一种基于自适应神经模糊推理系统的多AUV协同定位方法

摘要：

针对多自主水下航行器(AUVs)在恶劣水下环境通信数据包丢失的情况,提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的多AUV协同定位方法.将传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)与ANFIS相结合.在协同定位系统正常通信时,跟随AUV的位置由EKF估计得到,并利用该阶段收集的数据对ANFIS模型进行训练;当通信包丢失时,ANFIS进入预测过程,ANFIS根据输入数据预测跟随AUV的位置.利用湖试数据验证了所提方法的有效性.实验结果表明,当通信包丢失时,ANFIS能够根据输入数据有效地预测AUV的位置.在通信包丢失时,所提方法平均定位误差与无ANFIS辅助的EKF滤波比较,平均定位误差减小78％,均方根误差减少77％,具有更好的准确性和稳定性.

关键词：自主水下航行器、协同定位、自适应神经模糊推理系统、扩展卡尔曼滤波、通信包丢失

所属期刊栏目：27

分类号：U666.1(船舶工程)

资助基金：国家自然科学基金61203225;黑龙江省自然科学基金F2018009;省博士后科研启动金LBH-Q15032;装备预研重点实验室基金614221801050717;国家海洋工程重点实验室公开项目1616;国家装备预研基金61403110306

在线出版日期：2019-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：440-447