Nghiên cứu giải pháp nâng cao chất lượng quỹ đạo trong điều hướng tự động dưới nước của phương tiện không người lái sử dụng thuật toán SLAM của IEKF cho dữ liệu SONAR
7 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.IITE.2025.27-34Từ khóa:
Sonar; SLAM; AUV; IEKF.Tóm tắt
Việc vận hành các phương tiện ngầm điều khiển từ xa trong môi trường nước luôn phải đối mặt với thách thức thiếu tín hiệu GPS, dẫn đến sự tích tụ sai số định vị theo thời gian. Sự bất ổn định chuyển động này làm giảm đáng kể hiệu quả và độ an toàn của các hoạt động thực tế như kiểm tra cơ sở hạ tầng, khảo sát đáy biển và tìm kiếm cứu nạn. Bài báo này trình bày một phương pháp Định vị và Lập bản đồ Đồng thời (SLAM) dựa trên dữ liệu sonar nâng cao để nâng cao năng lực hoạt động của các phương tiện ngầm. Thuật toán đề xuất tích hợp dữ liệu từ sonar với các cảm biến đơn vị đo lường quán tính (IMU) để triển khai mô hình SLAM dạng đồ thị tư thế. Bằng cách xử lý dữ liệu sonar để trích xuất các đặc điểm và sau đó tạo ra các ràng buộc đóng vòng lặp để kết hợp với các ước tính chuyển động từ phép đo quãng đường, mô hình đề xuất tối ưu hóa toàn bộ quỹ đạo của phương tiện và hiệu chỉnh hiệu quả các sai số tích lũy. Kết quả thu được là các ước tính tư thế có độ chính xác cao và một bản đồ nhất quán về môi trường hoạt động trong suốt hành trình. Việc triển khai thành công thuật toán này cho thấy tiềm năng to lớn trong việc nâng cao tính tự chủ, độ tin cậy và hiệu quả hoạt động của các phương tiện ngầm trong các ứng dụng thực tế.
Tài liệu tham khảo
[1]. Zhang, Song, et al. "Visual SLAM for underwater vehicles: A survey", Computer Science Review, 46, 100510, (2022).
[2]. Li, Jie, et al. "Pose-graph SLAM using forward-looking sonar", IEEE Robotics and Automation Letters, 3, 3, 2330–2337, (2018).
[3]. Long, Hui, et al. "Underwater forward-looking sonar images target detection via speckle reduction and scene prior", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 61, 1–13, (2023).
[4]. Song, Yan, et al. "Side scan sonar image segmentation and synthesis based on extreme learning machine", Applied Acoustics, 146, 56–65, (2019).
[5]. Brossard, Martin, Axel Barrau, and Silvère Bonnabel. "Exploiting symmetries to design EKFs with consistency properties for navigation and SLAM", IEEE Sensors Journal, 19, 4, 1572–1579, (2018).
[6]. S. Gode, A. Hinduja, and M. Kaess. "SONIC: Sonar image correspondence using pose supervised learning for imaging sonars", IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Yokohama, Japan, (2024).
