基于改进的无迹卡尔曼滤波长基线定位算法研究

来源：计算机应用与软件杂志2024年第9期北京时间：

作者：侯华, 王曹, 杨沛钊, 曹俊俊

摘要：在复杂的水环境中，自主水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）运用声学导航系统实现自主导航并确保精确定位。针对水声环境中由于外部噪声带来的定位精度损失问题，提出一种改进的无迹卡尔曼滤波（Adapt Unscented Kalman Filter，AUKF）长基线定位算法。该算法在无迹卡尔曼算法（UKF）的基础上引入遗忘因子，充分利用新的测量数据动态调整测量协方差矩阵和过程协方差矩阵，有效避免因长期运行带来的累计误差。实验结果显示，当AUV沿两种不同轨迹运行时，AUKF算法的均方根误差最低，分别为2.901 1、19.221 5。该算法定位精度高，适用于长时间工作的高精度水下定位。

关键词：AUV, 长基线定位, 自适应无迹卡尔曼滤波