閆春宇 何睿 崔厚瑞

摘 要：文章介紹了水下輔助導(dǎo)航系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀；分析了目前常用的水下輔助導(dǎo)航算法，尤其對水下地形輔助導(dǎo)航進(jìn)行了比較深入的分析，它是目前廣泛使用的水下導(dǎo)航技術(shù)，隨著水下機(jī)器人的發(fā)展，水下地形輔助導(dǎo)航必將越來越收到研究者的關(guān)注，文中也分析了未來地形輔助導(dǎo)航的研究熱點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：水下導(dǎo)航；地形輔助導(dǎo)航；綜述

1 概述

當(dāng)今空中和陸上的導(dǎo)航系統(tǒng)十分依賴于GPS，它能夠提供大范圍的精確且連續(xù)的位置信息。因此GPS廣泛應(yīng)用于各種移動平臺上，包括飛行器、地面車等機(jī)器人系統(tǒng)中。盡管如此，但還是在一些特殊的環(huán)境，GPS不能使用，必須要考慮其它的導(dǎo)航手段。這類環(huán)境包括：水下、太空、地底、室內(nèi)以及其它GPS接收機(jī)受限的環(huán)境中（比如：戰(zhàn)時(shí)受屏蔽區(qū)域）。尤其在水中，GPS等電磁傳感器無法使用，必須考慮其他的輔助導(dǎo)航定位手段。目前在水下有多種類型的導(dǎo)航定位手段，包括聲學(xué)，光學(xué)，地磁以及地形等方法。

隨著海洋資源受到各國的極大關(guān)注，海上沖突不斷，臨海更過紛紛投入水下機(jī)器人裝備的開發(fā)。水下導(dǎo)航是水下機(jī)器人的關(guān)鍵組成，由于水下特殊的環(huán)境，GPS系統(tǒng)無法使用，因此需要進(jìn)行水下輔助導(dǎo)航。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，各種水下導(dǎo)航技術(shù)在不同的應(yīng)用中發(fā)揮了重要的作用，越來越多地收到了人們的關(guān)注。目前在GPS受限的情況下，水域機(jī)器人的導(dǎo)航定位技術(shù)有兩類：航跡推算以及輔助導(dǎo)航。

航跡推算主要利用速度加速度傳感器來計(jì)算機(jī)器人的位置，由于測量的誤差積分的結(jié)果會產(chǎn)生飄移，隨著時(shí)間的增加誤差會增大。典型的推算公式如下：

（1）

這里dxn和dqb分別表示機(jī)器人的位置和方向的改變量，R（qb）和■（qb）是旋轉(zhuǎn)矩陣，vb、ab和？棕b分別表示速度，加速度以及角速度。n表示慣性導(dǎo)航的第n時(shí)刻，b表示機(jī)器人本體。在機(jī)器人系統(tǒng)中，一般通過融合加速度、陀螺、磁力儀以及速度傳感器信息來計(jì)算機(jī)器人位置。航海常用的導(dǎo)航傳感器主要有水壓傳感器，磁羅盤，陀螺儀，加速度計(jì)，IMU （Inertial Measurement Unit），AHRS （Attitude， Heading and Reference System），DVL（Doppler Velocity Log），傳感器原理不同，其測量精度相差很大。對于功耗和成本有限的機(jī)器人，很多高精度的設(shè)備都無法使用，難以達(dá)到高精度的導(dǎo)航。

水下的輔助導(dǎo)航主要有聲學(xué)輔助導(dǎo)航，通常通過聲學(xué)定位傳感器來進(jìn)行位置計(jì)算的，使用的傳感器由有長基線或短基線定位傳感器。另外，地形輔助導(dǎo)航，視覺輔助導(dǎo)航，地磁輔助導(dǎo)航方式，以及重力輔助導(dǎo)航方式也有諸多研究。

2 水下輔助導(dǎo)航

2.1 基于聲波的輔助導(dǎo)航

聲學(xué)輔助導(dǎo)航是使用聲納測量距或者測量已知位置的發(fā)射器來進(jìn)行的，水下機(jī)器人的位置通常通過直接或者三角形法獲得。系統(tǒng)定位的精度依賴于發(fā)射器的位置精度以及發(fā)射型號的頻率。若只是通過聲波進(jìn)行定位，這些系統(tǒng)的范圍也是有限的。

