Underwater acoustic-based navigation towards multi-vehicle operation and adaptive oceanographic sampling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
It is important to register oceanographic data into a geo-referenced coordinate system. Knowing the location of the sampling is critical. For a marine robotic network, the location of Unmanned Surface Vessels (USVs) can be measured using a Global Positioning System (GPS), however the navigation of Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) is more challenging. In this paper, we present a method for determining the position of underwater vehicles from a moving USV using the relative range information provided by an Ultra-Short Baseline (USBL)/acoustic modem. The navigation method uses an Extended Kalman Filter (EKF) to update the states predicted from a model-based dead-reckoning technique. Since the vehicle model is relative to the surrounding fluid, we have introduced two environmental states in the state matrix. Such a modification allows us to quantify the effects induced by the ocean current on the vehicle's speed. Beyond that, the method uses a limited number of sensors, only attitude sensors and an USBL/acoustic modem, offering an alternative for AUVs without expensive instruments such as a Doppler Velocity Log (DVL) and an Inertial Measurement Unit (IMU). Experiments are conducted to evaluate the range-based navigation method on a hybrid Slocum underwater glider with an USV. As a result from the reference trial, the estimated glider position stays within the error of 15 meters comparing to the measured position of a surface buoy where the glider is attached. In the open-water trial, trajectories estimated from the range-based navigation are compared with dead-reckoning paths and current-compensated dead-reckoning paths (reference). As a result, the distance errors are bounded with the proposed navigation method while the dead-reckoning errors grow without bound.
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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 découle