[发明专利]一种基于偏振光/惯性/视觉组合导航的水下同步定位与建图方法

说明书

本发明公开了一种基于偏振光/惯性/视觉组合导航的水下同步定位与建图方法，属于水下导航领域本发明方法包括：首先利用水下偏振模式依赖太阳位置信息的原理，测量不同地点、深度和时间的水下偏振角，同时，利用偏振光传感器准确测得水下潜航器的速度、姿态、位置及航向角信息；其次利用场景的偏振信息，研究拓扑节点的识别方法和特征表达方法，以便更好地进行场景识别和目标探测；最后，考虑到水下滤波器的实用性，提出自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)数据融合策略，以改进的最大无偏后验噪声统计估计器在线估计未知系统噪声等参数，应用于水下潜航器的同时定位和地图构建(SLAM)，即实现AUKF‑SLAM。本发明可显著提高组合导航的定位定向精度。

技术领域

本发明涉及一种基于偏振光/惯性/视觉组合导航的水下同步定位与建图方法，属于水 下导航领域，满足不同场景水下导航的技术精度、可靠性、隐蔽性以及海域适用性的需 求。

背景技术

仿生偏振光导航作为新兴导航技术，具有导航性能良好、隐蔽性强、干扰性低的优点，近年来受到众多学者的关注。在已有研究中，不论太阳光还是月光，天空偏振光的 研究主要集中在陆地上，对海面及水下潜航的研究甚少，然而，仿生偏振光导航也具有 水中应用的潜力。由于水下偏振模式是稳定的，水下散射光的偏振分布含有水下辐射率 峰值的太阳方向的位置信息，所以很多水下生物利用海洋散射光偏振分布模式，通过对 偏振信息的感知进行导航。本发明提出了一种水下偏振光导航技术，辅助惯性导航，实 现水下自主无源导航。

将同时定位和地图构建(SLAM)技术应用于水下导航具有重要研究意义，其目的是使水下潜航器不依赖先验的水下环境信息，而是从自身携带的传感器提取所需信息， 并通过环境模型和环境特征构建地图。目前，常用的导航解算侧重于利用运动环境来表 达，即以图像为特征、语义信息为驱动，但这忽略了运动空间度量，所以本发明侧重构 建水中运动环境的导航拓扑，提高了导航的定位定向精度。

综上，本发明以惯性导航为主体，辅以偏振光仿生导航，在构建地图方面对节点特征的识别表达也进行改进，利用偏振片和相机设计偏振视觉图像增强模型。对场景偏振 分析，有助于场景辨识和目标识别探测；采用AUKF-SLAM数据融合策略，不但可以增 强滤波算法的稳定性和自适应能力，还可以修正导航误差，对未来水下环境检测、资源 勘探起至关重要的作用。

发明内容

对于水下潜航器的导航定位，为克服惯性导航系统的不足，本发明提出了一种基于 偏振光/惯性/视觉组合导航的水下同步定位与建图方法，采用偏振光/惯性/视觉组合导航 模式，构建水下组合导航系统。以偏振光罗盘作为定向结果，利用偏振视觉场景图像信 息，以拓扑节点的特征为识别和表述方法，实现水下航行的自身定位，同时构建环境地图。提出AUKF数据融合模型，并应用于水下潜航器的同步定位与建图，得到更准确的 导航定向定位精度。

技术方案：本发明提出一种基于偏振光/惯性/视觉组合导航的水下同步定位与建图方法， 包括以下五个步骤：

步骤1：选取水下潜航器的姿态、速度及位置作为系统状态，建立潜航器的运动学模型；

步骤2：通过偏振传感器的定向算法，采用偏振态的最小二乘法计算太阳矢量，并确定 太阳位置；

步骤3：通过拓扑节点识别算法，利用图像偏振信息，构建视觉场景环境特征地图；

步骤4：根据惯性导航系统的速度输出，建立速度惯性导航量测模型和偏振光非线性量 测模型；

步骤5：整合上述步骤，通过数据融合建立组合导航系统模型，构建环境地图。

步骤1：在SLAM研究算法中，对载体构建模型至关重要。选取水下潜航器的姿态、速度及位置作为系统状态，建立潜航器的运动学模型；

该运动模型的非线性方程为：