AUV海底地形匹配导航方法综述_高靖萱.pdf

SHIP ENGINEERING 船 舶 工 程 Vol.45 No.2 2023 总第 45 卷，2023 年第 2 期 167 AUV 海底地形匹配导航方法综述海底地形匹配导航方法综述 高靖萱，张 亚，孙风胜（大连海洋大学 航海与船舶工程学院，辽宁大连 116023）摘 要：摘 要：基于智能水下机器人（AUV）导航任务需求与战略规划，总结国内外海底地形匹配导航技术研究现状，分析海底地形匹配导航系统应用中所需的关键技术及解决途径，包括滤波算法、地形特征提取和测深数据处理等。系统性归纳海底地形匹配导航的前沿方向，并结合我国的研究现状与发展需求展望海底地形匹配导航未来的发展方向，即发展高精度水下激光测距地形测绘设备、发展低分辨率先验海图下的海底地形匹配导航算法，以及通过深度学科交叉趋势提升海底地形匹配导航的精度、效率和鲁棒性。关键词：关键词：智能水下机器人；海底地形；匹配导航；滤波算法；地形特征提取；测深数据处理 中图分类号：中图分类号：U666.11 文献标志码：文献标志码：A 【DOI】10.13788/ki.cbgc.2023.02.23 Review for AUV Seabed Terrain Aided Navigation Methods GAO Jingxuan,ZHANG Ya,SUN Fengsheng(School of Navigation and Naval Architecture,Dalian Ocean University,Dalian 116023,Liaoning,China)Abstract:In view of the mission requirements and strategic planning of the autonomous underwater vehicle(AUV),the development of the seabed terrain aided navigation is summarized.Key technologies and solutions required in the application of the seabed terrain aided navigation system are analyzed,including navigation filtering algorithm,terrain feature extraction,and bathymetric data processing.The frontier directions of seabed terrain referenced navigation is systematically summarized,and combined with the current research situation and development needs in China,the future development direction of seabed terrain aided navigation is prospected,including the development of high-precision underwater laser ranging topographic mapping equipment,the development of seabed terrain aided navigation algorithms under low-resolution prior sea charts,and the improvement of the accuracy,efficiency,and robustness of seabed terrain aided navigation through the trend of depth discipline intersection.Key words:autonomous underwater vehicle(AUV);seabed terrain;aided navigation;filtering algorithm;terrain feature extraction;bathymetric data processing 0 引言引言 精确的水下导航与定位技术是智能水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）执行水下任务的重要保障。惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）具有较好的自主性、实时性和隐蔽性，是目前水下载体导航的主要方式之一，但其导航误差会随时间增加不断累积，使得该方法难以满足长航时AUV的导航精度要求1。长基线（Long Baseline,LBL）、超短基线（Ultra-Short Baseline,USBL）等声学导航系统，可在基阵或母船支持范围内为AUV提供具备有界误差的精确导航信息，但需要预先在工作海域或支持母船上布置声学基阵，并配备较大的支持体系，成本高且作业范围受限，不能满足AUV独立执行任务的需求2。地形匹配导航最早应用于“战斧”巡航导弹等飞行器，通过实测地形数据与先验数字地图的相关性分 收稿日期：2022-12-05；修回日期：2023-01-03 基金项目：辽宁省科学研究经费项目（面上项目）（LJKZ0728）作者简介：高靖萱（2002），女，本科在读。研究方向：水下机器人技术。通信作者：孙风胜（1978），男，硕士、讲师。研究方向：水下导航技术。海洋工程 168 析，估计飞行器当前位置信息，其原理见图 1。随着多波束声呐等高精度地形测绘装备的发展，海底地形实时精确获取技术不断成熟。由于无累积误差且无需水声基阵等外界传感器辅助等特点，海底地形匹配导航已经成为各国水下导航方法的研究热点3。