Lidar-based Localization for Autonomous Ferry

Denne masteroppgaven ser på egenskaper ved lokalisering av en Unmanned Surface Vehicle (USV), forklarer fordeler og ulemper ved noen metoder for lokalisering og foreslår hvor fokus bør ligge videre. Bruken av en lidar til å gjøre dette er motivert av skjørheten til Global Navigation Satellite System (GNSS). Analysene i denne oppgaven er viktige for å lage en basis for videre utvikling, utvikling som er basert på en forståelse av det underliggende problemet. Patrikkelfilteret med en fysikk-basert målemodell og en enkel kinematisk bevegelsesmodell kan brukes for å lokalisere USVen i et occupancy grid. Bruk av en bevegelsesmodell som forslag for bevegelse gir den raskeste metoden, å bruke Unscented Kalman Filter (UKF) gir ingen fordeler og å bruke Iterative Closest Point (ICP) reduserer feilen i estimert tilstand. Ved bruk av en fysikk-basert målemodell anbefales det å tune parametre slik som måleusikkerheten for å få bedre konsistensegenskaper. En analyse av hvordan en fysikk-basert sensor modell virker er minst like viktig som resultatene fra partikkelfilteret. Mens den fysikk-baserte målemodellen ikke håndterer diskontinuiteter i kartet godt er ICP-metoden bedre til å ta strukturen i miljøet med i betraktningen. Den fysikk-baserte målemodellen vil, avhengig av støy og tuning, ha problemer med forksjellige typer støy. ICP-metoden har andre problemer, men bruken av den som en målemodell kan løse flere forksjellige problemer. Grunnlaget etablert av denne oppgaven supplementerer utviklingen av robuste lokaliseringsmetoder som muliggjør at en autonom ferge kan utføre plikter slik som gjennomreise og trygg og pålitelig tillegging til kai. Disse pliktene skal utføres kun ved bruk av sensorer om bord