[发明专利]一种多自主水下机器人的目标搜寻方法

权利要求书

1.一种多自主水下机器人的目标搜寻方法，其特征在于，包括以下步骤：

水下自主机器人根据获取到的目标信号强度，得到目标的初始位置；

根据目标的初始位置，计算个体自主水下机器人的目标位置和精度；

采用分步递推方式融合多个自主水下机器人的目标位置和精度，得到全局目标位置和精度；

所述计算个体自主水下机器人的目标位置和精度包括以下步骤：

计算当前时刻自主水下机器人对目标的测量精度；

计算当前时刻自主水下机器人对目标的位置估计；

计算当前时刻自主水下机器人对目标的精度；

计算本周期自主水下机器人对目标的位置估计和精度；

所述计算当前时刻自主水下机器人对目标的测量精度R_i,k具体为：

其中，P(X_i,k)表示自主水下机器人i在时刻t_k的位置方差；B_i,k表示自主水下机器人i导航误差的雅各比矩阵；X_ob,i,k-1表示自主水下机器人i在时刻t_k-1对目标位置的估计；X_i,k＝(x_i,k,y_i,k)^T表示第i个自主水下机器人在时刻t_k的空间位置，其中x_i,k和y_i,k分别表示北向位置，东向位置,k是时刻t_k的索引序号；表示自主水下机器人i的目标方位角方差；J是旋转矩阵常量；r_i,k表示自主水下机器人i在时刻t_k与目标的矢量距离；n_t是最大时间索引；

所述计算当前时刻自主水下机器人对目标的位置估计X_ob,i,k具体为：

其中，X_ob,i,k-1表示自主水下机器人i在时刻t_k-1对目标位置的估计；定义α_i,k表示在时刻t_k自主水下机器人i与目标的方位角；X_i,k(1)和X_i,k(2)分别表示X_i,k的第1个元素，第2个元素，即x_i,k和y_i,k；X_ob,i,k-1＝(x_ob,i,k-1,y_ob,i,k-1)^T表示自主水下机器人i在时刻t_k-1对目标位置估计，X_ob,i,k-1(1)和X_ob,i,k-1(2)分别表示X_ob,i,k-1的第1个元素和第2个元素；I(X_ob,i,k-1)表示第i个自主水下机器人在时刻t_k对目标位置估计的信息度；H_i,k表示自主水下机器人i在时刻t_k对目标观测的雅各比矩阵；

所述计算当前时刻自主水下机器人对目标的精度P(X_ob,i,k)具体为：

其中，I(X_ob,i,k-1)表示自主水下机器人i在时刻t_k-1对目标位置估计的信息度，I(X_ob,i,k)和P(X_ob,i,k)是互为可逆矩阵；∞表示无穷大；

所述计算本周期自主水下机器人对目标的位置估计和精度具体为：

设目标的初始化位置时，目标的信息度为0，目标精度无穷大；

按照时间循环计算本周期内每一时刻自主水下机器人对目标的位置估计和精度；

循环完成，得到本周期自主水下机器人对目标的位置估计和精度，即n_t为时刻索引的最大值；

所述采用分步递推方式融合多个自主水下机器人的目标位置和精度，得到全局目标位置和精度包括以下步骤：

递推融合截止到当前时刻所有自主水下机器人的目标位置和精度；

融合计算全局目标位置和精度；

所述递推融合截止到当前时刻所有自主水下机器人的目标位置和精度具体为：

定义I(X_ob,i)表示数据融合从自主水下机器人1到自主水下机器人i的目标位置的信息度，P(X_ob,i)表示数据融合从自主水下机器人1到自主水下机器人i的目标位置的方差，即目标位置精度；X_ob(i)表示数据融合从自主水下机器人1到自主水下机器人i的目标位置估计，

其中，i表示自主水下机器人的序号，水下机器人数目最大值是n；X_ob(i-1)和I(X_ob,i-1)分别表示数据融合从自主水下机器人1到自主水下机器人i-1的目标位置和信息度；e表示单位矩阵；

所述融合计算全局目标位置和精度具体为：

将第1号自主水下机器人的目标信息作为初始目标信息；

循环递推融合各个自主水下机器人的目标信息；

循环完成，得到全局目标位置和精度，即X_ob＝X_ob(n)，P(X_ob)＝P(X_ob,n)，n是自主水下机器人编号的最大值。