利用海流对不锈钢控制浮力载具在冰床下进行随机引导

我们提出了一种新型技术，用于引导处于不确定冰床下海流中的浮力控制载具。冰床下（即冰床与下方岩床相遇处）采集的现场熔融率测量数据对于约束未来海平面上升的模型至关重要。浮力控制载具通过内部驱动控制其在水柱中的垂直位置，但没有水平推进手段，为此类现场数据收集提供了一个经济可靠的平台。然而，要到达冰床下 requires vehicles to traverse tens of kilometers under the ice shelf, with approximate position knowledge and no means of communication, in highly variable and uncertain ocean currents. 为了应对这一挑战，我们提出了一种部分可观测马尔可夫决策过程 (MDP) 方法，利用对冰下海流及其不确定性的 model-based knowledge 来合成有效的引导政策。该方法使用近似动态规划来建模海流的不确定性，并使用 QMDP 来处理定位不确定性。数值实验表明，该政策可将 88.8% 的 underwater vehicles 引导至冰床下，这比现有引导技术的 33% 提高了 262%。这些结果 collectively 显示，基于模型的冰下引导是探索冰下腔室的高度有前景的技术，具有潜在的 cost-effective and scalable 访问这些具有挑战性且较少观察的环境的能力。