最常見的水下聲波定位系統(tǒng)有長基線定位，超短基線定位等。長基線定位系統(tǒng)類似與水下的GPS系統(tǒng)，包括一系列在海底布置的精確定位的基站點(diǎn)。標(biāo)準(zhǔn)的長基線定位系統(tǒng)，如果12khz的信號，能夠達(dá)到0.1～10m的定位精度。更高的頻率可以達(dá)到2mm的精度，但是定位范圍會縮短為100m。長基線系統(tǒng)部署較為固定，因此不適合大范圍的任務(wù)需要。另外，部署以及標(biāo)定這些系統(tǒng)也是非常昂貴的。超短基線提供了一種低成本的聲波定位方案，它的定位綁定了水面船只，可以利用水面船只的GPS信號提供一個(gè)較大范圍的水下定位。通常超短基線定位系統(tǒng)可以達(dá)到5～20m的定位精度。

2.2 基于視覺的輔助導(dǎo)航

視覺輔助導(dǎo)航利用攝像機(jī)的圖像與已知地形圖像計(jì)算相關(guān)性來實(shí)現(xiàn)的。當(dāng)使用連續(xù)的圖像，視覺系統(tǒng)能夠提高高精度的輔助導(dǎo)航定位。如果水下機(jī)器人能夠在任務(wù)中多次的來到同一個(gè)定位地點(diǎn)，能夠有效的減少導(dǎo)航的累計(jì)誤差。這樣在閉環(huán)的導(dǎo)航系統(tǒng)中，能夠有效的減低累計(jì)誤差造成的影響。

閉環(huán)的導(dǎo)航涉及到在操作區(qū)域要生成一個(gè)圖像地圖，結(jié)合基于地圖的定位技術(shù)可以得到精確的位置，這種技術(shù)最常用的是同時(shí)定位與地圖構(gòu)建系統(tǒng)（SLAM），它可以在線或者離線實(shí)現(xiàn)。

在線的單目相機(jī)可以達(dá)到定位精度為0.5m，離線的系統(tǒng)可以在高幾個(gè)百分點(diǎn)。由于基于視覺的系統(tǒng)收到光線影響，在水下較深的地方光線無法到達(dá)，不適用于水很深的區(qū)域。

2.3 基于地球物理相關(guān)的輔助導(dǎo)航

地球物理相關(guān)的輔助導(dǎo)航，類似與視覺的導(dǎo)航計(jì)算相關(guān)性，這種方法是計(jì)算地理物理量的相關(guān)性。它主要有：地磁場，重力場以及海拔。給定一個(gè)先驗(yàn)的地圖，基于地球物理的地圖定位技術(shù)可以提供比較精確的導(dǎo)航定位，優(yōu)點(diǎn)是能夠提供一個(gè)比較大范圍的導(dǎo)航定位，但是其精度往往不夠高，受到環(huán)境的影響，這些物理量會發(fā)生變化，造成定位精度不高。另外前期建立物理場相關(guān)的地圖也非常困難，目前應(yīng)用比較少。

2.4 基于地形的輔助導(dǎo)航

這種方法以先期的地形特征為信息源，機(jī)器人通過攜帶的傳感器將實(shí)測的地形數(shù)據(jù)與存儲的地形進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算從而實(shí)現(xiàn)自身的定位。它的優(yōu)點(diǎn)是只依賴于先期的地形信息以及相關(guān)傳感器就能夠得到高精度的導(dǎo)航，而不需要增加任何設(shè)備，就能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)距離的運(yùn)行。地形輔助導(dǎo)航自提出以來就得到極大的關(guān)注，目前有多種的算法研究，是應(yīng)用最多的輔助導(dǎo)航技術(shù)。

2.4.1 SITAN（Sandia Inertial Terrain Aided Navigation）算法

由桑迪亞實(shí)驗(yàn)室首先提出，算法通過線性化地形的測量公式來估計(jì)機(jī)器人的位置，通過擴(kuò)展卡爾曼濾波來對位置進(jìn)行預(yù)測。公式為：

（2）

上式中，h（.）表示地形，x表示機(jī)器人的位置，由此可知計(jì)算機(jī)器人位置需要計(jì)算地形的梯度，這樣會導(dǎo)致兩個(gè)問題：（1）梯度計(jì)算的質(zhì)量嚴(yán)重影響估計(jì)的結(jié)果。通過統(tǒng)計(jì)的方法可以提高計(jì)算的準(zhǔn)確性。（2）即使是精度較高的梯度計(jì)算，很難表示高非線性的地形。改進(jìn)方法有很多人在研究，Boozer提出使用一個(gè)三態(tài)的擴(kuò)展卡爾曼濾波來解決北和東方向的不確定。Hollowel采用類似思想，應(yīng)用到直升機(jī)的控制來修正北方和東方的定位。通過估計(jì)深度，Hell的方法實(shí)現(xiàn)避免了在測量階段更新階段計(jì)算地形地圖。國內(nèi)2007年于家城和鄭彤分別對這個(gè)方法進(jìn)行了改進(jìn)，對多波速測深系統(tǒng)的水下載體導(dǎo)航進(jìn)行了研究，但僅得到了仿真結(jié)果。

