自动 underwater proximity 作业的相对导航与动态目标跟踪
摘要
在 underwater proximity 作业中，估计目标的 6 自由度运动困难，因为追随器缺乏目标侧 proprioception，且可用的相对观测稀疏、噪声大且常常是部分的（例如 Ultra-Short Baseline（USBL）位置）。在没有运动先验的情况下，基于因子图的最大后验估计是受限的：连续的目标状态之间的联系较弱，姿态可能会漂移。我们提出了定义在 Lie 群切空间上的广义恒定扭转运动先验，用于在所有自由度上强制时间一致的轨迹；在 SE(3) 中，它将平移和旋转在本体框架中耦合。我们提出了一种三元因子并基于标准 Lie 群运算推导其闭式雅可比， enable 在任意 Lie 群上的轨迹使用。我们评估了两种部署模式：（A）仅使用 SE(3) 表示法的模式，通过正则化姿态即使只有位置被测量也能保持一致；（B）一种带边界因子的模式，在表示更改之间在 SE(3) 和 3D 位置之间切换，并对表示更改应用相同的广义恒定扭转先验。 在一个真实世界的 dynamic docking 场景数据集上的验证表明，通过 USBL-only 和 optical 相对测量段落实现了对 ego-target 轨迹估计的一致性，并在相对于噪声测量的目标进行了 improved 相对跟踪精度。由于该构建依赖于标准 Lie 群基本操作，因此它可移植到各种状态流形和感测模态。
引用
@article{arxiv.2508.16901,
title = {Relative Navigation and Dynamic Target Tracking for Autonomous Underwater Proximity Operations},
author = {David Baxter and Aldo Terán Espinoza and Antonio Terán Espinoza and Amy Loutfi and John Folkesson and Peter Sigray and Stephanie Lowry and Jakob Kuttenkeuler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.16901},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 7 figures. Equal contribution by David Baxter and Aldo Ter\'an Espinoza. Supported by SAAB, SMaRC, and WASP. Supported by SAAB and the Swedish Maritime Robotics Centre (SMaRC), and by the Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP) funded by the Knut and Alice Wallenberg Foundation