为解决自主水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）的精确导航与探测问题，采用同时定位与制图（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）算法为核心，根据捷联式惯性导航设备（SINS）与AUV声呐组合的数据信息，采用扩展卡尔曼滤波器（EKF），研究一种基于惯性传感器与声呐的AUV定位与地图构建算法，对水下环境的EKF-SLAM算法进行仿真试验验证。仿真结果表明，经2次探测后，AUV定位精度获得较大提高，能够较好地完成AUV的水下导航、定位与探测任务。
To realize the precise navigation and detection for Autonomous Underwater Vehicle(AUV), simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm is carried out as the core in this paper, using the extended Kalman filter (EKF) combined strapdown inertial navigation equipment (SINS) to provide data with sonar navigation, Research on a kind of inertial sensor and sonar underwater robot localization and map building algorithm--EKF-SLAM algorithm is proposed based on the simulation and implementation of the algorithm. The results show that the algorithm can improve the location precision by the second measurement and accomplish the mission of navigation, location and detection for UAV.
2018,40(6): 124-127 收稿日期：2017-12-28
DOI：10.3404/j.issn.1672-7649.2018.06.026
分类号：TP24
基金项目：国家自然科学基金资助项目（61473306）；航空基金资助项目（20135184007）
作者简介：潘爽(1981-),女,博士,讲师,研究方向为导航制导与控制
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