水下無人系統學報
【資料圖】
Journal of Unmanned Undersea Systems
2023年第2期署名作者：
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將訓練集的全部數據輸入模型, 當AUV潛深大于0.5 m時利用模型輸出姿態預測值, 并計算橫滾角和俯仰角RMSE, 得到模型的橫滾角誤差為2.990 8°、俯仰角誤差2.069 9°。
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結束語
受仿生學研究啟發, 提出一種基于壓力傳感器陣列的姿態反演估計模型, 并開展外場試驗進行驗證, 得出以下結論:
1) 模型的俯仰角預測精度優于橫滾角, 預測精度受壓力傳感器之間安裝距離影響, 安裝距離越大, 預測精度越高。
2) 當AUV浮于水面或離水面較近時, 模型預測精度較低, 實際應用中需設置潛深閾值, 當AUV潛深大于閾值時再啟用模型。
提出的基于壓力傳感器陣列的姿態反演估計模型適用于小型化、低成本AUV。實際應用中, 首先在AUV上安裝高精度測姿設備和壓力傳感器陣列, 并開展外場試驗收集試驗數據, 然后利用數據訓練模型, 模型訓練完畢后, 將高精度測姿設備替換為低成本測姿設備, 之后利用模型輸出姿態預測值, 為自主導航系統提供姿態矯正信息。由于利用壓強數據和姿態反演估計模型得到的姿態信息不存在累積誤差, 因此該方法在自主導航系統中具有較高應用潛力, 下一步工作將繼續研究提高模型預測精度的方法。
參考文獻（略）
