唐婭娟++王晶++所玉君

文章編號：2095-6835（2017）04-0023-03

摘 要：針對無人機航位推算過程中由于傳感器精度限制及運動模型不準確導致其位置估計誤差累積問題，設(shè)計一種利用對地面路標的觀測來修正自身位置的同步定位與構(gòu)圖方法，同時將模型不準確建模為時變的過程噪聲，通過對過程噪聲統(tǒng)計特性的預測及修正來提高模型的準確度。建立了特征模型、無人機運動模型及傳感器測量模型，利用試驗數(shù)據(jù)對所提方法進行了仿真驗證，結(jié)果表明所提方法降低了模型不準確對無人機導航定位精度的影響，在傳感器精度不高的情況下，降低了誤差累積程度，提高了無人機導航定位的精確性和魯棒性。

關(guān)鍵詞：無人機；航位推算；時變噪聲；同步定位與構(gòu)圖

中圖分類號：TP242.6 文獻標識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2017.04.023

近年來，無人機在軍事民事領(lǐng)域得到了越來越多的應用，無人機的導航問題是限制其發(fā)展的決定性因素，慣性導航、衛(wèi)星導航、地磁導航、航位推算及組合導航是目前常用的導航方法。慣性導航短時間內(nèi)精度較高，但是初始對準困難；常用的衛(wèi)星導航為GPS導航，精度高，但是容易受到干擾；地磁導航全天時、全天候，但是需要存儲大量的地磁數(shù)據(jù)，對計算機的存儲能力及數(shù)據(jù)處理能力要求高；航位推算造價低廉，是最為常用的方法，但是位置估計誤差隨時間迅速累積增長；組合導航即將上述方法中的2種或多種加以組合使用。

同步定位與構(gòu)圖（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）是一種新興的無人機導航定位技術(shù)，國外學者對該方法已經(jīng)進行了一系列研究，但是國內(nèi)對SLAM的研究相對于國外差距還很大，多數(shù)研究限制在移動機器人領(lǐng)域。下面描述無人機SLAM方法的執(zhí)行過程。

飛行的無人機由于航位推算引入噪聲，或者由于建立運動模型的不準確，位置估計誤差逐漸積累，導致無人機的航位推算誤差越來越大，如圖1（a）所示，橢圓越來越大，即無人機自身和地圖位置的不確定性越來越大。通過SLAM方法進行導航定位的無人機通過對地圖中元素的反復測量，能夠修正自身的位置。當無人機測量到一個新特征時，首先需要通過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)來判斷這個新觀測特征是否對應著地圖中的已有特征，見圖1（b）。如果對應著，則利用這次新測量來校正無人機自身及特征的位置，見圖1（c）；否則，將這個特征構(gòu)建到地圖中。

（a）不確定性增長

（b）新的測量 （c）位置校正

4 結(jié)論

建立了無人機的運動模型和觀測模型，設(shè)計了改進的無人機同步定位與構(gòu)圖方法，將所建立運動模型的不準確性建模為時變噪聲，通過對其統(tǒng)計特性進行估計校正來彌補模型構(gòu)建的不足，并利用試驗數(shù)據(jù)對所提方法進行仿真驗證。結(jié)果表明，所設(shè)計方法在低傳感器精度的情況下相對于航位推算，定位精

度有大幅度提高，算法的可行性及有效性得到了驗證，對于無人機執(zhí)行長航時隱蔽作業(yè)具有一定的實際應用意義。

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〔編輯：劉曉芳〕