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针对水下环境电磁信号衰减及惯性导航随时间累积误差的挑战，研究人员开展长航程 AUV 姿态航向参考系统（AHRS）研究，基于 MEMS 传感器，开发自校准自适应算法，经海试验证有效，为低成本 AUV 导航提供新方案。
在深邃的海洋中，自主水下航行器（AUVs）肩负着油气勘探、管道检测、海洋科研等重任，其安全与效率的核心在于能否精准感知自身姿态与航向。然而，水下环境如同 “信号黑洞”，电磁信号急剧衰减使得卫星导航（GNSS）失效，而惯性导航系统（INS）依赖的微机电系统（MEMS）传感器又存在随时间累积的误差，尤其在长航程任务中，低成本 MEMS 传感器的误差会像滚雪球般迅速放大，导致航向偏差、轨迹失控等风险。如何在没有外部信号辅助的 “信息孤岛” 中，实现实时、可靠的姿态（横滚角、俯仰角）与航向（偏航角）估计，成为制约长航程 AUVs 广泛应用的关键瓶颈。
为突破这一困境，研究人员开展了基于商用现货组件的自校准自适应集成姿态航向参考系统（AHRS）研究。该研究通过创新性算法设计，构建了适用于长航程 AUVs 的低成本导航方案，相关成果发表在《Expert Systems with Applications》。
研究采用的核心技术方法包括：①分解反推（DBS）磁强计校准算法，将磁场矢量分解为垂直通道与水平面分量，通过反向多步评估策略提升传统磁场校准（MFC）精度；②基于 Mamdani 模糊推理引擎的智能融合方案，实时计算运动 maneuvering 水平，自适应调节状态估计滤波器，以应对非重力加速度干扰。
实验结果与讨论
AHRS 机械编排与坐标系定义
研究引入惯性导航核心坐标系，包括惯性系（i-frame）、地球系（e-frame）、导航系（n-frame，采用当地水平北东下 NED 坐标系）和体坐标系（b-frame）。AHRS 通过三轴加速度计、陀螺仪和磁强计（TAM）融合，实时输出姿态（横滚角 φ、俯仰角 θ）与航向角 ψ。
自校准模糊自适应 AHRS 算法
在无外部参考的长航程任务中，陀螺仪漂移会导致初始对准的航向迅速失准。研究提出的自校准算法无需静态初始化，通过模糊推理系统动态评估运动状态：当检测到加速 maneuvering 时，自动调高滤波器对加速度计数据的信任权重；在平稳运动阶段，则依赖磁强计修正航向误差。这种 “智能切换” 机制有效抑制了非重力加速度引起的姿态估计偏差。
海试验证与性能评估
研究团队在自研 AUV 上搭载 Sky-MEMS IMU80（含三轴 MEMS 陀螺仪、加速度计）与 TAM 传感器，开展多场景海试。结果表明，在持续 6 小时的长航程测试中，航向误差稳定在 ±1.5° 以内，横滚 / 俯仰误差小于 ±0.8°，显著优于传统 MEMS-AHRS 方案（误差分别为 ±5° 和 ±2.5°）。在存在电磁干扰的港口区域，分解反推校准算法使磁航向误差降低 60%，验证了算法对时变磁场环境的鲁棒性。
结论与意义
本研究构建了首个无需静态校准的自校准自适应 AHRS 系统，通过 “磁场分解校准 + 模糊动态融合” 双机制，破解了长航程 AUVs 在 GNSS 失效场景下的航向估计难题。所提出的低成本方案（基于商用 MEMS 传感器）兼具实时性与鲁棒性，为深海勘探、水下搜救等长期自主任务提供了关键技术支撑，推动 AUVs 从 “短程作业” 向 “远洋探索” 跨越。其核心算法对陆地与空中导航系统在信号遮挡环境下的应用亦具有借鉴价值，展现了多领域交叉创新的潜力。
