[发明专利]一种基于数据驱动的水下航行器目标跟踪控制方法

说明书

本发明公开了一种基于数据驱动的水下航行器目标跟踪控制方法，包括水声探测、位置预测以及运动控制。水声探测根据AUV当前位姿信息通过机载自动感知模块获取目标的状态信息，位置预测融合机载自动感知模块产生的目标状态信息，通过扩展卡尔曼滤波进行位置预测，运动控制过程在位置预测的驱动下，调整运动控制策略，不断输出位姿到运动控制系统。本发明方法采用的数据驱动控制算法融合机载自动感知模块产生的目标状态信息，对目标跟踪控制具有较好的自适应能力和较强的鲁棒性，可有效提高海流条件下水下自主航行器的目标跟踪控制效果。

技术领域

本发明属于水下航行器技术领域，具体涉及一种水下航行器目标跟踪控制方法。

背景技术

在各种海洋技术中，水下自主航行器(AUV)具有高机动性，高稳定性，高续航性的优点，被广泛应用在科研考察、水下作业和军事活动中，水下目标跟踪逐渐成为AUV水下自主作业的关键技术之一。AUV目标跟踪技术对于海洋国土监视、近岸预警或近海防御、海底管线跟踪与维修，具有重要的研究价值。

AUV在水下作业过程中，一种重要的探测手段是成像探测，包括光视觉成像探测和声纳成像探测。对于光视觉成像探测，一种方法是通过分割线性成像、GVF-SNAKE模型、PSO-BP算法实现目标识别。对于声纳成像探测，一种方法是基于侧扫声纳的海底成像方法，利用运动信息和声纳探测模型实现AUV定位。但是基于成像的探测方法，存在时效性差、能耗高的缺点，在实际应用中还有很多瓶颈。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于数据驱动的水下航行器目标跟踪控制方法，包括水声探测、位置预测以及运动控制。水声探测根据AUV当前位姿信息通过机载自动感知模块获取目标的状态信息，位置预测融合机载自动感知模块产生的目标状态信息，通过扩展卡尔曼滤波进行位置预测，运动控制过程在位置预测的驱动下，调整运动控制策略，不断输出位姿到运动控制系统。本发明方法采用的数据驱动控制算法融合机载自动感知模块产生的目标状态信息，对目标跟踪控制具有较好的自适应能力和较强的鲁棒性，可有效提高海流条件下水下自主航行器的目标跟踪控制效果。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：

步骤1：水声探测：在t_k时刻，水下航行器获取目标当前位置x_k，k为正整数；

步骤2：根据步骤1获取的目标当前位置采用扩展卡尔曼滤波方法预测并更新目标位置；

步骤2-1：定义包含加性噪声形式的目标系统运动模型如式(1)所示：

式中，y_k为k时刻目标系统观测值，f(·)为服从于高斯概率分布的运动学状态方程和量测方程的系统噪声，h(·)为服从于高斯概率分布的运动学状态方程和量测方程的量测噪声，w_k-1和v_k均为服从于零均值的高斯白噪声分布，即w_k-1～N(0,O_k-1)，v_k～N(0,R_k)，Q_k-1和R_k为高斯分布的标准差；

步骤2-2：水下航行器获取目标位置时间更新；

其中，为k-1时刻系统状态估计值，为k时刻系统状态估计值，P_k-1为k-1时刻系统滤波方差，P_k/k-1为k时刻系统滤波方差，为线性化状态转移矩阵，为线性化状态转移矩阵的转置，Q_k-1为高斯分布的标准差；

步骤2-3：目标位置量测更新；