Design and Experimental Validation of an Autonomous USV for Sensor Fusion-Based Navigation in GNSS-Denied Environments

要約

このホワイトペーパーでは、GNSS環境でのセンサー融合ベースのナビゲーションアルゴリズムの実世界のテストのために構築された自律的な無人の表面車両であるMarvelの設計、開発、および実験的検証を紹介します。
Marvelは、高周波データ収集と実験学習のためのモジュール式でアクセス可能なプラットフォームを作成することを目的として、費用効率、携帯性、および海w性性の厳格な制約の下で開発されました。
電磁ログ、ドップラー速度ログ、慣性センサー、リアルタイムの運動学的GNSの位置決めを統合します。
Marvelは、冗長で同期されたセンサーを使用して、高度なナビゲーションとAI駆動型アルゴリズムのリアルタイムのin-situ検証を可能にします。
野外実験は、挑戦的な海の状態におけるシステムの安定性、操縦性、および適応性を示しています。
このプラットフォームは、実世界の海上制約の下でセンサー融合技術を評価するための手頃な価格のオープンエンドのツールを求める研究者に、新しいスケーラブルなアプローチを提供します。

要約(オリジナル)

This paper presents the design, development, and experimental validation of MARVEL, an autonomous unmanned surface vehicle built for real-world testing of sensor fusion-based navigation algorithms in GNSS-denied environments. MARVEL was developed under strict constraints of cost-efficiency, portability, and seaworthiness, with the goal of creating a modular, accessible platform for high-frequency data acquisition and experimental learning. It integrates electromagnetic logs, Doppler velocity logs, inertial sensors, and real-time kinematic GNSS positioning. MARVEL enables real-time, in-situ validation of advanced navigation and AI-driven algorithms using redundant, synchronized sensors. Field experiments demonstrate the system’s stability, maneuverability, and adaptability in challenging sea conditions. The platform offers a novel, scalable approach for researchers seeking affordable, open-ended tools to evaluate sensor fusion techniques under real-world maritime constraints.

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