一种基于中心对称多胞体卡尔曼滤波器的AUV速度估计方法

本发明公开了一种基于中心对称多胞体卡尔曼滤波器的AUV速度估计方法，首先对自主式水下机器人的状态空间模型进行系统性的分析,然后结合中心对称多胞体的性质和卡尔曼滤波的思想,计算并优化水下机器人系统状态的可达集,通过最优可达集计算水下机器人的速度区间,实现对其速度的有效监测。该方法适用于多种构型和不同运动状态的自主式水下机器人,与现有技术相比,本发明所提方法不仅可以准确地估算出水下机器人的速度，还能提供速度的区间估计,从而实现了对速度状态的有效监测,显著提高了自主式水下机器人的可靠性和稳定性。