专利名称：水下导航与水质参数经纬度分布的感测与计算系统及方法
技术领域：
本发明涉及一种水下导航与水质参数经纬度分布的感测与计算系统及方法，具体涉及装载在水下机器人(AUV)上的基于侧扫声纳式的水下导航设备，跟踪定位AUV的水下航线图，并在特定的经纬度利用传感器测算出水质参数，最后将水质参数与经纬度匹配的方法。
背景技术：
当今社会，环境问题已成为人类社会可持续发展的重要问题之一。水资源污染是环境污染一部分。水是人类赖以生存的基�。绾渭笆庇行У亟兴始觳獠⒃谑实钡氖奔淠诓扇〔咕炔咕却胧┦潜；に试吹闹匾胧┲�。水下机器人(AUV)因其能长时间在环境复杂的水面及其以下一定的深度进行长时间、大范围地水质检测，操作简单，配备工作人员少而得到极好地应用。 水下机器人的水质检测系统要解决的核心问题是水下导航，获取机器人的航线路线和各个时间段的经纬度，并通过传感器获取特定经纬度的多种水质参数。单一的导航技术，存在经纬度测量精度低，可靠性和容错性较差的现象。加上水下环境变幻莫测，导航误差容易随时间和AUV行驶距离的增加而增加，最终导致AUV定位精度低，无法获取之前设定区域所需的水质参数。另外，传统的水质检测方法是获取水面几个采样点，记录传感器测试的水温、浊度、蓝绿藻、叶绿素a、溶解氧、PH、ORP等数据，然后列表分析各个区域的水质状况。该方法缺乏对特定水域环境的宏观分析概念，对各种水质参数的经纬度分布和今后的发展趋势难以把握和预测。综合上述研究现状，本发明提出了一种基于数字侧扫声纳式的水下导航与水质参数经纬度分布的感测与计算系统及方法，可以很大程度地解决现阶段存在的问题。
发明内容
发明目的本发明所要解决的技术问题是针对水面以下环境信息无法用通过GPS定位获取，现有的导航误差随机器人航行时间增加而加大，所检测的水质参数精确度降低的缺点，提供一种数字侧扫声纳式的水下导航与水质参数经纬度分布的感测与计算系统，及采用基于多种导航设备对机器人水下航行速度、位置、方位协调跟踪定位的方法，并结合自适应导航算法，对信息融合处理，准确到达需测试的区域，获取该经纬度的各个水质参数，最终将经纬度和水质参数一一匹配，用Density Map软件直观得显示结果，实现水质参数在特定区域的综合全面分析。本系统适用于环境监测、水利水文监测监控等场所。技术方案一种水下导航与水质参数经纬度分布的感测与计算系统，主要由声纳导航�？�、计算机数据处理中心和传感器数据测试�？樽槌桑凰錾傻己侥？榘ù钤厥焦咝缘己较低�、滤波器信息融合系统和多个传感器；所述计算机数据处理中心包括AUV内置计算机；所述传感器数据测试�？榘ˋ/D转换模块；
所述声纳导航模块通过传感器获取当前水下机器人的速度、方位、深度，并与搭载式惯性导航系统测量的速度、方位、深度结果比较取差值，将速度、方位、深度三者的差值信息送至滤波器信息融合系统；所述速度、方位、深度三者的差值信息经滤波器信息融合系统处理后反馈给搭载式惯性导航系统，从而修补搭载式惯性导航系统的速度、方位、深度信息；所述声纳导航�？榈拇钤厥焦咝缘己较低辰薏沟雍蟮乃俣取⒎轿�、深度信息传送到计算机数据处理中心的AUV内置计算机；所述传感器数据测试�？榛袢∩瓒ň扯鹊乃什问⒔鏊什问ü鼳/D转换�？樽恢蠓⑺透鳤UV内置计算机；所述AUV内置计算机经过数据分析，将经纬度和水质参数匹配，并将匹配结构显示在Density Map软件上。