第15卷第3期 智能系统学报 Vol.15 No.3 2020年5月 CAAI Transactions on Intelligent Systems May 2020 D0L:10.11992tis.201903027 基于改进粒子滤波的AUV海底地形辅助定位方法 韩月2，陈鹏云2，沈鹏3 (1,太原旅游职业学院现代教有信息中心，山西太原030032；2.中北大学机电工程学院，山西太原030051； 3.国家深海基地管理中心，山东青岛266237) 摘要：针对自主式水下无人航行器的地形辅助导航问题，提出一种基于粒子滤波的地形辅助定位方法。为了 解决粒子滤波的“粒子贫化”问题，引入了辅助采样，提出一种基于辅助采样粒子滤波的海底地形辅助定位方 法，减小了由于重采样带来的粒子多样性的损失。基于半物理测试平台的仿真实验表明：本文所提出方法的精 度较高，可适应不同地形特征下的地形辅助定位，可满足水下无人航行器(autonomous underwater vehicle,AUV) 水下导航定位的需求。 关键词：水下无人航行器；水下环境；多波束测深；地形辅助定位；Bayesian估计；粒子滤波；辅助采样；半物理 仿真 中图分类号：TP24文献标志码：A 文章编号：1673-4785(2020)03-0553-07 中文引用格式：韩月，陈鹏云，沈鹏.基于改进粒子滤波的AUV海底地形辅助定位方法J小.智能系统学报，2020,15(3)： 553-559. 英文引用格式：HAN Yue,,CHENPengyun,.SHEN Peng.Seabed terrain-aided positioning method based on improved particle fil- tering for AUVsJ.CAAI transactions on intelligent systems,2020,15(3):553-559. Seabed terrain-aided positioning method based on improved particle filtering for AUVs HAN Yue2,CHEN Pengyun',SHEN Peng' (1.Modern Education Information Centre,Taiyuan Tourism College,Taiyuan 030032,China,2.College of Mechatronic Engineering, North University of China,Taiyuan 030051,China;3.National Deep Sea Centre,Qingdao 266237,China) Abstract:Focusing on the seabed terrain-aided navigation of autonomous underwater vehicle (AUV),a terrain-aided positioning method based on the particle filtering method is proposed in this study.To solve the particle depletion prob- lem of the particle filtering method,the auxiliary sampling technology is introduced.Then,a terrain-aided positioning method based on the auxiliary sampling particle filtering method,which can reduce the loss of particle diversity caused by resampling,is proposed.Simulation tests based on the semi-physical test platform show that the proposed method has high terrain positioning accuracy and strong adaptability to terrain features,which can meet the demand of AUV naviga- tion Keywords:autonomous underwater vehicle;underwater environment;multi-beam sounding;terrain-aided positioning; Bayesian estimation;particle filter,auxiliary sampling:semi-physical simulation 作为海洋资源开发的重要工具和军事领域的 ter vehicle,AUV)得到各国海洋工程领域的重点 新型装备，水下无人航行器(autonomous underwa- 关注，并取得了长足的发展，但精确的水下导航 收稿日期：2019-03-21. 定位方法一直是制约AUV长时间远距离深潜与 基金项目：国家自然科学基金项目(51909245)：山西省自然科 自主作业的重要因素。常用于AUV的导航方 学基金项目(201901D211244.201801D221210):山西 省高等学校科技创新项目(2019L0537):高性能舰船 法有水声学导航、航位推算导航、惯性导航以及 技术教育部重点实验室基金项目(gxnc19051802). 通信作者：陈鹏云.E-mail:chenpengyun@hrbeu.edu.cn. 近年兴起的地球物理导航等。水声学导航需DOI: 10.11992/tis.201903027 基于改进粒子滤波的 AUV 海底地形辅助定位方法 韩月1,2，陈鹏云2 ，沈鹏3 （1. 太原旅游职业学院 现代教育信息中心，山西 太原 030032; 2. 中北大学 机电工程学院，山西 太原 030051; 3. 国家深海基地管理中心，山东 青岛 266237） 摘 要：针对自主式水下无人航行器的地形辅助导航问题，提出一种基于粒子滤波的地形辅助定位方法。为了 解决粒子滤波的“粒子贫化”问题，引入了辅助采样，提出一种基于辅助采样粒子滤波的海底地形辅助定位方 法，减小了由于重采样带来的粒子多样性的损失。基于半物理测试平台的仿真实验表明：本文所提出方法的精 度较高，可适应不同地形特征下的地形辅助定位，可满足水下无人航行器 (autonomous underwater vehicle, AUV) 水下导航定位的需求。 关键词：水下无人航行器；水下环境；多波束测深；地形辅助定位；Bayesian 估计；粒子滤波；辅助采样；半物理 仿真 中图分类号：TP24 文献标志码：A 文章编号：1673−4785(2020)03−0553−07 中文引用格式：韩月, 陈鹏云, 沈鹏. 基于改进粒子滤波的 AUV 海底地形辅助定位方法 [J]. 智能系统学报, 2020, 15(3): 553–559. 英文引用格式：HAN Yue, CHEN Pengyun, SHEN Peng. Seabed terrain-aided positioning method based on improved particle fil￾tering for AUVs[J]. CAAI transactions on intelligent systems, 2020, 15(3): 553–559. Seabed terrain-aided positioning method based on improved particle filtering for AUVs HAN Yue1,2 ，CHEN Pengyun2 ，SHEN Peng3 (1. Modern Education Information Centre, Taiyuan Tourism College, Taiyuan 030032, China; 2. College of Mechatronic Engineering, North University of China, Taiyuan 030051, China; 3. National Deep Sea Centre, Qingdao 266237, China) Abstract: Focusing on the seabed terrain-aided navigation of autonomous underwater vehicle (AUV), a terrain-aided positioning method based on the particle filtering method is proposed in this study. To solve the particle depletion prob￾lem of the particle filtering method, the auxiliary sampling technology is introduced. Then, a terrain-aided positioning method based on the auxiliary sampling particle filtering method, which can reduce the loss of particle diversity caused by resampling, is proposed. Simulation tests based on the semi-physical test platform show that the proposed method has high terrain positioning accuracy and strong adaptability to terrain features, which can meet the demand of AUV naviga￾tion. Keywords: autonomous underwater vehicle; underwater environment; multi-beam sounding; terrain-aided positioning; Bayesian estimation; particle filter; auxiliary sampling; semi-physical simulation 作为海洋资源开发的重要工具和军事领域的 新型装备，水下无人航行器 (autonomous underwa￾ter vehicle, AUV) 得到各国海洋工程领域的重点 关注，并取得了长足的发展，但精确的水下导航 定位方法一直是制约 AUV 长时间远距离深潜与 自主作业的重要因素[1-2]。常用于 AUV 的导航方 法有水声学导航、航位推算导航、惯性导航以及 近年兴起的地球物理导航等[3-4]。水声学导航需 收稿日期：2019−03−21. 基金项目：国家自然科学基金项目 (51909245)；山西省自然科 学基金项目 (201901D211244，201801D221210)；山西 省高等学校科技创新项目 (2019L0537)；高性能舰船 技术教育部重点实验室基金项目 (gxnc19051802). 通信作者：陈鹏云. E-mail：chenpengyun@hrbeu.edu.cn. 第 15 卷第 3 期 智 能 系 统 学 报 Vol.15 No.3 2020 年 5 月 CAAI Transactions on Intelligent Systems May 2020