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Enregistrement W880304810

Energy efficient navigational methods for autonomous underwater gliders in surface denied regions

2015· dissertation· en· W880304810 sur OpenAlexaboutno aff
Brian Claus

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderwater gliderTerrainUnderwaterControl theory (sociology)Controller (irrigation)Linear-quadratic regulatorComputer scienceGliderControl engineeringSimulationEngineeringReal-time computingMarine engineeringArtificial intelligenceGeographyControl (management)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autonomous underwater gliders routinely perform long duration profiling missions while characterizing the chemical, physical and biological properties of the water column. These measurements have opened up new ways of observing the ocean’s processes and their interactions with the atmosphere across time and length scales which were not previously possible. Extending these observations to ice-covered regions is of importance due to their role in ocean circulation patterns, increased economic interest in these areas and a general sparsity of observations. This thesis develops an energy optimal depth controller, a terrain aided navigation method and a magnetic measurement method for an autonomous underwater glider. A review of existing methods suitable for navigation in underwater environments as well as the state of the art in magnetic measurement and calibration techniques is also presented. The energy optimal depth controller is developed and implemented based on an integral state feedback controller. A second order linear time invariant system is identified from field data and used to compute the state feedback controller gains through an augmented linear quadratic regulator. The resulting gains and state feedback controller methodology are verified through field trials and found to control the depth of the vehicle while losing less than one percent of the vehicle’s propulsive load to control inputs or lift induced drag. The terrain aided navigation method is developed based on a jittered bootstrap algorithm which is a type of particle filter that makes use of the vehicle’s deadreckoned navigation solution, onboard altimeter and a local digital parameter model (DPM). An evaluation is performed through post-processing offline location estimates from field trials which took place in Holyrood Arm, Newfoundland, overlapping a previously collected DPM. During the post-processing of these trials, the number of particles, jittering variance and DPM grid cell size were varied. Online open loop field trials were performed through integrating a new single board computer. In these trials the localization error remained bounded and improved on the dead reckoning error, validating the filter despite the large dead-reckoned errors, single beam altitude measurements, and short test duration. Terrain aided navigation methods perform poorly in regions of flat terrain or in deep water where the seafloor is beyond the range of the altimeter. Magnetic measurements of the Earth’s main field have been proposed previously to augment terrain aided navigation algorithms in these regions. To this end a low power magnetic instrumentation suite for an underwater glider has been developed. Two calibration methodologies were also developed and compared against regional digital models of the magnetic field. The calibration methods include one for which the actuators in the vehicle were kept in fixed locations and a second for which the calibration coefficients were parameterized for the actuator locations. Both methods were found to agree with the low frequency content in the a-priori regional magnetic anomaly grids.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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