所述传感器包括多普勒计程仪、电子罗盘、侧扫图像声纳和深度传感器；所述多普勒计程仪测量水下机器人的速度，电子罗盘测量水下机器人的方位，侧扫图像声纳利用sift特征提取方法获取水下机器人方位和深度，深度传感器获取水下机器人当前深度。所述滤波器信息融合系统包括主滤波器和子滤波器；所述每个子滤波器对应一个传感器，子滤波器采用卡尔曼滤波器结构，用于对传感器采集到的数据进行滤波，并发送到 主滤波器，提高导航性能；所述主滤波器是用于信息融合与处理的中心滤波器，它接收前端的各个子滤波器传送的数据信息经纬度、方位、深度数据，以进一步修正和确定当前机器人的具体水下位置。一种水下导航与水质参数经纬度分布的感测与计算方法，包括如下步骤步骤1，通过声纳导航�？楹痛钤厥焦咝缘己较低扯运禄魅说鼻八俣�、方位和深度进行追踪测量，并将声纳导航模块和搭载式惯性导航系统测量的水下机器人当前速度、方位和深度比较取差值，并对水下机器人的当前速度、方位和深度进行误差纠正，获取较为精确的位置；并输出到AUV内置计算机；步骤2，传感器数据测试�？榻饬康乃什问鼳/D转换�？樽怀墒中藕牛〢UV内置计算机分析处理；步骤3，AUV内置计算机将水下机器人航行的主要特征区域的经纬度和相应经纬度的水质参数信息，存取在数据库中，将经纬度和参数一一匹配，再在DensityMap上根据不同的浓度用不同颜色标示出来。有益效果与现有技术相比，本发明提供的水下导航与水质参数经纬度分布的感测与计算系统及方法，采用水下自主式导航系统进行水质参数检测，使用自适应误差调整算法增强水下机器人的定位精度，最终将经纬度和水质参数一一匹配，用Density Map软件直观得显示结果。整个系统只需要操作简单，能很好的运用在环保部门或水利研究所。
图I为本发明实施例的系统框图；图2为本发明实施例的搭载式惯性导航装置算法原理图；图3为本发明实施例的sift特征提取算法步骤流程图；图4为本发明实施例的滤波器信息融合处理流程图；图5为本发明实施例的计算机数据处理流程图。
具体实施例方式下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。如图I所示，水下导航与水质参数经纬度分布的感测与计算系统由三大�？樽槌缮傻己侥？椤⒋衅魇莶馐阅？楹图扑慊荽碇行摹Ｉ傻己侥？榘ù钤厥焦咝缘己较低�、滤波器信息融合系统和多个传感器；计算机数据处理中心包括AUV内置计算机；传感器数据测试�？榘ˋ/D转换模块；声纳导航模块通过传感器获取当前水下机器人的速度、方位、深度，并与搭载式惯性导航系统测量的速度、方位、深度结果比较取差值，将速度、方位、深度三者的差值信息送至滤波器信息融合系统；速度、方位、深度三者的差值信息经滤波器信息融合系统处理后反馈给搭载式惯性导航系统，从而修补搭载式惯性导航系统的速度、方位、深度信息；声纳导航�？榈拇钤厥焦咝缘己较低辰薏沟雍蟮乃俣�、方位、深度信息传送到计算机数 据处理中心的AUV内置计算机；传感器数据测试�？榛袢∩瓒ň扯鹊乃什问⒔什问ü鼳/D转换�？樽恢蠓⑺透鳤UV内置计算机；AUV内置计算机经过数据分析，将经纬度和水质参数匹配，并将匹配结构显示在Density Map软件上。传感器包括多普勒计程仪、电子罗盘、侧扫图像声纳和深度传感器；多普勒计程仪测量水下机器人的速度，电子罗盘测量水下机器人的方位，侧扫图像声纳利用sift特征提取方法获取水下机器人方位和深度，深度传感器获取水下机器人当前深度。