基于多源融合定位的无人艇回坞路径规划研究

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无人艇(Unmanned Surface Vessel,USV)广泛应用于军事侦查、环境监测、科研实验、资源勘探和巡逻搜救等任务,是当前无人系统研究的热点之一。为了提高无人救援艇的收放效率,进而提高海上救援任务的效率,本文提出外挂式回收坞装置回收无人艇,无人艇与回收坞对接环节涉及到定位、路径规划等难点。目前无人艇定位技术的定位精度较低,不能满足自动对接的精度要求。此外,目前无人艇路径规划技术无法满足复杂的回坞路径规划任务。为提高无人艇的定位精度,本文对无人艇的定位技术进行深入研究,建立紧耦合的融合定位模型,提出采用扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)融合全球导航定位系统(Global Navigation Satelite System,GNSS)坐标与超宽带(Ultra Wide Band,UWB)测距,得到高精度相对坐标,并解算航向。仿真和实际测试结果表明,相比于传统的UWB定位方式,本文提出的融合定位系统的平均误差下降了约30%。为解决无人艇回坞路径规划问题,本文将无人艇回坞路径规划建模为多约束多目标优化问题,提出全局路径规划与轨迹生成结合的算法,解耦多约束多目标优化。基于改进的A*和RDP算法规划出路径长度较优的全局路径,满足碰撞和转艏限制等约束条件;全局路径点作为轨迹生成的约束条件之一,建立多约束优化模型,求解推力变化率最小的贝塞尔曲线构成参考航迹,满足连续性、运动学参数等约束。仿真实验结果表明,相比于传统A*算法,本文提出改进A*和RDP算法规划的全局路径,路径长度平均缩短了约4%~9%;轨迹生成算法能够规划出满足连续性和运动学参数约束的平滑参考航迹。通过设计硬件和软件方案,完成实验平台搭建,使用无人救援艇实验平台进行湖试和海试,最终验证本文的GNSS/UWB融合定位方案,以及路径规划技术能够满足无人救援艇与回收坞自动对接。
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