基于多传感信息融合定位的水下机器人系统设计与应用技术研究
摘要
本文针对水下机器人定位精度不足的问题，设计了一套基于多传感信息融合的定位系统。系统融合了惯性导航系统(INS)、多普勒速度计程仪(DVL)、深度传感器和超短基线定位系统(USBL)等多种传感器数据，通过卡尔曼滤波算法实现高精度定位。建立了水下机器人运动学和传感器误差模型，并在MATLAB环境下实现了扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)两种融合算法。仿真实验结果表明，所设计的融合定位系统相比单一传感器定位，精度提高了68%以上，能够满足复杂水下环境的高精度定位需求。
关键词：水下机器人；多传感器融合；卡尔曼滤波；惯性导航；MATLAB仿真
1. 引言
1.1 研究背景与意义
水下机器人(ROV/AUV)在海洋资源勘探、水下管线检测、海洋科学考察和军事应用等领域发挥着越来越重要的作用。然而，水下环境的特殊性给机器人定位带来了巨大挑战：
- 信号衰减问题：无线电波在水下衰减严重，GPS信号无法穿透海水
- 复杂水环境：洋流、水温分层、水下地形等因素影响定位精度
- 传感器局限性：单一传感器难以满足长时间、高精度的定位需求
多传感信息融合技术通过整合不同传感器的优势，能够有效提高水下机器人的定位精度和可靠性，具有重要的理论研究