其中，①多普勒计程仪，型号10个带有ADCP多普勒速度计程仪，精确的俯仰视DVL和底部轨道航行和高分辨率的测深仪。4个速度梁和I个垂直(向下)梁为了测深和测高，4个速度梁和I个垂直梁(向上)为了激起和表面的定位。速度梁1. OMHz 25-35m和垂直梁500khz 70-80m ；②电子罗盘，型号Honeywell的HMR3000电子罗盘；③侧扫图像声纳，型号Delta T多波束声纳；④深度传感器，型号加拿大NetMincL水下导航与水质参数经纬度分布的感测与计算方法，包括如下步骤步骤1，通过声纳导航�？楹痛钤厥焦咝缘己较低扯运禄魅说鼻八俣�、方位和深度进行追踪测量，并将声纳导航模块和搭载式惯性导航系统测量的水下机器人当前速度、方位和深度比较取差值，差值经滤波器信息融合处理后反馈给搭载式惯性导航系统，并对水下机器人的当前速度、方位和深度进行误差纠正，获取较为精确的位置；并输出到AUV内置计算机；步骤2，传感器数据测试�？榻饬康乃什问鼳/D转换�？樽怀墒中藕牛〢UV内置计算机分析处理；步骤3，AUV内置计算机将水下机器人航行的主要特征区域的经纬度和相应经纬度的水质参数信息，存取在数据库中，将经纬度和参数一一匹配，再在DensityMap上根据不同的浓度用不同颜色标示出来。如图2所述，根据牛顿惯性原理，利用陀螺仪、加速度计测量出运载体的角速度和线加速度，经过积分和各种算法，并结合误差补偿的方法，获得运载体的位置、速度及姿态/[目息，有助于提闻导航精度。声纳导航�？樵谒惴ㄉ杓粕喜捎米允视ξ蟛畈钩シǎ词紫炔嗌ㄍ枷裆捎雜ift特征提取算法(如图3侧扫图像声纳帮助获取水下探测区域，通过sift检测技术获取尺度空间极值，通过极值定位到关键点的方位，最终产生sift描述子，方便计算机对数据进一步处理。)相结合，检测到一个有效的地形特征后，该位置时刻的水下机器人速度、方位、深度参数即被获�。钤厥降墓咝缘己较低巢饬拷峁〔钪担钪邓椭谅瞬ㄆ餍畔⑷诤舷低�。滤波器信息融合处理方法如图4所示，搭载式惯性导航系统有较高的精度，所以作为公共参考系统；电子罗盘、侧扫图像声纳和深度传感器的精度比较低，作为子系统。公共参考系统将测试的局部攻击和协方差矩阵一部分给主滤波器，一部分给子滤波器。本系统可以选择无重置结构(No Reset Mode)作为系统的滤波器结构。设主滤波器的状态估计为,估计误差方差矩阵为Pf，电子罗盘子滤波器、侧扫声纳子滤波器和深度传感器子滤波器的状态估计分别是I1, I2.足;估计误差方差矩阵 分别为=PpPyP3t5系统信息巧4，0/为所有子滤波器共用。主滤波器对各个子滤波器传送的信息进行融合。步骤如下①确定初始状态值设全局状态估计力Att其协方差矩阵为Pftl，系统噪声的协方差矩阵为Qf(l。初始信息通过信息分配因子β 1; β 2，β 3分配到三个子滤波器。(其中，β 1;β2，@3三者和为I)系统噪声信息也分配到各个子滤波器。l){k) = /W (/,:);Xi(^) = Xf(I); 1 = 1,2,3
