Stabilized Adaptive Steering for 3D Sonar Microphone Arrays with IMU Sensor Fusion

要約

この論文では、空中 3D ソナーの音響画像を安定化するための新しいソフトウェアベースのアプローチを紹介します。
平坦でない地形により、従来の静的ビームフォーミング技術では位置がずれて、不正確な測定や画像アーチファクトが発生する可能性があります。
さらに、機械的な安定化はコストが高くつき、故障しやすくなります。
我々は、適応型の従来型ビームフォーミング手法をリアルタイム IMU データと融合して使用し、地面の凹凸によって引き起こされる仰角傾斜角に基づいてソナー アレイのステアリング マトリクスを動的に調整することを提案します。
さらに、トランスデューサの指向性パターンによる放射エネルギー損失を相殺するための補償を得ることを提案し、さまざまな実験を通じてアプローチを検証します。これにより、音響画像の時間的一貫性が大幅に向上することがわかります。
私たちは、平均実行時間 210 ミリ秒でリアルタイムに動作する GPU アクセラレーション ソフトウェア システムを実装し、自律ナビゲーションの要件を満たしました。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel software-based approach to stabilizing the acoustic images for in-air 3D sonars. Due to uneven terrain, traditional static beamforming techniques can be misaligned, causing inaccurate measurements and imaging artifacts. Furthermore, mechanical stabilization can be more costly and prone to failure. We propose using an adaptive conventional beamforming approach by fusing it with real-time IMU data to adjust the sonar array’s steering matrix dynamically based on the elevation tilt angle caused by the uneven ground. Additionally, we propose gaining compensation to offset emission energy loss due to the transducer’s directivity pattern and validate our approach through various experiments, which show significant improvements in temporal consistency in the acoustic images. We implemented a GPU-accelerated software system that operates in real-time with an average execution time of 210ms, meeting autonomous navigation requirements.

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