Underwater DVL Optimization Network (UDON): A Learning-Based DVL Velocity Optimizing Method for Underwater Navigation
Notice bibliographique
Résumé
As the exploration of marine resources continues to deepen, the utilization of Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) for conducting marine resource surveys and underwater environmental mapping has become a common practice. In order to successfully accomplish exploration missions, AUVs require high-precision underwater navigation information as support. A Strapdown Inertial Navigation System (SINS) can provide AUVs with accurate attitude and heading information, while a Doppler Velocity Log (DVL) is capable of measuring the velocity vector of the AUVs. Therefore, the integrated SINS/DVL navigation system can furnish the necessary navigational information required by an AUV. In response to the issue of DVL being susceptible to external environmental interference, leading to reduced measurement accuracy, this paper proposes an end-to-end deep-learning approach to enhance the accuracy of DVL velocity vector measurements. The utilization of the raw measurement data from an Inertial Measurement Unit (IMU), which includes gyroscopes and accelerometers, to assist the DVL in velocity vector estimation and to refine it towards the Global Positioning System (GPS) velocity vector, compensates for the external environmental interference affecting the DVL, therefore enhancing the navigation accuracy. To evaluate the proposed method, we conducted lake experiments using SINS and DVL equipment, from which the collected data were organized into a dataset for training and assessing the model. The research results show that the DVL vector predicted by our model can achieve a maximum improvement of 69.26% in terms of root mean square error and a maximum improvement of 78.62% in terms of relative trajectory error.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».