Resumen

Este trabajo presenta un sistema de navegación integrado SINS/DVL basado en el filtro adaptativo de Kalman Sage-Husa modificado para el vehículo submarino autónomo (AUV), en el que el DVL se emplea para corregir los errores de navegación del SINS que se acumulan con el tiempo. Cuando los elementos definidos negativos son suficientemente grandes, a diferencia de la definición positiva de las matrices de ruido que no puede garantizarse para el filtro de Kalman adaptativo Sage-Husa convencional, el filtro de Kalman adaptativo Sage-Husa modificado propuesto elimina los elementos definidos negativos de las leyes de actualización adaptativa de la matriz de ruido para garantizar la convergencia del filtro de Kalman adaptativo Sage-Husa. En otras palabras, este método sacrifica cierta precisión de filtrado para garantizar la estabilidad del filtro. Las pruebas de simulación se implementan para verificar que la precisión de navegación esperada para el AUV puede obtenerse utilizando el filtro adaptativo de Kalman Sage-Husa modificado propuesto.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:filtro kalman adaptativo, husa, elementos definidos negativos, sage, leyes de actualización adaptativas, vehículo submarino autónomo, auv, dvl, sins, sage convencional
• Keywords:adaptive kalman filter, husa, negative definite items, sage, adaptive update laws, autonomous underwater vehicle, auv, dvl, sins, conventional sage