I detta dokument beskriver vi den experimentella implementeringen av en online-algoritm för kooperativ lokalisering av autonoma undervattensfordon (AUV) som stöds av en autonom ytfarkost. Att upprätthålla korrekt lokalisering av en AUV är svårt eftersom elektroniska signaler, såsom GPS, är starkt dämpas av vatten. Den vanliga lösningen på problemet är att använda dyra navigationssensorer för att bromsa hastigheten på dead-reckoning divergens. Vi undersöker ett alternativt tillvägagångssätt som använder positionsinformationen för ett ytfordon för att begränsa felet och osäkerheten i den fordonsbaserade positionsuppskattningen av en lågkostnads AUV. I detta tillvägagångssätt används det akustiska modemet Woods Hole Oceanographic Institution (WHOI) för att utbyta uppskattningar av fordonets placering samtidigt som man beräknar intervallet mellan fordonen. En studie av systemets observerbarhet presenteras för att motivera både valet av filtreringsmetod och vägplanering för ytfordon. Det första bidraget från detta dokument är till presentationen av ett experiment där ett utökat Kalman filter (EKF) implementation av konceptet körde online ombord en OceanServer2 AUV samtidigt stöds av en autonom yta fordon rör sig adaptivt. Det andra bidraget från detta papper är att ge en kvantitativ prestandajämförelse mellan tre estimatorer: partikelfiltrering (PF), icke-linjär minsta-kvartsoptimering (NLS) och EKF för ett uppdrag med tre autonoma ytfarkoster (två som arbetar i AUV-rollen). Våra resultat indikerar att PF- och NLS-skattarna överträffar EKF, med NLS som ger bästa prestanda.
Till exempel Fallon et al. REF stöder ett system för lokalisering av ett team av AUVs med hjälp av akustisk kommunikation från en autonom ytfarkost.
Cooperative AUV Navigation using a Single Maneuvering Surface Craft
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}