考虑信息滞后的AUV因子图多源信息融合定位算法

摘要

针对自主水下潜航器(AUV)搭载的传感器易出现信息滞后的问题,在因子图优化(FGO)算法的基础上,提出考虑信息滞后的多源信息融合定位算法,削弱时延传感器测量信息产生的不良影响.首先构建AUV多源信息融合定位因子图框架,对超短基线(USBL)系统、多普勒测速仪(DVL)进行因子建模,以捷联惯性导航系统(SINS)为主传感器进行状态递推.接收到滞后的传感器信息时,将因子节点连接到因子图模型中对应历史时刻的状态节点,利用非线性优化理论进行状态修正与更新.最后,采集AUV在海洋航行过程中的DVL、SINS数据,利用水面GNSS数据仿真USBL位置观测信息,模拟不同的信息滞后情况进行验证.半实物仿真试验结果表明,在信息滞后1 s的情况下,所提出算法定位精度与无滞后情况相当.与曲线拟合法、丢弃数据法相比,该算法对时延误差的补偿效果更佳.