[发明专利]一种基于机动约束和增量滤波的SINS自辅助导航方法

说明书

一种基于机动约束和增量滤波的SINS自辅助导航方法，1驱动AUV做水平方向上的周期性稳态运动，在向指定方向机动的同时，为导航坐标系下的速度添加高频分量；2获取安装在水下AUV上的惯性传感器实时数据；3将步骤2中获得的导航坐标系下的水平速度输入至高通滤波器中，获得一组剔除了低频误差分量的导航坐标系下的水平速度量；4建立卡尔曼滤波器，将步骤3中获得的速度分量的增量作为卡尔曼滤波器的量测量输入至卡尔曼滤波器中，将获得的速度误差量进行补偿，获得自辅助补偿后的高精度定位值。本发明有效解决了SINS定位误差随时间发散的问题，与纯SINS解算的定位方案相比，可以将速度误差限制在一个很小的范围内,对定位精度有较大的提升。

技术领域

本发明属于水下自主航行器导航定位领域，尤其涉及捷联惯性导航系统领域，旨在仅使用惯性传感器(陀螺仪、加速度计)和捷联惯性导航系统的特殊条件下，完成较高精度的导航与定位，特别是涉及一种基于机动约束和增量滤波的SINS自辅助导航方法。

背景技术

海洋，在地球表面所占面积超过70％，是人类新一轮探索与竞争的焦点。水下自主航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)作为一类重要的水下无人载体，在地形勘探、资源搜索、水文数据采集等工作中发挥着重要的应用，一直受到广泛的关注。对于AUV的水下定位，由于海水对于无线电信号的阻隔以及水下单一缺乏特征的环境，使得在陆地上常用的卫星导航及视觉导航较难发挥。

捷联惯性导航导航(Strapdown Inertial navigation system，SINS)通过陀螺仪和加速度计来测量运载体相对于惯性空间的角速度和加速度，在导航积分后获取运载体的姿态、速度与位置信息，是一种完全自主的导航方式。其具有输出频率高、适应性强、短时精度高等特点。但是，当长时间使用时，由初始对准误差和仪表误差带来的误差会随着积分过程的进行而累积，从而使误差变得不可接受。

对于该问题，一个常见的解决方法是添加其他传感器来对其进行定时校正，但是，常用的声学定位设备通常需要提前布置基阵，而基于地形匹配或地磁匹配的方法也需要数据库来进行辅助。为获得较高精度的校正，这两种方法需要提前对AUV的活动范围进行限制，大大降低了AUV的灵活性。因此，如何在不添加额外传感器或测量值输入的情况下，仅利用SINS及其误差特性，使得积累误差降低，有很高的研究和应用价值。

因此本项目组申请了中国专利申请号为CN110345941A的专利，公开了一种深潜载人潜水器的SINS自辅助方法，针对载人潜水器的下潜/上浮这一应用场景，设计了一种高通无时延数字滤波器，利用其获得一组滤除低频误差的速度，并将其作为量测速度利用卡尔曼滤波器完成融合，完成了不附加外部参考传感器的SINS自辅助导航。然而，该方法需要潜水器做原地圆周运动，仅适合于载人潜水器下潜/上浮，应用场景受限。

因此本发明提出了一种基于机动约束和增量滤波的SINS自辅助方案，该方法为：首先设计一种AUV高频机动方案，使得AUV拥有前向速度的同时，在导航系下引入高频的分量；接着通过高通滤波器滤除低频的误差分量，最后，通过增量观测的方法来解决速度中的常数分量一并被滤除的问题。可以在不添加其他外部参考信息的条件下，有效的抑制SINS系统的误差发散问题。

与其他发明相比，本发明所提方案的不同之处在于

1、本发明设计的机动约束为复合高频运动，因此可以在普通AUV作业过程中使用，不再限制其使用范围为螺旋下潜/上浮，拓宽了适用条件。

2、本发明设计了一种增量观测的方法以解决导航系速度中的常数值被滤除的问题，将相邻时刻输出信息的增量作为量测量，重新设计了卡尔曼滤波中的量测矩阵，此方法可以有效消除未知速度常数值对于速度估计的影响。

发明内容