Prosjektoppgaver tilbudt av Edmund Brekke høsten 2017

Jeg tilbyr en rekke prosjektoppgaver knyttet til forskningsprosjektet AUTOSEA (Sensor Fusion and Collision Avoidance for Autonomous Surface Vehicles) samt prosjektoppgaver knyttet til målfølging og navigasjon av AUV og UAV.  

AUTOSEA

Autosea-prosjektet handler om å utvikle metoder for sensorfusjon og kollisjonsunngåelse til bruk i autonome skip. Dette er et Forskningsrådprosjekt som inkluderer deltakelse fra Kongsberg Maritime AS, DNV GL og Maritime Robotics AS. Vi bruker teknologi fra bedriftspartnerne til å gjøre eksperimenter i Trondheimsfjorden. Vi jobber også mye med simuleringer i Matlab og ROS/Gazebo. Mange av oppgavene vil inkludere samarbeid med en eller flere av stipendiatene Bjørn-Olav Holtung Eriksen, Andreas Flåten, Erik Wilthil og Inger Berge Hagen. For mer informasjon om disse oppgavene, se http://autosea.github.io.




Andre oppgaver

Iterert indirekte Kalman filter

Den indirekte formuleringen av Kalmanfilteret, også kjent som error-state Kalman filter i den engelskspråklige literaturen, er industristandarden for treghetsnavigasjon, og brukes blant annet ved NASA JPL og i Kongsbergs Hugin-AUV. Det indirekte Kalmanfilteret innebærer nødvendigvis lineariseringer av farkostens ulineære kinematiske modell, og med standard lineariseringsteknikker får vi det som er kjent som et utvidet Kalmanfilter (EKF). Det lar seg ikke gjøre å garantere stabilitet for et utvidet Kalmanfilter, hvilket betyr at divergens ikke kan utelukkes, og at filteret ikke vil klare å hente seg inn hvis initialtilstanden er tilstrekkelig dårlig. Et populært alternativ til det indirekte Kalmanfilteret er derfor ulineære observere, som typisk kommer med stabilitetsgarantier. Typiske ulineære observere kommer uten en kovariansmatrise, det vil si uten kvantifisering av usikkerhet.

I denne oppgaven er målet å forbedre svakhetene til det indirekte Kalmanfilteret i det probabilistiske domenet. En mulighet som har vært lite utforsket i literaturen er såkalt iterert Kalmanfilter, hvor den ene måleoppdateringen i et utvidet Kalmanfilter erstattes med en iterasjon av måleoppdateringer, som virker på samme måte som et numerisk søk etter en optimal løsning.

Oppgaver i høst-prosjektet:

Det er meningen at høstprosjektet skal lede videre til en masteroppgave, som kan handle om ulike temaer avhengig av studentens interesser:

Referanser:

Track-before-detect

Blant de klassiske problemene i målfølging så er track-before-detect (TBD) et av de mest utfordrende. I TBD så ønsker man å detektere og følge et mål som er henimot usynlig. Et slikt mål kan bare bli detektert ved at man sammenligner målfølgingsresultater basert på flere sensorbilder, og dette leder til begrepet "track-before-detect".

Mange løsninger har blitt foreslått for TBD, men veldig få av disse har blitt testet på reelle data. Derfor er det vanskelig å si noe om hvor robuste de ulike metodene er. I dette høstprosjektet så ønsker vi å undersøke dette ved å generere semi-reelle data på følgende vis: Vi legger til et signal fra et mål med kontrollert signal-til-støyforhold (SNR) i reelle bakgrunnsdata fra en sonar. Vi kan dermed teste ulike TBD-metoder på et realistisk scenario med kontrollert SNR, og vi kan undersøke hvor lavt SNR vi faktisk kan håndtere under realistiske omstendigheter.

Oppgaver i høst-prosjektet:

Det er meningen at høstprosjektet skal lede videre til en masteroppgave, hvor utfordringer som de følgende skal adresseres:

Referanser:

AUV-relaterte oppgaver gitt i samarbeid med Kongsberg Maritime AS

Følgende oppgaver vil bli veiledet i samarbeid med Are Willumsen ved Kongsberg Maritime AS.

Bedre integrasjon mellom DVL og INS

Treghetsnavigasjonssystemer (INS) for bruk under vann er i dag avhengig av DVL for å fungere i mange tilfeller. Oppgaven går ut på å se på hvordan DVL kan integreres bedre i det Kalmanfilteret som INSen som regel er. Kongsberg Maritime vil stille med virkelige data som metodene skal testes på. Oppgaven er gitt i samarbeid med Kongsberg Maritime AS, med Are Willumsen som veileder i bedrift. Se forøvrig http://www.km.kongsberg.com/hain, http://www.km.kongsberg.com/auv og http://www.navlab.net/.

DVL alignment

Alignment mellom DVL og treghetsnavigasjonssystemet er meget viktig for systemets totale ytelse. Beregning av alignment gjøres i dag typisk offline, ved at farkosten først kjører et mønster, så lastes data over og en kjører en alignmentberegning. Denne beregningen kan forbedres både mtp nøyaktighet og hvilke parametre som beregnes. Det hadde også vært bedre å gjøre dette online med de forenklingene og mulighetene som ligger i det. Kongsberg Maritime vil stille med virkelige data som metodene skal testes på. Oppgaven er gitt i samarbeid med Kongsberg Maritime AS, med Are Willumsen som veileder i bedrift. Se forøvrig http://www.km.kongsberg.com/hain, http://www.km.kongsberg.com/auv og http://www.navlab.net/.

Adaptiv utnyttelse av DVL

Treghetsnavigasjonssystemer (INS) for bruk under vann er i dag avhengig av DVL for å fungere i mange tilfeller. DVL vil typisk variere ytelse og under bruk og oppgaven går ut på å se hvordan navigasjonssystemet både skal detektere og adaptivt skal tilpasse seg disse endringene. Kongsberg Maritime vil stille med virkelige data som metodene skal testes på. Oppgaven er gitt i samarbeid med Kongsberg Maritime AS, med Are Willumsen som veileder i bedrift. Se forøvrig http://www.km.kongsberg.com/hain, http://www.km.kongsberg.com/auv og http://www.navlab.net/.

Forbedret modellering av akustisk posisjonering for undervannsfarkoster

Akustisk posisjonering er viktig for undervannsnavigasjon. Oppgaven går ut på å se på om en kan få bedre ytelse på navigasjonen om en gjør en bedre matematisk modellering av den akustiske posisjonering, og bruker denne modellen for en bedre integrasjon av akustisk posisjonering inn i navigasjonssystemet. Kongsberg Maritime vil stille med virkelige data som metodene skal testes på.

Oppgaven er gitt i samarbeid med Kongsberg Maritime AS, med Are Willumsen som veileder i bedrift. Se forøvrig http://www.km.kongsberg.com/hain, http://www.km.kongsberg.com/auv og http://www.navlab.net/.

DP-referansesystem basert på INS, GNSS og akustikk

Posisjonsreferansesystemer er helt nødvendige for at DP skal kunne fungere. Oppgaven går ut på se på hvordan et slikt system basert på INS, GNSS og akustikk bør lages, implementere det, og teste hvor godt det vil fungere. Kongsberg Maritime vil stille med erfaring, kunnskap, SW og data inn i dette. Oppgaven er gitt i samarbeid med Kongsberg Maritime AS, med Are Willumsen som veileder i bedrift.