[发明专利]一种适应于挑战环境下的无人艇旋转调制惯导系统及方法

说明书

本发明提供了一种适应于挑战环境下的无人艇旋转调制惯导系统及方法，系统包括微机电惯性单元MEMS‑IMU、伺服电机、伺服驱动器、单轴旋转台、活动码环、导航定位解算板卡、航空插头和外壳框架；方法包括：建立基于最大后验估计思想的迭代容积卡尔曼滤波器；设计滤波器简化迭代更新结构；引入惩罚权函数快速降低离群值测量的权重。本发明提高了定位精度和导航参数补偿效果，提高单轴旋转MEMS捷联惯导系统在GNSS/DVL挑战环境下的适应能力，进一步满足GNSS/DVL挑战环境下无人艇作业的高精度、高可靠性定位定姿及导航需求。

技术领域

本发明属于导航技术领域，涉及无人艇的导航定位系统及方法，具体涉及一种适应于挑战环境下的无人艇旋转调制惯导系统及方法。

背景技术

随着海洋开发及海洋防卫等需求快速增长，智能化的无人艇迅速朝着低成本、强抗扰、高航速以及智能化等方向发展。而导航定位作为实现无人艇智能化的关键要素，决定着无人艇作业效率和精度。

单轴旋转MEMS捷联惯导系统(SINS)依靠成本低、功耗低以及高效的系统级惯性传感器误差自补偿能力等特征成为了无人艇导航系统的理想选择，其利用了单轴旋转调制技术有效消除垂直于旋转轴方向的陀螺及加速度计常值漂移，再通过导航滤波器辅助以全球导航卫星系统(GNSS)和水下多普勒测速仪(DVL)的量测外信息对平行于旋转轴方向的陀螺及加速度计常值漂移进行估计，进而实现对MEMS捷联惯性导航参数的误差补偿和精准获取。但是许多状态估计方法采用误差平方和最小化作为成本函数，在恶劣海况下，频繁中断的GNSS和DVL信号导致的具有大偏差的异常值测量和时变噪声降低了滤波器的估计精度和可靠性。此时，现有的传统抗差卡尔曼滤波器无法保证对有害信息的降权处理的即时性和准确性，阻碍了单轴旋转MEMS惯导系统的定位定姿及导航信息输出，综合导致恶劣海况下无人艇精准作业的实现面临着巨大挑战。

因此，设计适合的鲁棒估计方法来帮助导航滤波器快速抑制离群值测量对系统的严重影响，提高单轴旋转MEMS捷联惯导系统在GNSS/DVL挑战环境中的适应能力，成为了提升无人艇导航定位精度和可靠性的重要途径。

发明内容

为了克服现有技术中的不足，针对恶劣海况中全球导航卫星系统和水下多普勒测速仪的测量离群值影响GNSS/DVL/SINS的导航参数在GNSS/DVL挑战环境下的精确估计效果问题，本发明提供了一种适应于挑战环境下的无人艇旋转调制惯导系统及新颖的鲁棒估计方法，通过将最大后验估计和非线性最小二乘回归思想引入到容积卡尔曼滤波器(CKF)框架中建立迭代容积卡尔曼滤波器(ICKF)方程，利用多次迭代来提高滤波器的收敛速度和误差补偿效果，同时提出简化的迭代更新结构降低组合导航系统的计算成本，此外引入惩罚权函数快速降低离群值测量的权重来抑制粗差对导航滤波器的影响，以达到提高定位精度和导航参数补偿效果的目的，进一步满足GNSS/DVL挑战环境下无人艇作业的高精度、高可靠性定位定姿及导航需求。

为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种适应于挑战环境下的无人艇旋转调制惯导系统，包括微机电惯性单元MEMS-IMU、伺服电机、伺服驱动器、单轴旋转台、活动码环、导航定位解算板卡、航空插头和外壳框架；所述微机电惯性单元集成三轴MEMS陀螺仪和MEMS加速度计，其输出的加速度和角速率信息经过单轴旋转调制技术和多源信息融合技术补偿零偏后计算得到无人艇的实时姿态、速度和位置信息；所述伺服电机和伺服驱动器用于驱动微机电惯性单元绕天向轴往复旋转，消除垂直于旋转轴方向的陀螺及加速度计常值漂移、刻度因子误差；所述导航定位解算板卡用于接收输出的加速度、角速率信息以及接收外部全球导航卫星系统的速度、位置信息和水下多普勒测速仪的速度信息，并且通过内设软件算法完成捷联导航解算、组合导航多源信息融合和鲁棒估计抗差后输出导航参数；所述航空插头和外壳框架分别用于电气信息接入和硬件设备装配。

进一步的，所述内设软件算法包括如下步骤：