒子集退化和样本贫化问题，有效提高了算法的滤波精度，降低计算复杂性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自主水下机器人(auv)同步定位与地图创建领域，具体来说是一种基于引力场优化的二阶中心差分滤波auv-slam算法，属于机器人导航。

技术介绍

1、自主式水下机器人(autonomous underwater vehicle，简称auv)同遥控式水下机器人(remotely operated vehicle，简称rov)相比更加灵活，因此自主式水下机器人越来越受到各国海洋和军事部门的重视。

2、目前海洋考察的范围越来越大，从近岸发展到远洋，从海面上发展到海水中，从浅海领域发展到深海空间，这就对auv提出更高的要求。auv适于在近海、浅水海区或者狭窄海域执行特种任务，所以非常适合发展成为智能化的水下装备。auv在和平时期，可执行海底测绘、资源勘探、管道维护、海洋勘察等任务；在战争时期可执行敌方目标的探测与定位、战场的侦査和监视等任务。因此，auv是具有十分重要的研究意义。

3、智能水下机器人要实现自治，即不依赖于人的自主识别和分辨能力，首先要具备独立的视觉系统和自定位系统，智能水下机器人的视觉系统主要依靠“声视觉”。作为本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于引力场优化的二阶中心差分滤波AUV-SLAM算法，其特征在于，该方法包含下列步骤：

2.如权利要求1所述的基于引力场优化的二阶中心差分滤波AUV-SLAM算法，其特征在于所述步骤(1)中，通过全球定位系统获取AUV的初始经纬度信息，也可以通过超短基线USBL与基站之间的相对位置获取AUV位置信息；通过多普勒计程仪和陀螺仪获取AUV的初始速度和姿态信息，包括三轴速度、航偏角信息、横滚角信息、俯仰角信息。

3.如权利要求1所述的基于引力场优化的二阶中心差分滤波AUV-SLAM算法，其特征在于所述步骤(2.1)中，根据AUV的运动预测方程传感器观测方程，基于...

【技术特征摘要】

1.一种基于引力场优化的二阶中心差分滤波auv-slam算法，其特征在于，该方法包含下列步骤：

2.如权利要求1所述的基于引力场优化的二阶中心差分滤波auv-slam算法，其特征在于所述步骤(1)中，通过全球定位系统获取auv的初始经纬度信息，也可以通过超短基线usbl与基站之间的相对位置获取auv位置信息；通过多普勒计程仪和陀螺仪获取auv的初始速度和姿态信息，包括三轴速度、航偏角信息、横滚角信息、俯仰角信息。

3.如权利要求1所述的基于引力场优化的二阶中心差分滤波auv-slam算法，其特征在于所述步骤(2.1)中，根据auv的运动预测方程传感器观测方程，基于多元函数二阶中心插值近似公式算法，计算每个粒子的一阶均差向量和二阶均差向量，具体方法如下：

【专利技术属性】
技术研发人员：曾庆军，孙韶华，戴晓强，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：