图1 飞行器地形匹配原理示意图 近年来，美国、英国、欧盟等国家或组织纷纷提出相关海洋建设规划。2019年，欧洲海洋局在展望未来V：海洋十年的建议报告中提出，未来急需水下潜器在深海生物观察任务方面取得进展，而海底地形匹配导航是解决AUV深海生物观测过程中长期精确导航问题的最可靠手段之一。2020年，英国国家海洋中心在发布的 国家海洋装备技术路线图 中提到，为实现AUV在北极冰下穿越过程的精确冰下导航，高精度的地形匹配导航系统是一个主要研究方向。同年，美国国防部在设计具有更大自主性的无人系统中点明，美国海军通过对海底地形匹配导航等手段展开研究，实现AUV的长距离航行和自主规划控制，以提升AUV无需GPS辅助导航的精确局部战场干涉能力和智能化水平。从上述海洋发展规划中可看出，无论是海洋生态保护、海洋资源开发或海洋军队建设，海底地形匹配导航技术都发挥着重要作用，各国的战略规划和资金投入也促进了该技术的迅速发展。本文针对AUV海底地形匹配导航技术展开综述，首先简述了地形匹配导航技术的发展现状和目前关键技术研究情况，其次分析了海底地形匹配导航技术当前的研究前沿方向及其相关研究进展，最后本文给出了对海底地形匹配导航技术未来发展和应用方向的展望。1 地形匹配导航技术研究概况地形匹配导航技术研究概况 1.1 发展现状发展现状 与飞行器地形匹配类似，当AUV穿越地形适配区时，利用多普勒测速仪（Doppler Velocity Log,DVL）、单波束测深声呐和多波束测深声呐等测深传感器测量机器人下方的测点深度，并与压力计获得的深度值相加得到测点的地形高程值，见图2；同时，通过地形匹配算法与预先存储的参考地形高程地图对比，从而确定AUV最佳位姿。美国、英国、瑞典和加拿大等国家在海底地形匹配导航方面已做了大量研究。图2 AUV搭载不同传感器实现海底地形测绘 1）在美国海军研究办公室的支持下，罗德岛大学研发了搭载地形匹配导航系统的海底智能浮标，通过外场试验回放仿真结果表明，在无连续超短基线（USBL）声学导航信息条件下，地形匹配导航可有效估计浮标的漂移轨迹。同时，在与水下摄像机采集到的水下光学信息进行融合后，可以获得接近超短基线导航的浮标轨迹估计结果4。2）英国南安普顿大学以Autosub 6000AUV为试验载体，以条带状地形为先验地形图开展海底地形匹配导航试验5。此外，研究人员还利用3 700 m水深，总航时77 h，总航程195 km的长航程数据进行地形匹配导航技术的验证试验，在每一个验证任务中都进行了20次蒙特卡洛试验且全部收敛，表明了地形匹配导航技术在长航程、大潜深AUV导航中具有很大的应用潜力。3）瑞典皇家工学院NYGREN教授团队建造了AUV 62和Sapphires 2种型号的AUV，两者均采用基于相关性的地形匹配导航系统，其主要差别在于地形测量设备，前者使用多波束声呐，而后者则选用合成孔径声呐。65 km的海试实验证明了两者地形匹配定位误差均小于10 m6-7。4）加拿大纽芬兰纪念大学设计了适用于水下滑翔机的海底地形匹配导航系统。为减少长时间作业的能量消耗，该系统以单波束声呐作为海底地形感知设备，在海上2 h的试验中，海底地形匹配导航算法均方根误差分别收敛至76 m和32 m，远优于推算导航误差的(a)DVL(b)单波束测深声呐(c)多波束测深声呐 高靖萱等，AUV 海底地形匹配导航方法综述 169 190 m和90 m8。此外，挪威国防研究中心以HUGIN系列AUV为载体，对采用多波束声呐或多普勒测速仪为海底地形测量设备的系统进行了试验，均取得了有益成果9-10。韩国浦项大学设计了利用前视成像声呐采集海底地形信息的开架式遥控水下机器人（Remotely Operated Vehicle,ROV）“Cyclops”，通过海上试验对地形匹配导航系统精度进行了验证11。从上述研究中可以发现，多普勒测速仪、单/多波束声呐、合成孔径声呐和前视声呐等传感器都可用于采集海底地形信息，但考虑到传感器特性、地形特性以及AUV的工作需求，目前单/多波束声呐的应用较为广泛12。单波束测深具有数据处理简单、实时性好、功耗低等优势，但其信息获取少、扫测效率低；多波束测深在测量速度、地形信息丰富度、特征准确度等方面的性能较好，但功耗和机载的设备要求也随之提高。未来海底地形匹配导航的发展应结合不同传感器的优缺点，研究多传感器条件下的地形匹配导航方法。1.2 关键技术研究关键技术研究 不同于陆地环境，海洋环境极其复杂。在海底地形测量时，AUV载体小，且受到海流运动的影响，处于不规则运动状态。这给导航系统带来了极大的挑战。AUV海底地形匹配导航系统主要由参考导航单元、地形测量单元、测深数据后处理、数字地形图（Digital Terrain Map,DTM）、地形匹配单元组成，其中地形匹配单元是导航系统的核心。地形测量单元除换能器外还包含多种辅助传感器，因此，多波束测深的数据质量受到多方面影响。为了降低数据噪声影响，实时测深数据后处理需要对数据进行野值剔除、潮位修正、波束选择、声线追踪和补偿等。DTM是计算机中预先存储的数字化先验海底地形数据。在AUV海底地形匹配导航系统中，DTM是一定区域内的水深数据，它以离散化网格的形式存储，相邻网格节点间距为地图分辨率。地形匹配算法则将实时测深数据和参考导航单元指示位置附近的DTM数据对比，从而确定AUV位置，是地形匹配单元的核心步骤。地形匹配主要包括基于相关性的地形匹配算法和基于滤波的地形匹配算法，根据匹配算法不同，相应地形匹配系统结果也不同。如图3所示：基于相关性的地形匹配主要是通过对比当前一段时间内累积实测海底地形图和DTM相似性估计AUV位置，其中参考导航系统仅用于构造累积实测海底地形图时确定AUV在各个时刻相对位置；基于滤波的地形匹配算法中AUV通过参考导航系统对自身位置进行先验更新，随后通过当前时刻实测海底地形与DTM的对比完成后验更新，实现对AUV位置估计。本文从基于相关性方法和滤波方法对匹配导航算法进行回顾。图3 海底地形匹配导航框架 1.2.1 基于相关性的地形匹