【协同导航】基于matlab 卡尔曼滤波算法EKF双领航AUV交替领航，定位误差 真实轨迹 EKF轨迹 DR轨迹附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本文针对水下自主航行器（AUV）在复杂水域环境下难以精确定位的问题，提出了一种基于卡尔曼滤波算法的协同导航方法。该方法利用两个AUV交替领航，通过彼此的相对定位信息，共同构建更加精准的航迹。通过Matlab仿真，对双领航AUV交替领航的定位误差、真实轨迹、EKF轨迹、DR轨迹进行分析对比，验证了该方法的有效性和可行性。

1. 引言

水下自主航行器（AUV）在海洋探测、资源勘探、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。然而，由于水下环境的复杂性，AUV的定位精度一直是制约其应用的关键问题。目前，AUV的定位方法主要包括：惯性导航（DR）、声学定位、视觉定位等。

• 惯性导航（DR）利用加速度计和陀螺仪测量航行器的运动，其精度受累积误差的影响，长期定位精度较差。

• 声学定位方法，如超短基线（USBL）和长基线（LBL）定位，依赖于声波传播，易受水声环境的影响，精度难以保障。

• 视觉定位方法，依赖于水下图像识别，受水体能见度、光照条件等因素影响较大。

为了提高AUV的定位精度，本文提出了一种基于卡尔曼滤波算法的协同导航方法，利用两个AUV交替领航，通过彼此的相对定位信息，共同构建更加精准的航迹。

2. 协同导航系统设计

该协同导航系统由两个AUV组成，分别称为领航AUV和跟随AUV。领航AUV负责引导跟随AUV航行，并利用自身传感器获取航位信息。跟随AUV利用自身传感器和接收领航AUV的定位信息，进行协同定位。

2.1 系统模型

3. 结论

本文提出了一种基于卡尔曼滤波算法的协同导航方法，该方法利用两个AUV交替领航，通过彼此的相对定位信息，共同构建更加精准的航迹。仿真结果表明，该方法能够有效地抑制噪声和误差，提高AUV的定位精度。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

、MPPT优化

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9  雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化