水下机器人地磁组合导航中iccp算法的改进

水下机器人地磁组合导航中iccp算法的改进

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1、哈尔滨工程大学硕士学位论文水下机器人地磁组合导航中ICCP算法的改进姓名:张悦申请学位级别:硕士专业:光学工程指导教师:康崇2012-03水下机器人地磁组合导航中ICCP算法的改进摘要铯光泵地磁仪作为一种新型的地磁传感器,具有体积小、灵敏度高、动态测量范围宽、集成度高等优点,是激光和光纤技术等在传感器应用领域的主要发展方向。水下机器人作为完成水下任务的重要工具,在资源勘探、水下作业和水下侦查等领域发挥越来越重要的作用。水下机器人导航技术非常重要,一个性能稳定,可靠性好,处理能力强的组合导航系统,可以提高水下机器人的导

2、航定位精度,长时间潜航准确到达目的地,对于水下机器人广泛应用具有重要的意义。以铯光泵磁力仪作为水下磁测传感器,并以等值线逼近的ICCP算法的基本原理与捷联惯性导航系统的误差来源作为基础,研究了组合导航系统的结构原理。在对算法流程进行分析后,从初值选择、等值线提取、最近等值线点确定、刚性变换的求取与应用以及迭代终止条件等几个方面的关键技术考虑,提出了以改进后的ICCP算法为核心,极大极小距离为辅的惯性/地磁组合导航系统平台的设计方案,其中ICCP算法匹配精度高、算法易于实现,极大极小距离算法无需对地磁等值线进行线性化,

3、二者相互协调,可以各自发挥特点。地磁图的制备是地磁辅助导航的基础,为此,采用基于克里格插值法、富含丰富地磁信息的地磁图重构方法。ICCP算法的等值线提取方法可以充分发挥其优势,从而实现组合导航。实验了G882型光泵地磁仪的水下磁测,在绘制航迹图的过程中,满足了地磁导航的基本要求。在此基础上,对算法的迭代过程进行仿真。系统的精度、可靠度以及各功能模块之间的参量传递符合导航要求。对仿真结果进行了分析并提出目前制约惯性/=地磁组合导航系统发展的关键问题。最后对组合导航系统做出评价,得出结论。关键词:组合导航;铯光泵地磁仪;

4、ICCP;极大极小距离水下机器人地磁组合导航中ICCP算法的改进ABSTRACTOpticallypumpedcesiummagnetometerisanewtypeofgeomagneticsensor.Ithastheadvantageofsmallsize,highsensitivity,widedynamicrange,highintegrationandSOon.Opticallypumpedcesiummagnetometerisalaserandopticalfibersensortechnologya

5、pplicationsinthemaindevelopmentdirections.Underwaterrobotscancompletemanytasks.Underwaterrobotnavigationtechnologyisparticularlyimportantfortheexplorationofunderwaterareasandunderwaterdetection.Astableperformance,highreliability,handlingacombinationofstrongunde

6、rwaterrobotnavigationsystemcanimprovethepositioningaccuracy.ItCallbedoneforalongtimesubmergedtoreachthetargetaccurately.ICCPalgorithmisabasicprincipleandstrap-downinertialnavigationsystemerrorsourcebasis.Thestructuralprincipleofintegratednavigationsystemsisanal

7、yzed,andthestrapsdowninertialnavigationsystemerrortypesaredescribed.Inacomprehensiveanalysisofthealgorithm,wechoosethestartingpointistheinitialvalue,contourextraction,contourpointsrecentlydeterminedtostrikearigidtransformationanditerativecompliancewiththecondit

8、ionsofapplicationaskeytechnologyareas.AfterimprovingtheICCPalgorithm,max.minidistanceofinertia}magneticnavigationsystemplatformdesignhavebeenproposed.ICCPhighprecisionmatchi

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