[发明专利]基于关键约束帧的前视成像声呐水下定位与导航方法

说明书

本发明属于水下自主定位导航技术领域，公开了一种基于关键约束帧的前视成像声呐水下定位与导航方法。其目的在于识别并充分利用过往声呐图像中的有效约束信息对当前位姿和水下特征进行定位。主要步骤有：前端数据处理，包括二维声呐图像的特征提取与匹配、惯性测量数据处理；后端弹性滑动窗口优化，包括声呐关键约束帧的识别与存储、从关键约束帧库中选择可加入滑动窗口优化的过往帧、窗口大小控制与优化、更新机器人位姿和水下特征位置。本发明方法可提高水下机器人定位和导航系统的精度，同时保证有限的优化规模，在声呐图像前端出现异常值时也可以及时在后端检测并处理，以保证系统的鲁棒性。

技术领域

本发明属于水下自主定位导航技术领域，主要涉及一种基于关键约束帧的前视成像声呐水下定位与导航方法。

背景技术

近年来，世界各国对海洋安全、海洋资源和海洋经济等方面日益重视，海洋机器人，尤其是无人潜航器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)，作为执行各类海洋水下任务必不可缺的高端装备，可适应不确定、无法预知的复杂水下环境，在民用和军事上都具备无可比拟的优越性，正受到越来越广泛的关注。由于复杂海洋环境海浪、海流、碍航物、湍流和内波等不确定环境因素，水下精确可靠的导航定位是AUV执行任务及安全航行的关键。

AUV导航定位系统能够为其提供位置、航向、深度、速度和姿态等信息，以保障AUV的安全航行、水下作业。现有的水下定位导航技术一般分为两大类[1]:

从外部定位导航来看，GPS信号在水下衰减迅速，很难依赖；水声定位系统如超短基线定位声呐(Ultra-Short Baseline，USBL)、短基线定位声呐(Short Baseline,SBL)、长基线定位声呐(Long Baseline,LBL)等，需要提前放置声学信标或者声学基站，工作区域受限，而且成本很高；而海洋地形匹配技术往往需要预先得到目标海域的海图，这在未知海域并不现实。

从自主定位导航来看，惯性导航系统往往具有积累误差，随着时间推移，误差变得越来越大，致使定位不可靠；视觉导航成像距离短，穿透力差，仅适用于水质较清、光照条件较好的水下环境，在泥沙较多、水质浑浊、光照较暗的区域难以有效运行；声呐定位导航系统它不受水质、光照等因素的影响，距离较远，穿透能力强，非常适合各种场景下的水下自主定位导航。但是多波束测深声呐和侧扫声呐一般只对海床进行测量建图，不用于向前的避障，而机械扫描式成像声呐由于扫描速度慢，在AUV运动的同时会产生图像残影，精度也受到影响[3][4]。多波束前视成像声呐(以下均简称为“前视成像声呐”)为电子扫描，频率高，非常适合AUV的障碍物识别与避障、水下导航，应用前景广阔。

目前国内外的声呐定位导航系统大多是使用多波束测深声呐、机械扫描式成像声呐和侧扫声呐，而前视成像声呐相关研究仍然较少。前视成像声呐的定位和导航最早一般采用扩展卡尔曼滤波(EKF)及其衍生方法，如稀疏扩展滤波(SEIF)等[5]。然而，EKF系列定位和导航方法的主要缺点在于状态向量和协方差矩阵的维度随着时间不断增大，运算复杂度和代价也相当可观，且没有异常检测机制，这并不利于长时间的水下导航，因此目前常采用基于双视角优化的方法进行前视成像声呐的定位和导航[6]。

目前前视成像声呐的定位和导航问题主要在于：二维声呐图像丢失了水下目标的俯仰角；水下声学特征稀疏，噪声严重，难以提取、匹配特征。这些问题导致了三维空间内的二维前视成像声呐定位和导航极易受到前端图像特征提取和关联效果的影响而出现欠约束现象，对异常值的鲁棒性不强，进而可能导致定位导航误差迅速增大甚至发散；水下环境的特征也因丢失俯仰角而难以确定位置，这也对根据周围环境进行自身定位的水下机器人带来负面效果。目前国内外关于如何根据前视成像声呐关键约束帧进行水下定位和导航的研究十分少见。

参考文献