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A Factor Graph With Mercator Projection-Based Cooperative Localization Algorithm for Multiple AUVs
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AI
DOI：10.1109/TIM.2025.3584516.png)
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摘要
En 中文
为解决自主水下航行器（AUVs）导航设备提供的地理坐标与协同定位（CL）系统中用于计算欧氏距离的笛卡尔坐标之间的差异，提出了一种基于墨卡托投影的协同定位算法的多AUV（MAUVs）因子图（FG）模型。首先，利用墨卡托投影构建测距方程，并结合AUV的运动学方程，构建了MAUVs协同定位系统的状态空间模型。此外，建立了协同定位系统的同构因子图模型。利用墨卡托投影中坐标固有的独立性，该因子图模型避免了引入额外的环路。采用和积算法（SPA）计算从属AUV的导航状态。然后，在基于墨卡托投影的坐标系中建立了双主AUV协同定位系统的性能评估函数（PEF），并验证了不同坐标系下PEF的一致性。最后，仿真和实地测试结果表明，所提出的协同定位算法相较于传统的基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的协同定位算法，具有更高的定位精度和更低的执行时间。
Keyword:
Autonomous underwater vehicle (AUV)
cooperative localization (CL)
factor graph (FG)
Mercator projection
multiple AUVs (MAUVs)
performance evaluation function (PEF)
期刊
IF:
5.9
论文数:
2.0W
被引数:
5.8W
机构
引用论文
Multi-AUV Collaborative Operation Based on Time-Varying Navigation Map and Dynamic Grid Model.png)
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