Qi = /)；'( , ； i = 1,2.3；②分别对各个子滤波器和一个主滤波器时间更新，各子滤波器和主滤波器的更新独立进行。(i表示第i个滤波器，i=l, 2，3)X. (k/k -1) = 0(k, k -1 )X,. (k -1)I) (k/k -I) = I. (k)O(k, k -1 )P; (k -1 )Φ7 (kr k -1) + YkQkL(k) = diag(A 1(k), λ 2(k), . . . An(k))③各子滤波器进行量测更新。X;(l<) =Xi (k/k-I)+ Kk^fcPi(Ic) = (I-KkHk)Pi (k/k-1)④主滤波器信息融合，得到全局最优估计。即将各子滤波器的局部估计值的信息按下式进行融合，得到全局最优估计。方差矩阵的逆if1为信息矩阵，它表达了第i个子滤波器的估计所含信息的大小。Pi越大，则第i个子滤波器对估计的精度越低。P'1 =P1-^P21 +P；1 Pfxf = /r1 i, + P；' X2 + ,V1 λ;,⑤再次重复② ④步进入下一个时间周期。(4)传感器参数测试一般采用多传感器探头集成了水温、浊度、蓝绿藻、叶绿素a、溶解氧、PH、ORP传感器。传感器测试数据经过A/D转换后，通过RS485通信接口将数据传送给AUV内置计算机。RS485电平转换芯片选用MAX485，它具有低功耗、自动休眠的优点。为了避免信号的相互干扰，也为了防止一路信号出现故障而影响另外几路信号，各路芯片都相互独立供电，并在信号的结合处采用光耦隔离，此方法能提高系统的可靠性和稳定性。(5)AUV内置计算机主要包含一个数据库和一个自主开发的Density Map的软件。数据处理流程如图5所示数据库主要接受水下机器人航线上停留测试点的经纬度数据，并同时开辟一段内存空间足够来存储水质参数，该内存空间以此时的经纬度命名。待传感器在该点测得水质参数后，存储在相应的内存空间。依次循环下去直到测试完所有设定的区域。那么数据库中现在就已经一对一存储了各个经纬度的所有水质参数。Density Map软件的开发是基于这个数据库，调用它时，首先自动绘制该测试区域的等高线图，然后调用数据库数据。值得注意的是所有参数分类调用，比如=Density Map先调用水 浊度的各个经纬度数据，然后标注在软件图上，测试的水浊度都标注在经纬度上时，软件会根据水浊度浓度的大小在相应的区域用深浅不同的颜色表示。这样可以直观地分析当前水质状况，为相关部门提供重要的研究依据。
权利要求
1.一种水下导航与水质参数经纬度分布的感测与计算系统，其特征在于主要由声纳导航�？�、计算机数据处理中心和传感器数据测试�？樽槌桑凰錾傻己侥？榘ù钤厥焦咝缘己较低�、滤波器信息融合系统和多个传感器；所述计算机数据处理中心包括AUV内置计算机；所述传感器数据测试�？榘ˋ/D转换�？椋� 所述声纳导航�？橥ü衅骰袢〉鼻八禄魅说乃俣�、方位、深度，并与搭载式惯性导航系统测量的速度、方位、深度结果比较取差值，将速度、方位、深度三者的差值信息送至滤波器信息融合系统；所述速度、方位、深度三者的差值信息经滤波器信息融合系统处理后反馈给搭载式惯性导航系统，从而修补搭载式惯性导航系统的速度、方位、深度信息；所述声纳导航�？榈拇钤厥焦咝缘己较低辰薏沟雍蟮乃俣�、方位、深度信息传送到计算机数据处理中心的AUV内置计算机；所述传感器数据测试�？榛袢∩瓒ň扯鹊乃什问⒔鏊什问ü鼳/D转换模块转换之后发送给AUV内置计算机；所述AUV内置计算机经过数据分析，将经纬度和水质参数匹配，并将匹配结构显示在Density Map软件上。
2.如权利要求I所述的水下导航与水质参数经纬度分布的感测与计算系统，其特征在于所述传感器包括多普勒计程仪、电子罗盘、侧扫图像声纳和深度传感器；所述多普勒计程仪测量水下机器人的速度，电子罗盘测量水下机器人的方位，侧扫图像声纳利用sift特征提取方法获取水下机器人方位和深度，深度传感器获取水下机器人当前深度。
