基于前视声纳的AUV同时定位与地图构建

摘要

AUV要实现在未知环境中的自主导航,SLAM理论与方法是最有潜力的途径之一。本文采用前视声纳扫描水下环境,采用数字图像处理的方法对环境的声纳图像进行特征提取,并使用最邻近数据关联算法(NNF)实现数据关联,应用EKFSLAM进行水下机器人的姿态估计与环境中障碍物特征的地图构建。仿真结果表明,主动成像声纳可以成功地应用于AUV在未知环境中的自主导航;另外,通过对比点特征和线特征对AUV运行轨迹的影响,我们发现参照分布合理的点特征AUV能够更加精确地进行同时定位。