Mapping is an enabler for further actions. With the map of an area available, it is possible to plan ahead. Maps of landmasses and heavily used deep waters have been produced and are in use but many shallow waters have been largely unmapped. This thesis proposes and examines two methods of control to produce depth maps of shallow waters using multiple autonomous surface vehicles. Assumptions about the environment are kept to a minimum and agents are expected to explore and map inside a given polygonal boundary. Gaussian process regression is used to guide the agents to areas with large uncertainty. A group of autonomous surface vehicles are used for experimental evaluation. Existing works in this area are compared with the method proposed in this thesis to evaluate map quality and time needed to create the map. Results show that one of the proposed methods is best suited for fast and raw map generation while the other strikes a good balance between accuracy and speed. ; Att ha tillgång till en karta över ett område är en förutsättning för många olika aktiviteter, och därför har det skapats allt mer exakta kartor över de flesta landområden. För hav och sjöar har man skapat mer ungefärliga djupkartor för att undvika grundstötningar för sjöfart. Grundare områden har däremot ofta undvikits av stora djupmätningsfartyg, och är därför i hög grad okarterade.I denna rapport föreslås och analyseras en metod för att kartera djupet i grunda områden med hjälp av en grupp autonoma ytfarkoster. Givet en polygon inom vilken man vill ha botten karterad skall gruppen autonomt söka av området med få ytterligare antaganden. Gaussiska processer används för att styra farkosterna mot områden med stora mätosäkerheter, och algoritmen utvärderas i riktiga experiment.Resultaten jämförs med befintliga metoders prestanda, med avseende på kartkvalitet och tid för kartering. Resultaten visar att en av de föreslagna metoderna är snabb men mindre noggrann, medan den andra ger en bättre avvägning mellan kvalitet och uppdragstid.


    Zugriff

    Download


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    Multi-Agent Control of Autonomous Surface Vehicles for Shallow Water Exploration and Depth Mapping ; Kontroll av multipla autonoma ytfarkoster för djupmätning och utforskning av grunda vatten


    Beteiligte:

    Erscheinungsdatum :

    2017-01-01


    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch



    Klassifikation :

    DDC:    629