29、海洋机器人团队协同导航方法解析

海洋机器人团队协同导航方法解析

1. 基础任务场景

在当前讨论中，聚焦于一个特定子任务场景，涉及SSV、GCV和LSV车辆在平坦地形上的机动，这个子组被称为上层MORPH段。在此场景下，它们的任务是沿着预先为水面车辆规划的路径行驶，水下车辆需在SSV移动时保持编队，且其他机器人假定不知该路径。

GCV和LSV的控制算法设计需水下车辆获取SSV相对特定AUV的相对位置、SSV在惯性系中的速度以及海流速度，然后计算两车的速度和航向角设定值。

为控制器提供必要信息的算法涉及多方面传感器及数据传输。GCV配备USBL系统，成功接收声学通信时，大多能获取与特定车辆的距离、方位和仰角测量值。AUV可基于螺旋桨转速和简单运动学模型测量自身航速，通过AHRS知晓自身方向，用深度传感器测量深度，并在声学通信时发送当前深度测量值。水面舰艇SSV配备GPS传感器，使用简单线性卡尔曼滤波器估计自身绝对位置和惯性速度，并在每次声学通信时发送惯性速度。

不过，由于声学通信功能慢且有五辆车需定期传输信息，通信频率很低，单次通信丢失很可能发生，因此开发的导航算法必须能应对长时间无通信数据的情况。

这里有两个要点需注意：
- 采用的方法与相对导航概念相关，水下车辆知道自身相对于SSV的位置，若SSV知道自身绝对位置，AUV的绝对位置可离线重新计算，且整个地图生成是离线进行的，所以任务执行期间无AUV绝对位置也不是问题。
- 未为AUV使用DVL传感器，是因为DVL使用需车辆下方为平坦地形，不适合最终任务场景中车辆在粗糙地形和垂直墙附近作业的要求。

该问题属于内部导航，与特定问题及基准场景相关。

2. 声学通信建模