Collaborative AUV Localization and Tracking of an Underway Ship with Adaptive Pinging and a Planner for Trilateration
Notice bibliographique
Résumé
The efficacy of 3 collaborative autonomous under-water vehicles (AUV) to track a dark ship is studied in a scenario where the ship has entered a marine protected area through a choke point. This is performed in simulations. The objective is to quantity the advantage of mobile transducers over traditional moored long baseline (LBL) transponders. An underwater environment with a constant sound velocity profile captures the one-way travel time inter-AUV communications as well as the two-way travel time for AUVs ranging the ship. The novel contributions include an assessment of the ship localization error given the self-localization error of the three AUVs and their range measurement uncertainty. Another contribution is an adaptive ping strategy, which potentially gives more accurate ship localization by scheduling the pings to arrive simultaneously at the ship. The third contribution is a collaborative AUV mission planner which strives to increase the range that the 3 AUVs can trilaterate the ship over. The results show that the adaptive ping strategy and the collaborative AUV mission planner are effective in reducing ship localization error. With these encouraging results, future work includes a refined environment model that integrates BELLHOP and considers environmental and range dependent communications.
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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 ».