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Enregistrement W2549596705 · doi:10.25959/23240459

The autonomous underwater vehicle emergency localization system : an under ice AUV tracking technology for over-the-horizon operations

2015· dissertation· en· W2549596705 sur OpenAlexfundno aff
Ronald S. Lewis

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMemorial University of NewfoundlandAtlantic Canada Opportunities AgencyUniversity of Tasmania
Mots-clésEvent (particle physics)Real-time computingIntervention AUVRange (aeronautics)EngineeringUnderwaterVisibilityComputer scienceRemotely operated underwater vehicleArtificial intelligenceMobile robotRobotGeographyAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an inherent risk of loss that accompanies any operations of Autonomous Underwater Vehicle (AUV) technology. This complexity and risk are increased for AUV missions that are conducted beneath ice and in harsh environmental conditions (i.e. extreme cold, compromised visibility, etc.). Risk-based methodologies have been developed to quantify the risk of loss for specific AUV platforms prior to deployments. Their goal is to identify and mitigate where possible the significant contributors (technical or otherwise) to the overall risk of a specific operation. Not surprisingly, there is an abundant amount of literature related to successful AUV missions; however, there has been very little published work related to AUV loss. Specifically, this author is not aware of any examples of a developed procedure to employ during an AUV loss event to date, much less specific algorithms developed to locate a missing AUV. This is a subset of the AUV tracking or positioning that is rarely given specific treatment. The motivating problem is based on the loss event of an AUV during polar operations. For example, (i) the vehicle might navigate outside of its predefined spatial area through some fault or error, or, (ii) its mission involves over-thehorizon operations, i.e. beyond the range of standard acoustical tracking technologies. In either circumstance, at the end of its pre-programmed mission, the AUV fails to return to the base station. Such an eventuality defines the need for reliable, long-range acoustic tracking capability that is able to coarsely localize the AUV and subsequently enable communications and/or recovery of the AUV. The thesis describes a novel approach for an acoustic positioning system for AUV localization in harsh environments with non-standard acoustic challenges that can be implemented using only basic acoustic technology, a basic singlebeacon, single-hydrophone (SBSH) system. Inversive geometric techniques are applied for source localization of a one-way traveling, asynchronous acoustic signal. This differs from the usual methods of spherical, two-way direct flight measurement based on time of arrival (TOA), or hyperbolic, one-way time difference of arrival (TDOA) target tracking for transmission based on a purely Euclidean geometry. This is a novel approach to the problem of localizing an AUV. A second method of solving the non-linear system of equations that arise from the problem using the SBSH approach is derived. Both methods, the novel Apollonian inversion geometry localization (AIGL) and the non linear system localization (NLSL), are evaluated in simulation and using live field data. It will be shown that the novel algorithm performs comparable to the standard method of solving the nonlinear systems resulting from a SBSH approach. Furthermore, in certain situations it improves the localization result.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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