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【MATLAB例程】水下AUV自主导航定位例程，定位使用TDOA（到达时间差），适用于三维环境，附代码下载链接

ds 2025/8/6 17:45:07

在这里插入图片描述

代码实现基于到达时间差（TDOA）的水下AUV（自动水下航行器）导航仿真系统，旨在通过模拟AUV在三维水下环境中的运动，利用水声信标来估算AUV的位置。仿真系统包括四个声学信标，并通过TDOA定位技术迭代求解AUV的实时位置。

文章目录

程序简介
- 核心功能
- 代码流程
运行结果
MATLAB源代码

程序简介

代码实现了基于到达时间差（TDOA）的水下AUV（自动水下航行器）导航仿真系统，旨在通过模拟AUV在三维水下环境中的运动，利用水声信标来估算AUV的位置。仿真系统包括四个声学信标，并通过TDOA定位技术迭代求解AUV的实时位置。

核心功能

水声TDOA定位：通过测量AUV与多个声学信标之间的到达时间差，使用简化的TDOA定位算法来估算AUV的位置。
仿真控制：根据估算的位置计算AUV的运动方向，并控制其以合适的速度向目标点前进，直到到达目标。
误差统计与结果展示：记录每一步的定位误差，绘制AUV的真实轨迹与估计轨迹的三维图，同时展示定位误差随时间的变化。

代码流程

参数设置：
- 设置水声传播速度、测量噪声标准差等仿真参数。
- 配置四个声学信标的三维坐标。
- 配置AUV的初始位置、目标位置、最大速度和仿真步长等。
初始化：
- 初始化AUV的当前位置、轨迹记录、误差数组等。
仿真循环：
- TDOA测量：计算AUV与四个声学信标的距离，并转换为到达时间，加入噪声。
- 位置估计：使用简化的TDOA定位算法，根据TDOA值估算AUV的位置。
- 导航控制：根据估算位置与目标位置的差异，计算并更新AUV的运动速度和方向，逐步推进AUV到达目标位置。
- 误差记录：记录每一步的真实位置与估算位置之间的误差，并输出每一步的仿真信息。
结果展示：
- 绘制AUV的真实轨迹与估算轨迹。
- 绘制AUV定位误差的变化图。
统计结果：
- 输出仿真结束后的统计信息，包括总步数、平均定位误差、最大定位误差等。详见定位结果输出的示例

运行结果

导航轨迹（含真值与估计值轨迹的对比）：
在这里插入图片描述
定位误差变化曲线：

命令行输出的定位结果：

MATLAB源代码

以下代码，粘贴到MATLAB空脚本中即可直接运行：

%% AUV水声TDOA导航系统
% 基于到达时间差(TDOA)的AUV导航仿真，三维空间、 四个锚点的水下背景，两部迭代求TDOA
% author:
% 2025-08-03/Ver1
clear;clc;close all;
rng(0);%% 1. 参数设置
sound_speed = 1500;               % 声速 (m/s)
noise_std = 1e-9;                % 测量噪声标准差 (s) - 修正：改为合理值% 4个声学信标位置 [x, y, z] - 修正：调整为更合理的几何配置
beacons = [0,   0,   -5;       % 信标1100, 0,   0;       % 信标2  50,  100, 0;       % 信标30,   50,  -10       % 信标4
];% AUV参数
start_pos = [30, 30, -20];        % 起始位置
target_pos = [70, 70, -20];       % 目标位置
max_speed = 1;                    % 最大速度 (m/s)
dt = 1;                          % 时间步长 (s)
max_steps = 100;                  % 最大步数%% 2. 初始化
auv_pos = start_pos;              % 当前位置
trajectory = zeros(max_steps, 3); % 轨迹记录
traj_est = zeros(max_steps, 3); % 轨迹记录
errors = zeros(max_steps, 1);     % 定位误差%% 3. 主仿真循环
fprintf('开始AUV导航仿真...\n');for step = 1:max_steps%% 3.1 TDOA测量% 计算各信标到AUV的距离和时间distances = zeros(4, 1);times = zeros(4, 1);for i = 1:4distances(i) = norm(auv_pos - beacons(i, :));times(i) = distances(i) / sound_speed;% 添加测量噪声times(i) = times(i) + randn() * noise_std;end% 计算时间差 (相对于第一个信标)tdoa = times - times(1);%% 3.2 位置估计estimated_pos = simple_tdoa_solve(beacons, tdoa(2:end)*sound_speed);% 记录轨迹和误差trajectory(step, :) = auv_pos;traj_est(step, :) = estimated_pos;errors(step) = norm(estimated_pos - auv_pos);fprintf('步骤 %d: 真实位置 [%.1f,%.1f,%.1f], 估计位置 [%.1f,%.1f,%.1f], 误差: %.4fm\n', ...step, auv_pos, estimated_pos, errors(step));