基于DVL和深度学习的AUV加速度预测
机器人学
2025-12-16 v1 人工智能
摘要
自主水下航行器（AUV）在海洋调查、水下测绘和基础设施检测等多种应用中至关重要。准确且鲁棒的导航对于完成这些任务不可或缺。为此，将多普勒速度计（DVL）与惯性传感器进行融合。近期，一种基于模型的方法展示了从DVL速度测量中提取飞行器加速度矢量的能力。受此进展启发，本文提出了一种端到端深度学习方法，基于过去的DVL速度测量来估计AUV加速度向量。基于海上实验的记录数据，我们证明所提方法利用数据驱动技术将加速度向量估计精度相比基于模型的方法提高了65%以上。作为数据驱动方法的结果，我们能够提升AUV应用中的导航精度与可靠性，从而通过更高的精度和可靠性为更高效、更有效的水下任务做出贡献。
引用
@article{arxiv.2503.16573,
title = {AUV Acceleration Prediction Using DVL and Deep Learning},
author = {Yair Stolero and Itzik Klein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.16573},
year = {2025}
}