2.4.2 VATAN（Viterbi Algorithm Terrain Aided Navigation）算法

1995年 Enns等基于Viterbi算法，提出了一種動態(tài)編程的方法近似地對地形導(dǎo)航進(jìn)行貝葉斯遞歸。這個(gè)算法是通過一階馬爾科夫過程推導(dǎo)出最可能的狀態(tài)序列。不同于計(jì)算全后驗(yàn)概率密度的算法，這個(gè)算法僅根據(jù)前一時(shí)刻的狀態(tài)來計(jì)算出當(dāng)前最可能的狀態(tài)估計(jì)，使用方程為：

（3）

L的遞歸計(jì)算需要離散化狀態(tài)空間。在VATAN中，離散化是通過一個(gè)統(tǒng)一網(wǎng)格來實(shí)現(xiàn)的。但這個(gè)想法僅僅通過仿真方式對比了SITAN方法，系統(tǒng)未在實(shí)際系統(tǒng)中使用過。

2.4.3 PDAF（ Probabilistic Data Association Filter）算法

DI Massa 通過PDAF技術(shù)通過對多波速聲納測量的地形表面實(shí)現(xiàn)地形導(dǎo)航。這方法也被用來改進(jìn)TERCOM算法為飛行器導(dǎo)航。

2.4.4 全貝葉斯傳播方法

1997年，研究者開始研究通過貝葉斯遞歸來進(jìn)行解決地形導(dǎo)航的問題。Niclas Bergem 首次使用這些數(shù)值的方法來實(shí)現(xiàn)地形導(dǎo)航估計(jì)，他提出通過PMF（Point Mass Filter）來逼近非線性狀態(tài)分布的雷達(dá)測高儀解決飛行器的地形導(dǎo)航問題，PMF方程通過統(tǒng)一的網(wǎng)格對狀態(tài)空間進(jìn)行離散化。

基于PMF的地形導(dǎo)航系統(tǒng)發(fā)表不久，Bergem通過粒子濾波的方法來解決地形導(dǎo)航的問題。粒子濾波方法通過狀態(tài)空間的概率采樣來近似貝葉斯遞歸。PMF方法實(shí)現(xiàn)的地形導(dǎo)航同樣成功應(yīng)用于康斯伯格的HUGINaAUV和SaabAUV62上。在2003年williams，通過粒子濾波在地形導(dǎo)航估計(jì)之外，對速度也進(jìn)行了估計(jì)。同年，Karlsson等利用粒子濾波對方向，角速度以及速度進(jìn)行了狀態(tài)估計(jì)。采用粒子濾波和PMF方法進(jìn)行地形導(dǎo)航的優(yōu)點(diǎn)有很多研究者做出研究。國內(nèi)，也有大量的相關(guān)研究[17-18]，顏詩源采用例子濾波得而地形導(dǎo)航對巡航導(dǎo)彈知道進(jìn)行了仿真[14]。諶劍對粒子濾波的重采樣進(jìn)行了改進(jìn)，對水下地形匹配算法進(jìn)行了研究[15]。總的來說，PMF表現(xiàn)出更好的魯棒性，粒子濾波能夠在狀態(tài)空間有更好的采樣。而且這些方法能更好的適應(yīng)在地形導(dǎo)航中的復(fù)雜性，非線性運(yùn)動，包括有色噪聲以及坐標(biāo)轉(zhuǎn)換模型。

2.4.5 地形輔助導(dǎo)航分析

在地形輔助導(dǎo)航中，需要有先期的地圖，為了解決這個(gè)問題，SLAM方法提了出來，然而在實(shí)際中大多數(shù)區(qū)域的地圖是先期是非常容易獲得的。特別是在那些需要在指定區(qū)域作業(yè)的情況，提前會對那個(gè)重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行探測，這時(shí)采用地形導(dǎo)航是非常適合的。地形導(dǎo)航系統(tǒng)的研究已經(jīng)有幾十年， 但是現(xiàn)有的方法大多是通過高精度的慣性導(dǎo)航設(shè)備和高精度的地形測繪設(shè)備來實(shí)現(xiàn)的，高成本以及高功耗限制了這種方法的使用。

在特定區(qū)域作業(yè)是水下或水面機(jī)器人最基本的一項(xiàng)功能，主要的工作就是能夠在預(yù)先選擇的區(qū)域內(nèi)自主導(dǎo)航，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集或作業(yè)目的。在GPS受限的情況下的第一個(gè)挑戰(zhàn)就是在指定區(qū)域地圖是非慣性參考系時(shí)，如何能夠有效地提供導(dǎo)航信息給機(jī)器人。第二個(gè)挑戰(zhàn)是由于傳感器成本、功耗有限或者軍用傳感器禁售，只能使用較低精度的導(dǎo)航傳感器（如：慣性導(dǎo)航傳感器），如何通過地形相關(guān)的導(dǎo)航實(shí)現(xiàn)高精度導(dǎo)航。

