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AUV—SLAM技术
    发布时间: 2018-01-11 15:25    

      该技术依托于863课题——基于同时定位与地图构建方法的AUV自主导航技术,是一套针对海底大尺度环境下AUV同时定位与特征地图构建的方法
      AUV是海洋科学研究、资源勘探开发等领域的主要工具,AUV导航定位依赖母船和声学基阵,综合费用大、工作范围小,是AUV应用发展的瓶颈。SLAM(同时定位与地图构建)是实现AUV自主导航的最有前景的算法框架。
      课题组从AUV SLAM的数据关联(迭代分类匹配ICM)、粒子滤波器(基于粒子群优化的PSO-UFastSLAM算法)、信息滤波器(基于迭代稀疏扩展信息滤波的ISEIF-SLAM算法)、一致性约束的EKF滤波器(LC-EKF-SLAM算法)、大尺度环境下SLAM算法框架(基于子地图的SLAM算法)等几方面取得理论突破或者算法改进,并通过多次海上实验进行了验证,相关的研究成果发表在Measurement(Elsevier)、International Journal of Advanced Robotic Systems、Sensors等国际重要学术期刊上。
      在实现大尺度环境下AUV SLAM的研究中,前端传感器数据分析和处理是关键环节之一,为了获得高效的分类与识别算法,课题组开展了诸多研究,特别是对超限学习机(Extreme Learning Machine)算法进行了一系列改进和优化研究,相关成果发表在Neurocomputing、Cognition Computation、Neural Computation and Applications等国际重要学术期刊上。
      该技术对AUV在海底观测和资源开发领域的实用化和产业化具有较大促进作用。