Batch Estimation of a Steady, Uniform, Flow-Field from Ground Velocity and Heading Measurements

要約

この論文では、円軌道 (または同様の大きな機首方位変更操縦) を実行する車両からのノイズのある対地速度と機首方位の測定値を使用して、定常で均一な流れ場の速度と方向を推定する 3 つのバッチ推定方法を紹介します。
この方法は、車両の動きの単純な運動学モデルに基づいており、カーブ フィッティングまたは非線形最小二乗最適化を使用します。
ランダム化された流れ条件を使用したモンテカルロ シミュレーションを使用して、データの測定ノイズと操縦中に通過する固有の機首方位の間隔を変化させながらバッチ推定方法を評価します。
また、この方法は、潮流による流れの中で 5 時間にわたって一連の円軌道操縦を実行する Bluefin-21 無人水中飛行体で得られた実験データを使用して比較されます。

要約(オリジナル)

This paper presents three batch estimation methods that use noisy ground velocity and heading measurements from a vehicle executing a circular orbit (or similar large heading change maneuver) to estimate the speed and direction of a steady, uniform, flow-field. The methods are based on a simple kinematic model of the vehicle’s motion and use curve-fitting or nonlinear least-square optimization. A Monte Carlo simulation with randomized flow conditions is used to evaluate the batch estimation methods while varying the measurement noise of the data and the interval of unique heading traversed during the maneuver. The methods are also compared using experimental data obtained with a Bluefin-21 unmanned underwater vehicle performing a series of circular orbit maneuvers over a five hour period in a tide-driven flow.

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