谷雪 黄玉龙 ZAKER 哈尔滨记者 王铁军

近日，哈尔滨工程大学智能学院、教育部导航仪器工程研究中心青年教师黄玉龙、张勇刚、徐博与客座教授、英国皇家工程院乔纳森 · 钱伯斯院士，在国际顶级期刊 IEEE 宇航与电子系统汇刊合作发表的《一种用于协同定位的新型自适应扩展卡尔曼滤波器》一文在该刊 2018 年度最佳论文评选中夺冠，荣获 IEEE Barry Carlton 奖。这是该奖项自 1958 年设立以来，中国大陆高校首次获奖。

水下自主机器人（AUV）高精度导航定位，是其顺利完成任务和安全返航的关键。目前，协同定位方法是实现 AUV 集群高精度水下定位的有效方法，但是在实际的协同定位场景中，惯性导航和声学导航传感器的噪声协方差往往未知甚至发生变化，常常导致信息融合精度下降，影响定位的准确性。

该论文从贝叶斯估计角度重新设计信息融合方案，首次采用人工智能领域的期望最大化方法同时对预测协方差矩阵和量测噪声协方差矩阵进行联合在线估计和学习，设计出一种计算简洁、适合工程实际应用的新型自适应扩展卡尔曼滤波算法。经过多次 AUV 协同定位模拟实验证明，该算法使 AUV 能够在线自适应学习噪声协方差，自主适应航行中可能发生变化的噪声环境，有效提高了水下定位的信息融合精度，获得了学术界和工程领域的广泛好评。

IEEE 宇航与电子系统汇刊是航空航天航海领域顶级期刊，连续多年被评为中科院顶级期刊。IEEE Barry Carlton 奖设立于 1958 年，是 IEEE 学会最古老的奖项之一，每年评选一次，用于表彰 IEEE 宇航与电子系统汇刊四年前发表的年度最佳论文，其中评选排名第一的论文获得 IEEE Barry Carlton 奖，排名第二的论文获得 IEEE Barry Carlton 荣誉提名奖。黄玉龙与张勇刚教授 2017 年发表在 IEEE 宇航与电子系统汇刊的论文曾获得 2021 年 IEEE Barry Carlton 荣誉提名奖。

编辑 李洪霜

值班主编 王坤