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一种基于深度学习辅助的SINS/DVL组合导航方法 被引量：2
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作者 匡兴红 黄傲威 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1810-1822,共13页
水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)导航定位精度一定上程度影响了AUV的工作效率,由于GNSS无法在水下使用,以捷联惯导系统/多普勒计程仪(SINS/DVL)的组合导航系统受到众多青睐。DVL在部分情况下会失效,若直接将DVL隔离,系... 水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)导航定位精度一定上程度影响了AUV的工作效率,由于GNSS无法在水下使用,以捷联惯导系统/多普勒计程仪(SINS/DVL)的组合导航系统受到众多青睐。DVL在部分情况下会失效,若直接将DVL隔离,系统将变为纯惯性导航系统,严重影响导航定位的精度。为了应对DVL在部分波束缺失的情况,提出了一种DLinear-informer辅助组合导航算法。通过DLinear对原始输入数据特有的分解方式,增强了算法对AUV非线性信息的提取与学习,提高了速度预测精度。实验结果表明:所提算法能够准确预测DVL失效期间丢失波束的速度,降低组合导航的位置误差,提高了系统的鲁棒性和定位精度。 展开更多
关键词 水下机器人 捷联惯导系统/多普勒计程仪 组合导航 波束缺失 dlinear-informer
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