基于平滑迭代ESKF的无人船位姿估计算法

来源：电子测量技术杂志2026年第7期北京时间：

作者：刘超，李淑青，沈跃，刘慧

单位：江苏大学电气信息工程学院 镇江 212013

摘要：针对小型无人船易受到水面复杂环境影响及自身低频振动干扰，导致位姿估计精度低，无法提供可靠有效信息等问题，提出一种基于平滑迭代误差卡尔曼滤波的无人船位姿估计算法。在低速工况下，利用加速度计对纵摇角与横摇角进行补偿修正；在微机电系统(MEMS)传感器数据融合环节采用改进固定区间平滑算法，使用下一时刻新息对误差状态变量进行反向平滑修正的同时，进行时间反向逆推修正，减少低频线振动对有效信号的干扰；采用平滑估计值对量测值进行预测修正，每一时刻新息可反复迭代修正估计值和量测值，以提高整体位姿估计精度。实验结果表明，相较于误差状态卡尔曼滤波，平滑迭代误差状态卡尔曼滤波算法，横摇角、纵摇角和艏摇角均方根误差分别减少0.762 1°、1.818 8°、0.340 5°；正常水面航行情况下，东向、北向、天向速度均方根误差分别减少0.402 3、0.239 4、0.116 5 m/s;东向、北向、天向位置均方根误差分别减少0.148 4、0.258 9、0.083 2 m，能够为无人船提供更为精准的位姿信息。

关键词：无人船;误差状态卡尔曼滤波;平滑迭代;信息融合;组合导航

基金资助：中国高校产学研创新基金-无人集群协同智能项目(2021ZYB02002)资助