Combining DVL-INS and Laser-Based Loop Closures in a Batch Estimation Framework for Underwater Positioning

要約

長期にわたる海中航行において、段階的な位置のドリフトを修正することは課題です。
最新の慣性航法システム (INS) の推定は非常に正確ですが、ドップラー速度ログ (DVL) による音響支援があっても、センサーのノイズとバイアスの蓄積された影響により時間の経過とともに変動します。
DVL 支援 INS で使用される生のセンサー測定と推定アルゴリズムは独自のものであることが多く、時間の経過によるナビゲーション ドリフトを制限する可能性のある追加センサーの融合が制限されます。
このレターでは、生のセンサー測定値とそれぞれの共分散が、半正定値プログラミング ツールを使用して DVL 支援 INS 出力から推定されます。
次に、推定された測定値は、バッチ状態推定フレームワーク内のレーザーベースのループ閉鎖測定によって強化され、平面位置誤差が修正されます。
更新された位置の推定では、DVL 支援 INS からの機首方位の不確実性も考慮されます。
パイプラインはシミュレーションと実験フィールド データでテストされます。
提案された方法論は、DVL 支援による INS 推定と比較して、長期ナビゲーション ドリフトを 30 倍以上削減します。

要約(オリジナル)

Correcting gradual position drift is a challenge in long-term subsea navigation. Though highly accurate, modern inertial navigation system (INS) estimates will drift over time due to the accumulated effects of sensor noise and biases, even with acoustic aiding from a Doppler velocity log (DVL). The raw sensor measurements and estimation algorithms used by the DVL-aided INS are often proprietary, which restricts the fusion of additional sensors that could bound navigation drift over time. In this letter, the raw sensor measurements and their respective covariances are estimated from the DVL-aided INS output using semidefinite programming tools. The estimated measurements are then augmented with laser-based loop-closure measurements in a batch state estimation framework to correct planar position errors. The heading uncertainty from the DVL-aided INS is also considered in the estimation of the updated positions. The pipeline is tested in simulation and on experimental field data. The proposed methodology reduces the long-term navigation drift by more than 30 times compared to the DVL-aided INS estimate.

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