Online acoustic localization methods for autonomous underwater vehicles

dc.contributor
Universitat de Girona. Departament d'Arquitectura i Tecnologia de Computadors
dc.contributor.author
Vallicrosa Massaguer, Guillem
dc.date.accessioned
2018-12-19T15:00:33Z
dc.date.available
2018-12-19T15:00:33Z
dc.date.issued
2018-11-15
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10803/664427
dc.description.abstract
Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) true autonomy capabilities in complex unknown environments, have not yet been fully achieved because of the lack of online algorithms that can solve fundamental problems such as localization, mapping and path-planning on-board the AUV. This thesis presents the development of two online localization algorithms for AUVs. The first algorithm is based on a Sum of Gaussian filter for online range-only localization of a Docking Station for battery recharging and data uploading. This algorithm is tested in a wider project where it is combined with other algorithms to produce a complete homing and docking strategy. The second algorithm proposes an online SLAM framework for continuous occupancy mapping named H-SLAM. It uses a Rao-Blackwellized Particle Filter where each particle carries a Hilbert Map representation of the environment. This algorithm is tested on two real-world datasets offering a significantly better reconstruction of the environment than using DR navigation.
dc.description.abstract
El verdader potencial d’autonomia dels Vehicles Submarins Autònoms (AUVs) en entorns complexos i desconeguts, encara no ha estat completament assolit degut a la falta d’algoritmes que puguin resoldre problemes com la localització i el mapeig en el propi vehicle. Aquesta tesi presenta el desenvolupament de dos algoritmes de localització online per AUVs. El primer algorisme està basat en un filtre de Suma de Gaussians per localitzar una Estació d’Acoblament. Ha estat provat dins un projecte on s’ha combinat amb altres algoritmes, per obtenir una estratègia de localització i acoblament. El segon algorisme proposa un mètode de SLAM que construeix de mapes continus d’ocupació anomenat H-SLAM. Utilitza un Filtre de Partı́cules Rao- Blackwellizat on cada partı́cula té un Mapa de Hilbert. Ha estat provat amb dades reals produint una millora significativa en la reconstrucció de l’entorn respecte la reconstrucció obtinguda utilitzant la navegació DR.
dc.format.extent
100 p.
dc.format.mimetype
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Universitat de Girona
dc.rights.license
L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.uri
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
*
dc.source
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subject
Autonomous underwater vehicles
dc.subject
Vehicles submarins autònoms
dc.subject
Vehículos submarinos autónomos
dc.subject
AUV
dc.subject
Simoultaneous localization and mapping
dc.subject
Localització i construcció de mapes de forma simultànea
dc.subject
Localización y mapeo simultáneo
dc.subject
SLAM
dc.subject
Hilbert maps
dc.subject
Mapes de Hilbert
dc.subject
Mapas de Hilbert
dc.subject
Kalman filter
dc.title
Online acoustic localization methods for autonomous underwater vehicles
dc.type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.subject.udc
68
dc.contributor.director
Ridao Rodríguez, Pere
dc.embargo.terms
cap
dc.rights.accessLevel
info:eu-repo/semantics/openAccess


Documents

tgvm_20181115.pdf

16.59Mb PDF

Aquest element apareix en la col·lecció o col·leccions següent(s)