基于UUV姿态增强可观测性的水下目标六维状态估计
机器人学
2025-06-17 v1
摘要
对无人水下航行器（UUV）进行精确的相对状态观测以跟踪不合作目标，仍然是一项重大挑战，原因在于缺乏GPS、复杂的水下动力学以及传感器限制。现有的定位方法依赖于全球定位基础设施或多UUV协作，两者对于在大型或未知环境中单独运行的UUV均不切实际。为此，我们提出了一种新型的持久相对六维状态估计框架，使单个UUV能够仅利用两个单声纳传感器的连续噪声距离测量来估计其相对于非合作目标的相对运动。我们的主要贡献是一种可观测性增强的姿态控制策略，通过使用卡尔曼滤波器最优地调整UUV的姿态以改善相对状态估计的可观测性，有效地缓解了传感器噪声和漂移累积的影响。此外，我们引入了一种严格证明的基于李雅普诺夫的跟踪控制策略，通过确保UUV保持最优测量范围来保证长期稳定性，防止定位误差随时间发散。通过理论分析和仿真，我们证明了该方法在六维相对状态估计的准确性和鲁棒性方面显著优于传统方法。本工作为UUV在水下跟踪不合作目标提供了一种可扩展的、无需基础设施的解决方案。
引用
@article{arxiv.2506.13105,
title = {Underwater target 6D State Estimation via UUV Attitude Enhance Observability},
author = {Fen Liu and Chengfeng Jia and Na Zhang and Shenghai Yuan and Rong Su},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.13105},
year = {2025}
}
备注
Paper has been accepted in IROS 2025