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基于极大似然估计的AUV水下地形匹配定位方法
  • ISSN号:1002-0446
  • 期刊名称:机器人
  • 时间:0
  • 页码:559-565
  • 分类:TP24[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室,黑龙江哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50909025;51179035).
  • 相关项目:智能水下机器人的水下地形匹配导航方法研究
中文摘要:

针对自主式水下机器人(AUV)长时间水下作业时精确定位的需求,以多波束测深仪作为水下地形测量手段,利用极大似然法则对地形特征进行相关性分析,提出了一种基于极大似然估计的水下地形匹配定位方法.针对平坦地形区域似然函数出现的伪波峰的影响,引入费希尔判据准则对其进行约束,有效地剔除了伪峰值点,增强了对地形平坦区域地形特征的识别率.基于某电子海图数据和多波束测深仪海上试验数据的仿真结果,验证了该方法的有效性和实用性.

英文摘要:

Aiming at the precise positioning of autonomous underwater vehicle (AUV) during submerged operation for long periods of time, an underwater terrain matching positioning method based on maximal likelihood estimation (MLE) is proposed. In this method, multibeam echo sounder (MBES) is taken as the underwater terrain measuring means, and maximum likelihood algorithm is used for correlation analysis of terrain character. For the influence from false peaks of likelihood function at flat bottom area, the Fisher criterion is introduced to restrict it. The false peaks are eliminated effectively and the discrimination of flat bottom area is enhanced. The simulation results based on one electronic chart data and sea test data from a multibeam echo sounder show that the proposed method is effective and feasible.

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期刊信息
  • 《机器人》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院沈阳自动化研究所
  • 主编:王越超
  • 地址:沈阳市南塔街114号
  • 邮编:110016
  • 邮箱:jqr@sia.ac.cn
  • 电话:024-23970050
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-0446
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1137/TP
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊(2000年)
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11997