摘要
本申请属于无人艇状态预测技术领域。本申请提供一种用于无人艇航行姿态预测的数字孪生方法。本公开实施例通过数字孪生技术建立高度精细化的孪生预测模型,准确反映无人艇在复杂海洋环境中的运动特性和受力情况。通过实时获取真实无人艇的传感器融合数据结合改进的无迹卡尔曼滤波算法对构建的孪生预测模型模型进行动态调整和更新,得到高度真实的无人艇模型。利用辨识后的孪生模型预测未来一定时间内无人艇的航行状态,为无人艇的智能化航行决策提供支持,提高无人艇的运行效率和安全性。
技术关键词
数字孪生方法
无人艇
卡尔曼滤波融合
数字孪生模型
数据
动态滑动窗口
传感器融合
状态预测技术
协方差矩阵
卡尔曼滤波算法
数字孪生技术
更新模型参数
数学模型
窗口技术
预测误差