Comparison of Algorithms for Estimating the AUVs Coordinates and Heading Angle in the Task of Approaching the Stationary Landing Platform

Dieses Kapitel geht der Herausforderung nach, die Position und den Lenkwinkel eines autonomen Unterwasserfahrzeugs im Verhältnis zu einer stationären Landeplattform (SLP) abzuschätzen. Es vergleicht drei Algorithmen: einen nicht-inertialen Algorithmus und zwei Filteralgorithmen, die die Bewegung des AUV und die akkumulierten Messungen berücksichtigen. Der erste Filteralgorithmus basiert auf Faktor-Graph-Optimierung (FGO), während der zweite ein rekursiver Iterativer Stapel Linearisierter Glatter (RI-BLS) ist. Der Vergleich basiert auf Root-Mean-Square Errors (RMSE) und der unteren Genauigkeitsgrenze zwischen Cramer und Rao. Das Kapitel diskutiert auch die Problemformulierung innerhalb des bayesianischen Ansatzes, die Dynamik des hydroakustischen Systems des AUV und die Simulationsergebnisse, die die verbesserte Genauigkeit der Filteralgorithmen gegenüber dem nichtinertialen Algorithmus zeigen. Die wichtigste Schlussfolgerung ist, dass die Verarbeitung aller akkumulierten Messungen die RMSEs signifikant reduziert, wobei beide Filteralgorithmen annähernd das gleiche Maß an Schätzgenauigkeit bieten.