3.如权利要求I所述的水下导航与水质参数经纬度分布的感测与计算系统，其特征在于所述滤波器信息融合系统包括主滤波器和子滤波器；所述每个子滤波器对应一个传感器，子滤波器采用卡尔曼滤波器结构，用于对传感器采集到的数据进行滤波，并发送到主滤波器；所述主滤波器是用于信息融合与处理的中心滤波器，它接收前端的各个子滤波器传送的数据信息经纬度、方位、深度数据，以进一步修正和确定当前机器人的具体水下位置。
4.如权利要求I所述的水下导航与水质参数经纬度分布的感测与计算系统，其特征在于所述水质参数包括水温、浊度、蓝绿藻、叶绿素a、溶解氧、PH、ORP。
5.一种水下导航与水质参数经纬度分布的感测与计算方法，其特征在于包括如下步骤 步骤1，通过声纳导航模块和搭载式惯性导航系统对水下机器人当前速度、方位和深度进行追踪测量，并将声纳导航�？楹痛钤厥焦咝缘己较低巢饬康乃禄魅说鼻八俣�、方位和深度比较取差值，差值经滤波器信息融合处理后反馈给搭载式惯性导航系统，并对水下机器人的当前速度、方位和深度进行误差纠正，获取较为精确的位置；并输出到AUV内置计算机； 步骤2，传感器数据测试�？榻饬康乃什问鼳/D转换�？樽怀墒中藕牛〢UV内置计算机分析处理； 步骤3，AUV内置计算机将水下机器人航行的主要特征区域的经纬度和相应经纬度的水质参数信息，存取在数据库中，将经纬度和参数一一匹配，再在DensityMap上根据不同的浓度用不同颜色标示出来。
6.如权利要求5所述的水下导航与水质参数经纬度分布的感测与计算方法，其特征在于所述滤波器信息融合处理的方法为将搭载式惯性导航系统作为公共参考系统；将电子罗盘、侧扫图像声纳和深度传感器作为子系统；公共参考系统将测试的局部攻击和协方差矩阵一部分给主滤波器，一部分给子滤波器；具体步骤为， ①确定子滤波器的初始状态值协方差矩阵P。和过程噪声Q、R； ②分别对各个子滤波器和一个主滤波器进行时间更新，各子滤波器和主滤波器的时间更新独立进行； ③各子滤波器进行量测更新； ④信 息融合，得到全局最优估计；即将各子滤波器的局部估计值的信息按下式进行融合，得到全局最优估计； 再次重复② ④步进入下一个时间周期。
全文摘要
本发明公开一种水下导航与水质参数经纬度分布的感测与计算系统及方法，系统由声纳导航�？�、计算机数据处理中心和传感器数据测试�？樽槌�。方法中通过声纳导航�？楹痛钤厥焦咝缘己较低扯运禄魅说鼻八俣�、方位和深度进行追踪测量，并将声纳导航模块和搭载式惯性导航系统测量的水下机器人当前速度、方位和深度比较取差值，差值经滤波器信息融合处理后反馈给搭载式惯性导航系统，获取较为精确的位置并输出到AUV内置计算机；传感器数据测试�？榻饬康乃什问〢UV内置计算机分析处理；AUV内置计算机将水下机器人航行的主要特征区域的经纬度和相应经纬度的水质参数信息存取在数据库中，将经纬度和参数一一匹配，在Density Map上显示。
文档编号G01C21/00GK102809375SQ20121027814
公开日2012年12月5日 申请日期2012年8月7日 优先权日2012年8月7日
发明者顾慧, 徐立中, 王鑫, 王慧斌, 沈洁 申请人:河海大学
专业数控铣床产品供应商
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