一種基于虛擬移動長基線的多AUV協(xié)同導(dǎo)航算法

張福斌, 馬 朋

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一種基于虛擬移動長基線的多AUV協(xié)同導(dǎo)航算法

張福斌, 馬 朋

(西北工業(yè)大學(xué) 航海學(xué)院, 陜西 西安, 710072)

高精度的協(xié)同導(dǎo)航定位是多自主水下航行器(MAUVs)協(xié)同作業(yè)的基礎(chǔ), 協(xié)同導(dǎo)航算法是多AUV協(xié)同的關(guān)鍵技術(shù)。針對雙領(lǐng)航者廣播通信模式下的多AUV協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng), 基于移動長基線(MLBL)導(dǎo)航理論, 提出并建立了一種虛擬移動長基線(SMLBL)協(xié)同導(dǎo)航模型, 應(yīng)用加權(quán)最小二乘法, 設(shè)計了基于單向水聲通信的協(xié)同導(dǎo)航算法, 使得跟隨AUV內(nèi)、外部導(dǎo)航信息得到有效融合。仿真結(jié)果表明, 該算法可大幅度提高跟隨AUV的導(dǎo)航定位精度。

多自主水下航行器; 虛擬移動長基線; 協(xié)同導(dǎo)航定位

0 引言

在多自主水下航行器(multiple autonomous underwater vehicles, MAUVs)協(xié)同導(dǎo)航定位系統(tǒng)中, 利用水聲通信技術(shù)測量AUV間相對位置關(guān)系, 提高系統(tǒng)整體定位精度, 已成為國內(nèi)外MAUVs導(dǎo)航定位領(lǐng)域研究重點。2000年, Larsen M.B[1-2]等提出了虛擬長基線(synthetic long baseline, SLBL)的概念, 并利用自行設(shè)計的SLBL和航位推算系統(tǒng)進(jìn)行了試驗, 取得了不錯效果。2004年, Vaganay J[3]等在基于幾何解算的協(xié)同定位研究中, 首次提出“移動長基線”的概念, 即利用無人水面艦船或水面浮標(biāo)充當(dāng)可移動的長基線定位基陣, 通過AUV間的探測和定位方程的解算確定AUV的位置坐標(biāo)。2005年, Curcio[4]等研究了基于移動長基線的協(xié)同定位算法, 利用時間同步信號和水聲傳播延遲進(jìn)行相對位置測量, 對1個領(lǐng)航者、2個跟隨者進(jìn)行了試驗, 并進(jìn)行了誤差分析; Bahr A[5]等應(yīng)用卡爾曼濾波對領(lǐng)航-跟隨式多AUV協(xié)同定位方法進(jìn)行了研究, 并進(jìn)行了試驗驗證。2008年, 張立川[6-7]等在測量水聲傳播延遲的條件下, 對多AUV協(xié)同導(dǎo)航算法進(jìn)行了研究; Yao Yao[8]等研究了多AUV間的位置關(guān)系對協(xié)同定位精度的影響。2010年, 李聞白[9]等在基于單信標(biāo)測距的水下協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)中給出了可觀測性分析。

當(dāng)前, 多AUV協(xié)同導(dǎo)航的問題與難點在于AUV間相對位置關(guān)系的測量, 而水下通信時間延遲及時鐘漂移都會對AUV協(xié)同導(dǎo)航定位精度造成影響。本文針對雙領(lǐng)航者廣播通信模式下的多AUV協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng), 基于移動長基線(moving long baseline, MLBL)導(dǎo)航理論, 提出并建立了一種虛擬移動長基線(synthetic moving long baseline, SMLBL)協(xié)同導(dǎo)航模型, 應(yīng)用加權(quán)最小二乘法, 設(shè)計了基于單向水聲通信的協(xié)同導(dǎo)航算法, 并進(jìn)行了數(shù)學(xué)仿真驗證。

1 移動長基線定位系統(tǒng)

長基線(long baseline, LBL)水聲定位系統(tǒng)[10]通常是由基線長度為幾千米的海底應(yīng)答器陣和被定位載體上的問答器組成。如圖1所示, 它利用各應(yīng)答器與問答器間的聲波往返時間確定水下載體與各應(yīng)答器間的距離, 并據(jù)距離信息, 通過定位方程解算得水下載體相對于海底應(yīng)答器陣的相對坐標(biāo)。在海底應(yīng)答器陣絕對地理位置已知情況下, 解算出水下載體在大地坐標(biāo)系的絕對位置。

