[发明专利]一种多传感器隧洞定位系统及其定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及水下定位领域，特别涉及一种水下多传感器定位系统和机器人在隧洞内的定位方法。

背景技术

随着自动控制，电子计算机和能源技术的快速发展，水下智能航行器的应用越来越广泛。实现水下的自主定位是水下智能航行器在水下活动的一个关键。为了保障水下智能航行器的导航定位，水下智能航行器大多都会安装捷联惯性导航系统和多普勒计程仪进行船位推算。

捷联惯性导航系统将加速度计和陀螺直接安装在载体上，陀螺仪敏感载体的角速度信息，加速度计敏感载体的比力信息，这些信息都是相对于惯性空间的；然后通过数学平台将加速度计测得的比例信息由载体坐标系转换到导航坐标系，从而进行导航参数计算。捷联惯性导航系统的加速度信息通过积分可以获得速度信息，但是这个速度信息并不是十分准确，需要通过多普勒计程仪的速度信息对其进行校准。

但是，当水下智能机器人在隧洞中运行时，由于隧洞尺寸的限制，会使多普勒计程仪的功能失效，失去多普勒计程仪对捷联贯性导航系统的速度校准，会使整个导航定位系统精度降低，从而无法实现机器人位于隧洞内的定位。

结合隧洞实际的情况，其呈现孔径变化，隧洞方向变化和隧洞坡度变化等特征，可以通过测距声呐，深度计和姿态传感器对隧洞特征信息的测取，实现机器人在隧洞中特殊点的定位，相对捷联惯性导航系统加多普勒计程仪的传统水下导航定位，基于测距声呐，深度计和姿态传感器的多传感器隧洞定位系统具有更高的精度。

发明内容

本发明的目的在于克服现有的隧洞机器人无法实现在隧洞中精确定位的缺陷，从而提供一种基于测距声呐、深度计和姿态传感器的多传感器定位系统与隧洞定位方法。

本发明的技术方案是：该系统包括利用测距声呐可以获得声呐到洞壁的距离信息，利用姿态传感器可以获得机器人的首相角信息，利用深度计可以获得机器人在水中的深度信息，并将采集到的数据进行数据平滑处理，形成3个传感器的时域图，根据对隧洞走向的定义，隧洞走向信号特征的定义，并进行隧洞走向信号进行特征提取，最终通过支持向量机进行建模识别，实现机器人在隧洞特征位置的定位功能。

作为优选，该系统根据隧洞的上坡、下坡、前进、水平、左转、右转、前进、孔径收缩、孔径扩大、孔径不变9个基本走向，根据排列组合，可以得到隧洞中一共存在27种走向变化，然后根据实际的隧洞地图信息，通过比对，得到实际隧洞的走向类别。

作为优选，该系统通过滤波算法，能够对数据进行平滑处理，使得处理后的数据便于走向特征信号的提取。

作为优选，该系统通过隧洞走向分类的定义，隧洞走向信号特征定义，并通过三种传感器获得的时域图，提取隧洞走向信息特征，然后使用支持向量机算法进行训练、测试，如果隧洞走向分类效果符合预期，则可以通过定义的隧洞走向信号特征进行实验，实现机器人在隧洞特殊位置的定位；如果分类效果不符合预期，则重新进行隧洞走向信号特征定义。

作为优选，该系统通过支持向量机的训练、测试，能够实现机器人位于隧洞中特殊位置的定位，同时基于机器人在隧洞中进行匀速运动的条件，可以计算机器人位于每个区段的速度信息，再结合机器人内置的时间节拍信息，可以实现任意时刻机器人在隧洞中的定位功能。

该多传感器隧洞定位方法，包括：

步骤1)、利用机器人首部和尾部的各4个测距声呐测得声呐到壁面的距离信息，并对前后四个测距声呐的距离信息进行取平均值处理，从而抑制由于机器人在管道中的运动对测距信息产生的干扰。

步骤2)、利用深度计获取机器人距离设定参考点的深度信息。

步骤3)、利用姿态传感器获取机器人在隧洞中首相角的信息。

步骤4)、经过上面的步骤1-3，根据隧洞的走向，根据隧洞的上坡、下坡、水平、左转、右转、前进、孔径收缩、孔径扩大、孔径不变9个基本走向，根据排列组合，可以得到隧洞中一共存在27种走向变化。根据隧洞的地图信息，从27种分类走向中，找到隧洞中存在的实际走向类别。通过传感器的数据处理，隧洞走向信息的特征定义、提取，构建基于支持向量机的隧洞走向识别模型，识别机器人在隧洞中的特征位置，实现机器人在隧洞中的定位功能。