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摘要
针对水下环境复杂，传感器异常值较多，传统卡尔曼滤波定位方法难以实现精确定位的问题，提出一种基于因子图优化（FGO）的紧耦合INS/USBL/DVL方案和核心融合算法。采用FGO方法构建紧耦合INS/USBL/DVL因子图模型，加入粗差检测函数调整各因子的权重，从而提高水下传感器信息利用率，改善了水下导航精度及可靠性，并通过仿真及湖泊试验证实了该方案的合理性。结果表明，所提出方法相比于KF-LC、KF-TC和FGO-LC方法，水平位置精度分别提高了29.2%、6.6%和13.2%，且在出现异常传感器信息时有较为平顺的导航误差表现。
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