基于因子图的AUV多源信息融合定位算法

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自主水下潜航器AUV(AutonomousUnderwaterVehicle,AUV)是主要海洋探测与作战装备,其搭载的多传感器感知与通信情况复杂,如何获取其精确、可靠的位置是水下作业的重要问题.本文基于图优化(FactorGraphOptimization,FGO)算法,构建了AUV多源融合定位框架,仿真AUV搭载的异步多传感器数据与有效性改变的状况,进行因子建模后利用非线性优化理论进行状态递推与更新.仿真结果表明,该方法能够以自然的方式合并不同频率与有效性的传感器测量信息,定位精度保持在-0.1～+0.1m以内.与扩展卡尔曼滤波(ExtendKalmanFilter,EKF)算法实验结果相比精度更高,证明该算法能够实现AUV的高精度定位,有利于提高可靠性及扩展性.
作者：黄紫如柴洪洲向民志王栋民杜祯强石明琛
作者单位：信息工程大学地理空间信息学院,郑州,中国,450001
母体文献：第十二届中国卫星导航年会论文集
会议名称：第十二届中国卫星导航年会  
会议时间：2021年5月26日
会议地点：南昌
主办单位：中国卫星导航系统管理办公室学术交流中心
语种：chi
分类号：TP3TN9
关键词：自主水下潜航器  多源信息融合  因子图  定位精度
在线出版日期：2021年8月24日
基金项目：
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2024-12-3 00:17 上传 基于因子图的AUV多源信息融合定位算法.pdf

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