LBL水聲定位的基線長度一般為100~6 000 m, 定位精度較高, 但在深水區(qū)使用時, 位置數(shù)據(jù)更新率較低, 布放、校準(zhǔn)和回收作業(yè)過程較為繁瑣, 僅能提供固定區(qū)域的導(dǎo)航定位服務(wù)。近年來, 在傳統(tǒng)LBL水聲定位系統(tǒng)基礎(chǔ)上, 發(fā)展出了MLBL水聲定位系統(tǒng), 最大特點是應(yīng)答器不是固定布設(shè)在海底, 而是多布設(shè)在大型AUV上, 見圖2。

圖1 長基線水聲定位系統(tǒng)

圖2 移動長基線水聲定位系統(tǒng)

在MLBL水聲定位系統(tǒng)進(jìn)行導(dǎo)航定位過程中采用單向水聲通信測距模式。步驟如下: 1) 所有AUV均統(tǒng)一內(nèi)部時鐘; 2) 所有主AUV采用廣播方式以不同頻率同時發(fā)送水聲信息數(shù)據(jù)包, 包括時間、位置、位置估計方差等信息; 3) 被定位AUV在接收到水聲信息數(shù)據(jù)包后, 通過計算被定位AUV當(dāng)前時刻與主AUV發(fā)送信息時刻間的時間差, 即可獲得兩者之間的斜距; 4) 利用主AUV位置信息以及計算所得斜距信息, 根據(jù)一定導(dǎo)航算法更新被定位AUV位置信息。

2 SMLBL定位系統(tǒng)

在基于雙領(lǐng)航者廣播通信的多AUV協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)中, 領(lǐng)航AUV配置高精度導(dǎo)航定位設(shè)備和水聲通信裝置, 跟隨AUV配置低精度導(dǎo)航定位設(shè)備和水聲通信裝置, 協(xié)同導(dǎo)航過程中利用同步時鐘進(jìn)行單向水聲通信測距。

圖3 虛擬移動長基線水聲定位系統(tǒng)

3 基于加權(quán)最小二乘的導(dǎo)航算法

3.1 AUV運(yùn)動數(shù)學(xué)模型

3.2 基于加權(quán)最小二乘的協(xié)同導(dǎo)航算法

簡化上式為

寫為矩陣形式, 有

其中

4 時鐘同步問題

利用SMLBL進(jìn)行協(xié)同導(dǎo)航過程中, AUV間相對位置關(guān)系的測量是決定導(dǎo)航精度的關(guān)鍵, AUV間距離測量誤差越大, 則跟隨AUV導(dǎo)航定位精度越低。為了降低AUV功耗, 提高數(shù)據(jù)更新速率, 選擇單向水聲通信測距模式, 領(lǐng)航、跟隨AUV均配備低功耗精確穩(wěn)定的同步時鐘。單向測距法要求所有AUV內(nèi)部時鐘時刻保持同步, 雖在AUV出航前可通過GPS授時等方式實現(xiàn), 但隨著時間的增加, AUV內(nèi)部時鐘電路必然會產(chǎn)生漂移, 從而對水聲距離測量精度造成影響, 進(jìn)而影響跟隨AUV定位精度。AUV時鐘同步問題雖可通過外部GPS授時、內(nèi)部時間協(xié)同等方式解決, 但非本文研究重點, 則另文重點分析。

5 仿真結(jié)果與分析

為了驗證算法的有效性, 進(jìn)行MATLAB仿真分析研究。在本算法仿真中將AUV 3D運(yùn)動簡化成2D運(yùn)動。

圖4 領(lǐng)航和跟隨AUV的航行軌跡

圖4為跟隨AUV的真實軌跡以及協(xié)同定位軌跡; 圖5為跟隨AUV協(xié)同定位誤差與航位推算誤差的比較; 圖6和圖7為跟隨AUV的協(xié)同定位誤差。由圖6、圖7可以看出, 利用SMLBL協(xié)同導(dǎo)航定位算法, 可以有效地抑制跟隨AUV定位誤差增長, 大幅度提高導(dǎo)航定位精度。

圖5 跟隨AUV定位誤差

圖6 跟隨AUV協(xié)同定位x軸誤差

圖7 跟隨AUV協(xié)同定位y軸誤差

6 結(jié)束語

本文針對領(lǐng)航AUV廣播通信的多AUV協(xié)同導(dǎo)航問題進(jìn)行了研究, 建立了SMLBL協(xié)同導(dǎo)航模型, 基于加權(quán)最小二乘法設(shè)計了一種多AUV協(xié)同導(dǎo)航算法, 并進(jìn)行了仿真驗證, 結(jié)果表明, 所提算法能有效抑制跟隨AUV定位誤差增長, 提高其導(dǎo)航定位精度。

[1] Larsen M B. High Performance Doppler Inertial Navigation Experimental Results[C]//OCEAN 2000MTS/IEEE Confe- rence and Exhibition, Providence, RI, 2000: 1449-14.

