深海采矿机器人自定位过程中数据融合研究  

Research of Data Fusion in the Positioning of Deep-seabed Mining Robot

作　　者：魏炜[1] 王随平[1] 

机构地区：[1]中南大学信息科学与工程学院,长沙410083

出　　处：《自动化与仪表》2007年第2期22-25,共4页Automation & Instrumentation

基　　金：国际海底区域研究开发"十五"项目(DY105-03-02-06);国家重点基础研究发展规划项目(2002CB312203);国家自然科学基金资助项目(60505018)

摘　　要：面向深海采矿机器人自主定位,采用自适应卡尔曼滤波算法,基于一种修正的长基线水声定位系统,对长基线水声定位系统对机器人位置的测量值和通过多普勒测速仪等其它传感器的测量值间接得到的关于机器人位置的推测值进行数据融合,得出某时刻机器人位置的最优估计。仿真结果印证了此方法具有很好的估计精度。In the research of location about deep-seabed mining robot vehicle,based on a kind of correctional long baseline positioning system,this paper introduces adaptive Kalman filter algorithm in order to fuse the conjectural value of positions by the long baseline positioning system and the conjectural value of positions that conjectured by Doppler sensor and other sensors,The optimization estimate about the position of the operating robot is obtained.The result of imitation shows the estimated precision is very good.

关 键 词：深海采矿机器人 卡尔曼滤波器 数据融合 自定位 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]