第11卷第2期导航定位学报Vol.11，No.22023年4月JournalofNavigationandPositioningApr.，2023引文格式：张玉鹏,王子璇,刘剑威,等.因子图框架下无人艇主从式协同导航算法[J].导航定位学报,2023,11(2):131-138.（ZHANGYupeng,WANGZixuan,LIUJianwei,etal.Leader-followercooperativenavigationalgorithmforunmannedsurfacevesselsbasedonfactorgraphoptimization[J].JournalofNavigationandPositioning,2023,11(2):131-138.）DOI:10.16547/j.cnki.10-1096.20230215.因子图框架下无人艇主从式协同导航算法张玉鹏1，王子璇1，刘剑威1,2，蒲文浩1，刘锡祥1（1.东南大学仪器科学与工程学院/微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室，南京210096；2.江苏自动化研究所，江苏连云港222061）摘要：针对无人艇（USV）协同导航存在非线性量测和滞后信息的问题，提出一种基于因子图优化的无人艇主从式协同导航算法：对艇间测距信息进行因子建模，以捷联惯性导航系统（SINS）为核心构建从艇因子图框架；然后针对因子图优化算法计算量大难以实时融合的问题，借助滑动窗限制待优化节点数并利用增量平滑进行窗内变量更新；最后将滞后信息对应因子节点连接至因子图中历史时刻变量节点，实现对于滞后量测免补偿使用。仿真结果表明，所提方法在信息滞后小于1s时可获得与无滞后情况下大致相当的精度；以时长15s的滑窗为例，所提算法较传统滑动窗优化单步运行时间减少约91%，具有可实时实现的优点。半物理实验结果亦验证了所提方案的可靠性。关键词：水面无人艇（USV）；协同导航；滑动窗优化；增量平滑；滞后信息处理中图分类号：P228文献标志码：A文章编号：2095-4999(2023)02-0131-08Leader-followercooperativenavigationalgorithmforunmannedsurfacevesselsbasedonfactorgraphoptimizationZHANGYupeng1,WANGZixuan1,LIUJianwei1,2,PUWenhao1,LIUXixiang1（1.SchoolofInstrumentScienceandEngineering,SoutheastUniversity/KeyLaboratoryofMicro-inertialInstrumentandAdvancedNavigationTechnology,MinistryofEducation,Nanjing210096,China;2.JiangsuAutomationResearchInstitute,Lianyungang,Jiangsu222061,China）Abstract：Aimingattheproblemthatnonlinearmeasurementandlaginformationaffectunmannedsurfacevessel(USV)cooperativenavigation,thepaperproposedaUSVcooperativenavigationalgorithmwithleader-followerstructurebasedonfactorgraphoptimizatio...