[2] Larsen M B. Synthetic Long Baseline Navigatin of Under- water Vehicles[C]//OCEANS 2000 MTS/IEEE Conference and Exhibition, 2000: 2043-2050.

[3] Vaganay J, Leonard J J, Curcio A C, et al. Experimental Validation of the Moving Long Baseline Navigation Concept[C]// Proceedings of the IEEE Oceanic Engineering Society AUV 2004 Conference, 2004: 59-65.

[4] Curcio J, Leonard J, Vaganay J, et al. Experiments Inmoving Baseline Navigation Using Auto-nomous Surface Craft[C]// Proceedings of the 2005 MTS/IEEE Oceans Conference. IEEE, 2005: 730-735.

[5] Bahr A, Leonard J. Cooperative Localization for AutonomousUnderwater Vehicles[C]//In Proceedings of the10th International Symposiumon Experimental Robotics (ISER), 2006: 1-10.

[6] 張立川, 劉明雍, 徐德民, 等. 基于水聲傳播延遲的主從式多無人水下航行器協(xié)同導(dǎo)航定位研究[J]. 兵工學(xué)報, 2009, 30(12): 1674-1678.Zhang Li-chuan, Liu Ming-yong, Xu De-min, et al. CooperativeLocalization for Multi-UUV Based on Time-of-flight of Acoustic Signal[J]. Acta Armamentarii, 2009, 30(12): 1674-1678.

[7] 張立川, 徐德民, 劉明雍, 等. 基于移動長基線的多AUV協(xié)同導(dǎo)航[J]. 機(jī)器人, 2009, 31(6): 581-585.Zhang Li-chuan, Xu De-min, Liu Ming-yong, et al. CooperativeNavigation of Multiple AUVs using Moving Long Baseline[J]. Robot, 2009, 31(6): 581-585.

[8] Yao Yao, De-min Xu, Wei-sheng Yan, et al. An Optimal Measure Choosing Strategy to AUVs Cooperative Localization[C]// Proceedings of 4thIEEE Conference on Indu-strial Electr- onic and Application(ICIEA), 2009: 1889-1894.

[9] 劉明雍, 李聞白, 劉富檣, 等. 基于單信標(biāo)測距的水下導(dǎo)航系統(tǒng)可觀測性分析[J]. 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2011, 29(1): 87-92. Liu Ming-yong, Li Wen-bai, Liu Fu-qiang, et al. Observability Analysis for Underwater Navigation System Based on Range Measurements with a Single Beacon[J]. Journal of Northwestern Polytechnical University, 2011, 29(1): 87-92.

[10] 田坦. 水下定位與導(dǎo)航技術(shù)[M]. 北京: 國防工業(yè)出版社, 2007.

A Cooperative Navigation Algorithm of Multiple AUVs Based on Synthetic Moving Long Baseline

ZHANG Fu-bin, MA Peng

(College of Marine Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi′an 710072, China)

High precision cooperative navigation and localization are the bases for multiple autonomous underwater vehicles(MAUVs) cooperation, and cooperative navigation algorithm is the key technique of multiple AUVs cooperation. In a multiple AUVs cooperation system composed of two leader AUVs with high precision navigation sensors and multiple follower AUVs with low precision navigation sensors, assuming the follower AUVs receive the broadcast information from the leader AUVs using acoustic communication equipments, the distance between leader and follower AUVs, as well as the leader AUVs position information, can be obtained. In this paper, a cooperative navigation system model is established by taking the leader AUVs as the synthetic moving long baseline(SMLBL) nodes, a multiple cooperative navigation algorithm is proposed based on one-way acoustic broadcast communication from leader AUVs, and effective fusion of the internal and external navigation information of the follower AUVs is achieved. Simulation results indicate that the proposed algorithm can greatly improve the navigation accuracy of the follower AUVs.

multiple autonomous underwater vehicles; synthetic moving long baseline(SMLBL); cooperative navigation and localization

TJ630.33

A

1673-1948(2013)02-0115-05

2012-09-02;

2012-11-12.

國家自然科學(xué)基金(61273333), 西北工業(yè)大學(xué)基礎(chǔ)研究基金(JC20100224).

張福斌(1972-), 男, 博士, 副教授, 研究方向為水下航行器導(dǎo)航與控制技術(shù).

(責(zé)任編輯: 楊力軍)