【摘 要】
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多普勒计程仪(DVL)在水下导航系统应用越来越广泛。当海底环境发生变化时,DVL会发生数据刷新频率不稳定,数据无效等情况。为了提高导航的可靠性,本文提出了一种变训练集的SVR
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,中国科学院机器人与智能制造创新研究院,中国科学院大学
【基金项目】
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中国科学院装备预研联合基金资助项目(6141A01061601)
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多普勒计程仪(DVL)在水下导航系统应用越来越广泛。当海底环境发生变化时,DVL会发生数据刷新频率不稳定,数据无效等情况。为了提高导航的可靠性,本文提出了一种变训练集的SVR回归方法,对DVL的数据进行预测。根据水下机器人的速度变化率和加速度变化率调节训练集大小。把捷联惯导(SINS)的东向和北向速度作为输入,DVL东向和北向速度作为输出对模型进行训练。根据SINS的数据输出频率,选取合适的预测数据输出频率进行仿真。仿真发现算法有效地提高了SINS/DVL组合导航的精度,并在DVL数据无效时,有效地抑制误
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