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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了基于改进极限学习机（ELM）的水下机器人多普勒计程仪（DVL）测速误差修正方法。目的在于提高水下机器人SINSDVL导航系统的精度和可靠性。本发明将改进的ELM模型运用于DVL速度速度误差修正方法中，整个过程包括：采集水下机器人运动的DVL设备的输出DVL测量数据进行预处理、生成DVL速度修正模型的训练集和测试集、构建改进ELM混合方法的DVL速度预测模型、在GPS信号有效情况下训练ELM模型以及DVL速度预测输出。本发明可以解决由于水下机器人导航系统中惯性测量单元与DVL安装角度不一致，而导致水下机器人水下导航精度下降的问题。
主权项：1.基于改进ELM的水下机器人DVL测速误差修正方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1、采集水下机器人运动的DVL设备的输出DVL测量数据进行预处理；步骤2、将步骤1经过预处理的DVL测量数据组成样本集，同步采集机器人在GPS信号有效情况下运动载体坐标系下的三维速度信息组成样本集，将样本集和样本集的数据按时间分段分别组合成DVL速度预测模型训练阶段的训练集和模型测试阶段的测试集；步骤3、构建改进ELM混合方法的DVL速度预测模型；步骤4、在GPS信号有效情况下训练步骤3构建的改进ELM混合方法的DVL速度预测模型；步骤5、同步采集惯导、DVL和GPS的速度信息，将步骤2中的测试集输入到步骤4训练好的改进ELM混合方法的DVL速度预测模型中，模型输出误差补偿后的DVL速度信息，将其输入到惯导和DVL组合导航系统中，同时将该模型的定位误差与惯导和GPS组合导航系统的定位误差、原始DVL数据下的惯导和DVL组合导航系统的定位误差进行比对，验证ELM模型的准确性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 基于改进ELM的水下机器人DVL测速误差修正方法
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