state estimatoin of autonomous surface vessel
Author
Kjeldal, Anders Egelund
Term
4. term
Education
Publication year
2018
Submitted on
2018-09-06
Pages
114
Abstract
This thesis addresses the need for precise, continuously updated depth measurements in shallow waters such as the Limfjord, where navigational bottlenecks can constrain maritime traffic. The objective is to design a state estimator that enables an autonomous surface vessel (ASV) to accurately geo-reference bathymetric data and support hydrographic mapping in line with applicable standards (IHO S-44 Special Order and the stricter CHS “Exclusive Order”). The work builds on a six-degree-of-freedom (6DOF) vessel model provided by Aalborg University, covering rigid-body dynamics, hydrostatic and hydrodynamic effects, actuator behavior, and sensor characteristics. The estimator uses sensor fusion via an Extended Kalman Filter (EKF) combining measurements from an Inertial Measurement Unit (IMU) and RTK-GPS to estimate position, orientation, and associated velocities, while addressing measurement uncertainty, colored noise, bias drift, and multi-rate data. The analysis considers disturbances from current, wind, and waves, their impact on survey swath, and the importance of minimizing total horizontal uncertainty. Control and safety functions are outside the project scope; the focus is on improving measurement quality through robust state estimation. According to the thesis structure, the work includes discretization verification, multi-rate filtering, and simulations; specific quantitative results are not provided in the present excerpt.
Denne afhandling adresserer behovet for præcis og løbende opdateret dybdemåling i lavvandede farvande som Limfjorden, hvor flaskehalse kan opstå for skibstrafik. Formålet er at designe en tilstandsestimator, der gør en autonom overfladefartøj (ASV) i stand til at georeferere bathymetriske målinger med høj nøjagtighed og dermed understøtte hydrografisk kortlægning efter gældende standarder (IHO S-44 Special Order, samt den strengere CHS “Exclusive Order”). Udgangspunktet er en 6-frihedsgrads (6DOF) matematisk model af fartøjet leveret af Aalborg Universitet, der omfatter rigid-body- og hydrostatiske/hydrodynamiske effekter, aktuatorbeskrivelse og sensormodellering. Estimatoren anvender sensorfusion baseret på en udvidet Kalman-filter (EKF) med data fra en inertimåleenhed (IMU) og RTK-GPS for at estimere position, orientering og tilhørende hastigheder, samtidig med at måleusikkerheder, farvet støj, bias-drift og forskellig målefrekvens håndteres. Arbejdet diskuterer påvirkninger fra strøm, vind og bølger, deres effekt på kortlægningsbredde og vigtigheden af at begrænse den totale horisontale usikkerhed. Selve kontrol- og sikkerhedsfunktioner ligger uden for projektets scope; fokus er at forbedre målekvaliteten gennem robust tilstandsestimering. Ifølge indholdsoversigten omfatter afhandlingen diskretiseringsverifikation, multirate-filtrering og simuleringer; konkrete kvantitative resultater er dog ikke rapporteret i det foreliggende uddrag.
[This apstract has been generated with the help of AI directly from the project full text]