Doppler Velocity Log
- Auch genannt: DVL, Doppler log
- Kategorie: Sensing › Exteroceptive
- Schlagwörter: underwater-robotics, dead-reckoning, acoustic-sensing, state-estimation, sensor-fusion
Ein akustischer Sensor für Unterwasserfahrzeuge, der die Geschwindigkeit relativ zum Meeresboden oder zum Wasser aus der Doppler-Verschiebung von Schallechos misst und die wichtigste Eingangsgröße der Unterwasser-Koppelnavigation ist.
Definition
Ein Doppler-Velocity-Log (Doppler velocity log, DVL) ist ein akustischer Sensor, der misst, wie schnell sich ein Unterwasserfahrzeug bewegt. Er sendet Schallimpulse entlang mehrerer Strahlen, meist vier, die schräg nach unten und vom Fahrzeug weg gerichtet sind, und misst die Doppler-Frequenzverschiebung der vom Meeresboden zurückkommenden Echos. Jeder Strahl liefert die Geschwindigkeitskomponente entlang seiner eigenen Richtung; mit mindestens drei nicht koplanaren Strahlen lässt sich die dreidimensionale Geschwindigkeit des Fahrzeugs im Sensorkoordinatensystem bestimmen, und ein vierter Strahl liefert Redundanz und eine Fehlerprüfung. Die meisten DVLs melden außerdem die Entfernung zum Boden entlang jedes Strahls, was die Höhe über dem Meeresboden ergibt. Das Wort Log ist der seemännische Begriff für ein Instrument, das die Fahrt eines Schiffes misst.
Liegt der Meeresboden in Reichweite, arbeitet das DVL im Bottom-Track- oder Bottom-Lock-Modus und misst die Geschwindigkeit über Grund. Ist der Boden zu weit entfernt, können manche DVLs im Water-Track-Modus arbeiten und die Geschwindigkeit relativ zu einer Wasserschicht messen, was den Einfluss von Strömungen einschließt. Reichweite und Präzision hängen von der akustischen Frequenz ab: Niedrigere Frequenzen reichen weiter, höhere Frequenzen liefern feinere Messungen bei kürzerer Reichweite. Der Bottom-Lock kann über steilem oder weichem Gelände, sehr nah am Boden, in lufthaltigem Wasser oder bei starkem Nicken des Fahrzeugs verloren gehen, und die Navigationssoftware muss mit diesen Lücken umgehen.
Da GPS unter Wasser nicht funktioniert, ist das DVL für die meisten autonomen und ferngesteuerten Unterwasserfahrzeuge die wichtigste Quelle für Bewegungsinformationen. Seine Geschwindigkeit im Körperkoordinatensystem wird mithilfe einer Lage- und Kursschätzung aus einer IMU oder einem Trägheitsnavigationssystem ins Weltkoordinatensystem gedreht und dann integriert, um die Position zu erhalten. Diese Koppelnavigation (dead reckoning) driftet mit der zurückgelegten Strecke, wobei der Kursfehler oft den größten Beitrag leistet, und wird daher mit einem Drucksensor für die Tiefe, akustischer Positionsbestimmung wie USBL oder LBL, Gelände- oder visuellen Merkmalen und dem Auftauchen für GPS-Positionen korrigiert. Genaue Ergebnisse hängen davon ab, die Einbaudrehung und den Versatz zwischen DVL und IMU zu kalibrieren und die richtige Schallgeschwindigkeit zu verwenden.
Warum es wichtig ist
Unterwasserroboter können kein GPS nutzen und oft nicht weit sehen, daher ist die Geschwindigkeit über dem Meeresboden eine der wenigen direkten Messungen ihrer Bewegung. Die Qualität eines DVL und seiner Fusion mit Inertialsensoren bestimmt weitgehend, wie weit ein Unterwasserfahrzeug fahren kann, bevor seine Positionsschätzung unzuverlässig wird.
Wichtige Anwendungen
- Koppelnavigation für autonome Unterwasserfahrzeuge
- Positionshaltung und Regelung bei niedriger Geschwindigkeit für ferngesteuerte Fahrzeuge
- Stützung von Trägheitsnavigationssystemen auf Vermessungsfahrzeugen
- Kartierung und Inspektion des Meeresbodens, wo Positionsgenauigkeit wichtig ist
- Höhenhaltung über dem Meeresboden
In der Praxis
Ein Unterwasserfahrzeug, das zu Probenahmestellen am Meeresboden zurückkehren muss, fusioniert sein DVL, seine IMU und seinen Drucksensor in einem Faktorgraphen. Jeder Bottom-Track-Messwert des DVL wird zu einem Geschwindigkeitsfaktor zwischen aufeinanderfolgenden Zuständen, gedreht mit der geschätzten Orientierung und um den Hebelarm zwischen DVL und Referenzpunkt des Fahrzeugs korrigiert. Vor dem Einsatz kalibriert das Team die Einbaudrehung des DVL, indem es gerade Linien fährt und mit akustischen Positionsbestimmungen vergleicht, da eine kleine Gier-Fehlausrichtung einen stetig wachsenden seitlichen Fehler erzeugt. Im Betrieb werden Messwerte verworfen, die bei Verlust des Bottom-Lock als ungültig markiert sind, und ein Kontaktereignis, etwa das Aufsetzen des Fahrzeugs auf einer bekannten Struktur, wird als zusätzliche Nebenbedingung hinzugefügt, die die driftende Schätzung wieder an ihren Platz zieht.
Häufige Missverständnisse
- Ein DVL liefert die Position — es misst die Geschwindigkeit, die mit einer Orientierungsschätzung integriert werden muss und mit der Zeit driftet
- Die DVL-Geschwindigkeit ist immer relativ zum Meeresboden — im Water-Track-Modus ist sie relativ zum Wasser, sodass Strömungen in die Messung eingehen
- Jede IMU-Orientierung ist gut genug für DVL-Koppelnavigation — Kursfehler werden direkt zu Positionsfehlern, die mit der zurückgelegten Strecke wachsen
- Die Einbauausrichtung kann ignoriert werden — eine kleine Drehung zwischen den Koordinatensystemen von DVL und IMU verursacht systematische Drift
Wer das wissen sollte
- Ingenieure für Meeres- und Unterwasserrobotik
- Ingenieure für Navigation und Zustandsschätzung bei AUVs und ROVs
- Meereswissenschafts- und Vermessungsteams, die autonome Fahrzeuge einsetzen
- Forschende, die an Unterwasser-SLAM und Lokalisierung arbeiten
Verwandte Technologien
- Trägheitsnavigationssystem (Inertial Navigation System)
- Akustischer Doppler-Strömungsprofiler (Acoustic Doppler Current Profiler)
- Akustische USBL-Positionsbestimmung (USBL Acoustic Positioning)
- Akustische LBL-Positionsbestimmung (LBL Acoustic Positioning)
- Druck-Tiefensensor (Pressure Depth Sensor)
- Lage- und Kursreferenzsystem (Attitude and Heading Reference System)
Verwandte Begriffe
Verwandte Projekte
- FAST-LIVO2: Fast, direct LiDAR-inertial-visual odometry from HKU-MARS, published in IEEE T-RO
- GTSAM: Factor-graph optimization library powering many modern SLAM backends
- OpenVINS: The reference open platform for visual-inertial state estimation research
- manif: Header-only C++ Lie theory library for robotics state estimation