中国惯性技术学报 ›› 2024, Vol. 32 ›› Issue (1): 27-33.doi: 10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2024.01.004
基于大脑海马认知机理的主从式AUV协同定位方法
摘要： 针对AUV协同定位系统中水声测距信息存在大量野值的问题，提出一种基于哺乳动物大脑海马体空间细胞认知机理启发的主从式AUV协同定位方法。首先，利用二维连续吸引子网络模型对网格细胞进行建模，并基于从艇速度与航向信息实现路径积分；其次，引入竞争性Hebb网络对多个网格细胞板自组织编码，从而基于多尺度网格细胞板加权生成具有单个放电活动包的位置细胞板；最后，将主从艇之间的水声测距量测信息转化为位置细胞放电活动，并利用其对位置细胞放电进行更新，从而校正从艇路径积分累积误差。由于位置细胞能够通过多次放电更新逐渐逼近真实位置，从而可以有效降低单一量测野值对于系统定位精度的影响。仿真实验结果表明，在水声测距量测噪声含有大量野值点而不满足高斯分布的情况下，所提出的类脑协同定位算法对量测噪声野值具有更高的鲁棒性，与有阈值判断的扩展卡尔曼滤波（EKF）协同定位算法相比定位精度提高28%。