另外，水下或水面機(jī)器人需要進(jìn)行大范圍的自主導(dǎo)航，在GPS受限的條件下，僅僅使用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是不夠的，由于慣性導(dǎo)航系統(tǒng)誤差是隨航行時(shí)間的遞增而不斷累加的，采用地形導(dǎo)航系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)大范圍的導(dǎo)航。然而對于大范圍的地形導(dǎo)航系統(tǒng)，許多區(qū)域的地形信息可能是提前是無法獲取的，或者是地形信息的精度是不高的。在這個(gè)情況下的挑戰(zhàn)就是如何能夠在地形信息部分缺失或是信息精度不高的情況下提供一種評估的手段完成長距離導(dǎo)航。

3 結(jié)束語

當(dāng)前海洋資源的越來越多的受到各國的關(guān)注，海洋沖突越來越頻繁，臨海各國紛紛投入海洋軍事機(jī)器人裝備的開發(fā)。但是在戰(zhàn)爭時(shí)，相關(guān)海域常有電子封鎖，水下機(jī)器人和水面艇的導(dǎo)航就受到影響，因此研究輔助導(dǎo)航有重要的現(xiàn)實(shí)意義。在這些輔助導(dǎo)航算法中，地形輔助導(dǎo)航技術(shù)最為成熟，也存在一定問題，是將來研究的重點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)

[1]J. Hollowell. Heli/sitan- a terrain referenced navigation algorithm for helicopters.IEEE PLANS，1990，20（23）：616-625.

[2]鄭彤，王志剛，等.海底地形輔助導(dǎo)航sitan算法的改進(jìn)[J].艦船電子工程，2008，28（7）.

[3]于家城，晏磊，鄧嵬，等.海底地形輔助導(dǎo)航sitan算法中二次搜索技術(shù)[J].電子學(xué)報(bào)，2007，35（3）：474-477.

[4]丁永忠，王建平，徐楓.地磁導(dǎo)航在水下航行體導(dǎo)航中的應(yīng)用[J].魚雷技術(shù)，2009，17（3）：47-51.

[5]蔡兆云，魏海平，任治新.水下地磁導(dǎo)航技術(shù)研究綜述[J].國防科技，2007，3：28-29.

[6]胡曉，高偉，李希燦.水下導(dǎo)航系統(tǒng)的地磁匹配算法研究[J].山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2014，1：154-157.

[7]郝燕玲，趙亞鳳，胡峻峰.地磁匹配用于水下載體導(dǎo)航的初步分析[J].地球物理學(xué)進(jìn)展，2008，23（2）：594-598.

[8]吳太旗，黃謨濤，邊少鋒，等.直線段的重力場匹配水下導(dǎo)航新方法[J].中國慣性技術(shù)學(xué)報(bào)，2007，15（2）：202-205.

[9]王文晶.基于重力和環(huán)境特征的水下導(dǎo)航定位方法研究[J].哈爾濱工程大學(xué)，2009.

[10]李?yuàn)檴?，吳曉?水下重力無源導(dǎo)航系統(tǒng)組合模式的研究與設(shè)計(jì)[J].中國測繪學(xué)會九屆四次理事會暨學(xué)術(shù)年會，2008.

[11]王虎彪，王勇，許大欣，等.基于重力梯度的水下輔助導(dǎo)航仿真[J].中國地球物理學(xué)會年會，2008.

[12]李德禹.水下重力梯度導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)研究[J].華中科技大學(xué)，2009.

[13]Xiaolei，K..Analysis of periscope avoid fraise based on gravity aided navigation technology. Ship Electronic Engineering，2013.

[14]顏詩源，張勝修，黨宏濤.基于粒子濾波的巡航導(dǎo)彈中制導(dǎo)地形匹配算法和仿真[J].戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈控制技術(shù)，2006，3：52-55.

[15]諶劍，張靜遠(yuǎn)，嚴(yán)平.一種基于粒子濾波的水下地形匹配算法研究[J].海軍工程大學(xué)學(xué)報(bào)，2008，20：107-112.

[16]郭磊明.基于粒子濾波的戶外移動機(jī)器人地形坡度定位[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2013.

[17]姚智穎，劉冬，劉光斌.基于粒子濾波的ins/tan組合導(dǎo)航[J].電光與控制，2006，13（3）：54-55.

[18]高曉海.基于粒子濾波的地形輔助導(dǎo)航算法研究[D].電子科技大學(xué)，2011.