Mapping for control in an underwater environment using a dynamic inverse-sonar model
Notice bibliographique
Résumé
Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) are commonly used in oceanographic applications such as seafloor survey and underwater iceberg profiling. During the surveys, the vehicles are intended to follow the variation of the seafloor or iceberg surface at a constant stand-off distance in order to maintain a consistent sensor footprint. Mechanical scanning sonar are usually chosen for measuring the distance from the vehicle to the object. Due to the wide beamwidth of the sonar, the uncertainty from the unknown direction of the received echo will affect the accuracy of the resulting environmental map. On the mobile robots, a static inverse-sonar model is introduced to compensate for such uncertainty for range finders. As an improvement, we present a dynamic inverse-sonar model accounting for the trend of the surveying environment, i. e. the terrain elevation. A vehicle-attached occupancy map is introduced for estimating the terrain elevation, while a global occupancy map is created to present the surrounding environment. The proposed technique is first simulated in mapping a vertical underwater column. The resulting global map is found to be more accurate in presenting the original underwater features compared to the results from a static inverse-sonar model. The technique is further applied to a set of sonar-data collected from an iceberg profiling trial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».