摘要
本发明公开了一种用于水下对接归航过程中AUV与FDS的同时定位方法,基于模糊Q学习改进FastSLAM算法,适用于自主水下机器人(AUV)导航传感器存在未知测量噪声情况下,自主水下机器人(AUV)与水下固定基座(FDS)的同时定位。本发明主要包括:基于FastSLAM2.0算法的水下机器人与水下固定基座的同时定位方法,基于模糊Q学习的状态预测误差补偿算法。本发明减小过程噪声统计特性不准确对FastSLAM算法带来的影响,提高自主水下机器人(AUV)的导航精度,减小过程噪声统计特性不准确带来的影响。
技术关键词
自主水下机器人
定位方法
水声传感器
误差补偿值
噪声统计特性
模糊推理系统
粒子
噪声方差
估计误差
动作策略
误差补偿算法
多普勒计程仪
卡尔曼滤波算法
基座
补偿智能
导航传感器
偏差
系统为您推荐了相关专利信息
轮廓图像
水下机器人
定位方法
双目相机
Canny算子
注意力神经网络
无线定位方法
Softmax分类器
节点
机器学习算法
配电网故障定位方法
分布式采集装置
空间分布特征
故障定位模型
空间分布规律
室内定位模型
室内定位方法
多径
射频信号源
振荡特征