Die bei heute eingesetzten AUVs vorhandene Notwendigkeit zur Verwendung externer Navigationsmarken (z.B. durch Sonar-Transpondermarken) zur robusten Selbstlokalisation schränkt das Einsatzspektrum autonomer Unterwasserfahrzeuge stark ein. Ein Ziel des Projektes war das Erreichen einer hohen Lokalisationsgüte bei gleichzeitigem Verzicht auf solche Infrastruktur-Sensorik. Erst durch die Unabhängigkeit von sonarbasierten Lokalisationsverfahren wie z.B. long-baseline-Verfahren (LBL) und doppler velocity logs (DVL) werden Szenarien wie die autonome Überwachung von komplexen Unterwasserproduktionsstätten überhaupt erst durchführbar. Im Projekt CUSLAM wurde ein robuster Algorithmus zur Selbstlokalisierung und Kartenerstellung entwickelt, der in der Lage ist, in komplexen, räumlich eingeschränkten Unterwasserumgebungen zuverlässig zu operieren. Eingabedaten für den Algorithmus sind Bilder von einem Stereokamerasystem sowie interne Fahrzeugsensoren. Einsatzgebiet sind autonome Unterwasserfahrzeuge (AUVs). Der Algorithmus erlaubt es auch kleinen, schwach instrumentierten Fahrzeugen, autonom in schwierigen Umgebungen, wie zum Beispiel Unterwasserproduktionsstätten, zu agieren und verlässlich Aufgaben zu erfüllen. Anhand von ausgiebigen Versuchsreihen mit Referenzmessungen auf dem AUV "Dagon" wurde die korrekte Funktion des Algorithmus objektiv verifiziert. Der entwickelte Algorithmus ist so ausgelegt, dass er auf einer großen Bandbreite von Fahrzeugen einsatzfähig ist. Die Befähigung zur robusten Selbstlokalisierung auch kostengünstiger Fahrzeuge eröffnet Industrieunternehmen die Möglichkeit, Unterwasserproduktionsstätten autonom zu überwachen oder mögliche Ressourcenabbaufelder zu erschließen. Beim Einsatz in den Testbecken am DFKI-RIC und in Seen und im Meer konnte die Funktion des Algorithmus in realen Testumgebungen nachgewiesen werden. Das im CUSLAM-Projekt verwendete Versuchskonzept, möglichst nahe an der Zielumgebung Messdaten aufzuzeichnen, hat sich demnach bewährt, und wird auch für Folgeprojekte Anwendung finden.
CUSLAM - Lokalisierung und Kartenerstellung in beengten Unterwasserumgebungen
2012
18 Seiten, 12 Bilder, 5 Quellen
Aufsatz (Konferenz)
Deutsch
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