Abstract-Syftet med adaptiv provtagning i havet är att förutsäga de typer och platser för ytterligare havsmätningar som skulle vara mest användbart att samla in. Kvantitativt, vad som är mest användbart definieras av en objektiv funktion och målet är då att optimera detta mål under begränsningarna i det tillgängliga observationsnätverket. Exempel på mål är bättre förståelse för havet, förbättrad prognostiserad kvalitet eller urval av områden av stort intresse. Detta arbete ger en ny planläggningsplan för det adaptiva provtagningsproblemet. Vi definierar problemet med vägplanering i termer av en optimeringsram och föreslår en metod baserad på blandad linjär programmering (MILP). Det matematiska målet är att hitta den fordonsväg som maximerar linjen integralen av osäkerheten i fältuppskattningar längs denna väg. Provtagning denna väg kan förbättra noggrannheten av fältuppskattningar mest. Samtidigt som detta mål uppnås måste flera begränsningar uppfyllas och genomföras. De gäller fordonsrörelser, samordning mellan fordon, kommunikation, undvikande av kollisioner osv. MILP-formuleringen är ganska kraftfull för att hantera olika problembegränsningar och tillräckligt flexibel för att möjliggöra enkla förlängningar av problemet. Formuleringen omfattar en- och flera vehikelfall samt en och flera dagars formuleringar. Behovet av en flerdagarsformulering uppstår när havsprovtagningsuppdraget optimeras för flera dagar framåt. Först presenterar vi detaljerna i formuleringen, sedan utvecklar vi den objektiva funktionen och begränsningarna, och slutligen lägger vi fram en rad olika exempel för att illustrera den föreslagna metodens tillämplighet. Index Terms-Adaptive sampling, Autonomous Ocean Sampling Network (AOSN), Autonom undervattensfordon (AUV), dataassimilering, fel subspace, blandade heltal linjär programmering (MILP), Monterey Bay, ocean modellering, ocean observationssystem, vägplanering, routing, banplanering.
I REF presenterar författarna en vägplaneringsalgoritm med hjälp av adaptiv provtagningsteknik.
Path Planning of Autonomous Underwater Vehicles for Adaptive Sampling Using Mixed Integer Linear Programming
{'venue': 'IEEE Journal of Oceanic Engineering', 'journal': 'IEEE Journal of Oceanic Engineering', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}