Estimating the Lateral Motion States of an Underwater Robot by Propeller Wake Sensing Using an Artificial Lateral Line

要約

分散フローセンサーを含む人工横方向のライン（すべて）は、ロボット魚のようなバイオインスピレーションを受けた水中ロボットの運動状態を感知することに成功しています。
ただし、回転プロペラによって駆動されるロボットへの適用は、プロペラウェイクフローの複雑さのために未開拓のままです。
このペーパーでは、水中ロボットのリーダーフォロワーフォーメーションのプロペラウェイクを感知するためにすべてを使用する可能性を調査します。
リーダープロペラの横方向の動きの状態を推定するために、このペーパーでは、プロペラウェイクの分散圧力測定から時間的および空間的特徴を抽出するマルチアウトプットディープラーニングネットワークを設計します。
設計されたテストベッドで広範な実験が行われ、その結果は提案されたプロペラウェイクセンシング方法の有効性を検証します。

要約(オリジナル)

The artificial lateral line (ALL), comprising distributed flow sensors, has been successful in sensing motion states of bioinspired underwater robots like robotic fish. However, its application to robots driven by rotating propellers remains unexplored due to the complexity of propeller wake flow. This paper investigates the feasibility of using ALL to sense propeller wake for underwater robot leader-follower formation. To estimate the lateral motion states of a leader propeller, this paper designs a multi-output deep learning network that extracts temporal and spatial features from distributed pressure measurements of propeller wake. Extensive experiments are conducted on a designed testbed, the results of which validate the effectiveness of the proposed propeller wake sensing method.

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