一种基于自适应神经模糊推理系统的多AUV协同定位方法

作     者：徐博 李盛新 王连钊 段腾辉 姚贺 XU Bo;LI Shengxin;WANG Lianzhao;DUAN Tenghui;YAO He

作者机构：哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001 湖南航天机电设备与特种材料研究所长沙410205 中船航海科技有限责任公司北京100071 

出 版 物：《中国惯性技术学报》 (Journal of Chinese Inertial Technology)

年 卷 期：2019年第27卷第4期

页      面：440-447页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(61203225) 黑龙江省自然科学基金(F2018009) 省博士后科研启动金(LBH-Q15032) 装备预研重点实验室基金(614221801050717) 国家海洋工程重点实验室公开项目(1616) 国家装备预研基金(61403110306) 

主　　题：自主水下航行器 协同定位 自适应神经模糊推理系统 扩展卡尔曼滤波 通信包丢失 

摘      要：针对多自主水下航行器(AUVs)在恶劣水下环境通信数据包丢失的情况,提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的多AUV协同定位方法。将传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)与ANFIS相结合。在协同定位系统正常通信时,跟随AUV的位置由EKF估计得到,并利用该阶段收集的数据对ANFIS模型进行训练;当通信包丢失时,ANFIS进入预测过程,ANFIS根据输入数据预测跟随AUV的位置。利用湖试数据验证了所提方法的有效性。实验结果表明,当通信包丢失时,ANFIS能够根据输入数据有效地预测AUV的位置。在通信包丢失时,所提方法平均定位误差与无ANFIS辅助的EKF滤波比较,平均定位误差减小78%,均方根误差减少77%,具有更好的准确性和稳定性。