公开(公告)号：CN118533178A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410595707.5

申请日：2024-05-14

Applicant: 燕山大学

Inventor： 李鑫滨 ,  葛澄 ,  潘洪涛 ,  韩松 ,  闫磊 ,  赵一帆

IPC: G01C21/20 ,  G06F18/21 ,  G01C21/16 ,  G01B21/18 ,  G01C22/00

Abstract: 本发明公开了一种基于联邦卡尔曼滤波的多传感器融合定位方法，属于水下机器人定位技术领域，包括：利用改进的卡尔曼滤波（ROKF）处理传感器采集的数据；建立惯导（IMU）、多普勒计程仪（DVL）、深度计（PS）误差模型；构建IMU/DVL速度、IMU/PS深度子滤波器，列写状态方程和量测方程；卡尔曼滤波处理子滤波器，解算位置；子滤波器得到的值作为输入，在主滤波器中进行融合，得到最优解。本发明通过利用联邦卡尔曼滤波，互补各传感器缺点，利用数据融合，实现高精度、长时间、独立性强的水下定位系统。