基于迭代优化算法的AUV水下运动目标航行参数估计

来源：机器人杂志2022年第2期北京时间：

作者：康小东, 李一平

摘要：为了解决自主水下机器人（autonomous underwater vehicle，AUV）对水下运动目标进行实时动态追踪的技术难题，本文将渐消记忆递推最小二乘算法与平方根算法相结合，提出一种迭代优化算法。该算法充分利用渐消记忆递推最小二乘算法的快速收敛性能，利用平方根算法解决迭代过程中的数值不稳定问题。迭代优化算法能够快速解算出运动目标的初始距离、航向角及运动方向，数值收敛时间约为3 min，目标运动速度信息也能够在5 min左右收敛。该算法的收敛时间短、计算速度快，甚至AUV无需进行任何形式的机动即可令其保持悬停，这些优点使本算法适用于AUV水下运动目标追踪的工程实际问题。

关键词：渐消记忆, 递推最小二乘, 平方根算法, 水下运动目标, 航行参数估计