目前，水下技术是一个主要的工程课题
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【目前，水下技术是一个主要的工程课题】
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目前 ， 水下技术是一个主要的工程课题 ， 因为勘探和开发任务依赖于具有一定程度自主性、能够承受恶劣环境条件的无人水下航行器 。 水下机器人技术的不断发展体现在具有更高自主性的系统中 ， 能够覆盖更大的区域 ， 具有更高的精度和更长的部署时间 。 在这种情况下 ， 定位系统发挥着重要作用 ， 因为有关车辆位置和方向的知识对于支持其他任务至关重要 。 研究人员介绍了为采矿车辆开发的定位系统 ， 该系统在露天水淹矿井内进行水下采矿勘探 。
该作品是在VAMOS的背景下开发的！该项目成功地展示了一种水下开采矿产资源的创新方法 。 VAMOS!机器人团队由遥控采矿车、用于发射和回收采矿车的水面舰艇以及称为EVDVL索AUV组成 。 所有车辆共同协作完成自我定位任务 ， 同时协作收集水下场景的几何数据 。 地图信息为3D虚拟环境提供信息 ， 飞行员团队在此基础上进行远程监督和控制 。
在这种情况下 ， 定位估计的质量不仅对于生成忠实的水下环境虚拟重建至关重要 ， 这对于开发整个采矿作业至关重要 ， 而且对于确保在繁重杂乱空间内的安全航行也是必不可少的 。 除了准确性之外 ， 系统可靠性也是设计本地化策略时的主要关注点 ， 因为任何故障都可能导致采矿作业完全停止并强制整个系统完全重启 。 在长时间的水下作业中保持准确的定位估计是一项艰巨的挑战 ， 因为严重的退化会影响水下的人工
在这种媒体中 ， 定位参考的特点是分辨率低、采样率低和大量噪声扰动 。 因此 ， 只有结合不同的信息源 ， 才能实现六自由度的长期定位 。 航位推算是最广泛使用的水下定位技术 。 它由一种递归方法组成 ， 其中使用相对位移测量来传播先前的定位估计 。 这些相对位移观测通常从两个传感器获得 ， 即多普勒速度测井和惯性测量单元 。 虽然惯性测量单元提供高数据速率线性加速度参考和角速度测量 ， 通过积分获得位置和姿态估计 ， 但多普勒速度测井提供直接速度观测 ， 具有有限的不确定性 。
这两个信息源以概率方式组合在一起 ， 采用成熟的估计方法 ， 例如卡尔曼滤波器或粒子滤波器 。 使用概率估计框架来执行数据融合提供了联合估计和补偿测量偏差的可能性 ， 以最大限度地减少测量误差对整体定位精度的影响 。 尽管有这种可能性考虑到航位推算技术的综合性质 ， 估计不确定性随时间无限增长 。 因此 ， 必须考虑额外的参考 ， 以将定位不确定性保持在可接受的范围内 。
从声学定位系统中检索到的直接位置观测结果为这一目标提供了宝贵的贡献 。 声学定位技术涉及部署声学信标阵列 ， 目的是确定与给定目标的相对位置 ， 配备声学应答器 。 该位置是根据多点定位原理计算的 ， 其中涉及信标阵列和转发器之间的声波信号交换 。 为了建立声学定位网络 ， 至少需要三个信标 。 通常 ， 声学定位系统的特征在于基线长度 ， 即信标阵列元素之间的相对距离 。
通常考虑三个类别 ， 从长基线网络 ， 基线在公里范围内 ， 传递到短基线模式 ， 使用相距几米的阵列元素 ， 到超短基线配置 ， 几厘米数组元素之间的位移 。 一般来说 ， 定位精度与基线距离成正比；然而 ， 长基线和短基线(网络的实施带来了额外的挑战 ， 无论是在安装、校准和恢复工作方面 ， 还是在系统购置成本方面 。 由于这些原因 ， 超短基线配置通常与无人水下航行器操作相关联 。
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