Doppler Velocity Log

Aussi appelé: DVL, Doppler log
Catégorie: Sensing › Exteroceptive
Mots-clés: underwater-robotics, dead-reckoning, acoustic-sensing, state-estimation, sensor-fusion

Un capteur acoustique pour véhicules sous-marins qui mesure la vitesse par rapport au fond marin, ou à l'eau, à partir du décalage Doppler des échos sonores, et qui constitue l'entrée principale de la navigation sous-marine à l'estime.

Définition

Un loch Doppler (Doppler velocity log, DVL) est un capteur acoustique qui mesure la vitesse de déplacement d'un véhicule sous-marin. Il émet des impulsions sonores le long de plusieurs faisceaux, généralement quatre, inclinés vers le bas et vers l'extérieur du véhicule, et mesure le décalage de fréquence Doppler des échos renvoyés par le fond marin. Chaque faisceau donne la composante de vitesse selon sa propre direction ; avec au moins trois faisceaux non coplanaires, on peut calculer la vitesse tridimensionnelle du véhicule dans le repère du capteur, et un quatrième faisceau ajoute de la redondance et un contrôle d'erreur. La plupart des DVL indiquent aussi la distance au fond le long de chaque faisceau, ce qui donne l'altitude au-dessus du fond marin. Le mot anglais log, loch en français, est le terme nautique désignant un instrument qui mesure la vitesse d'un navire.

Lorsque le fond marin est à portée, le DVL est en mode suivi de fond (bottom-track), ou verrouillage sur le fond (bottom-lock), et mesure la vitesse par rapport au fond. Lorsque le fond est trop éloigné, certains DVL peuvent passer en suivi de l'eau (water-track) et mesurer la vitesse par rapport à une couche d'eau, ce qui inclut l'effet des courants. La portée et la précision dépendent de la fréquence acoustique : les basses fréquences portent plus loin, les hautes fréquences donnent des mesures plus fines à plus courte portée. Le verrouillage sur le fond peut être perdu au-dessus d'un terrain escarpé ou meuble, très près du fond, dans une eau aérée ou lorsque le véhicule tangue fortement, et le logiciel de navigation doit gérer ces lacunes.

Comme le GPS ne fonctionne pas sous l'eau, le DVL est la principale source d'information sur le mouvement de la plupart des véhicules sous-marins autonomes et téléopérés. Sa vitesse dans le repère du véhicule est tournée dans le repère monde à l'aide d'une estimation d'attitude et de cap issue d'une IMU ou d'une centrale de navigation inertielle, puis intégrée pour donner la position. Cette navigation à l'estime (dead reckoning) dérive avec la distance parcourue, l'erreur de cap en étant souvent le principal contributeur ; elle est donc corrigée avec un capteur de pression pour la profondeur, un positionnement acoustique comme l'USBL ou le LBL, des caractéristiques du terrain ou visuelles, et des remontées en surface pour obtenir des positions GPS. Des résultats précis dépendent de l'étalonnage de la rotation et du décalage de montage entre le DVL et l'IMU, et de l'utilisation de la bonne vitesse du son.

Pourquoi c'est important

Les robots sous-marins ne peuvent pas utiliser le GPS et ne voient souvent pas loin, si bien que la vitesse par rapport au fond marin est l'une des rares mesures directes de leur mouvement. La qualité d'un DVL et de sa fusion avec les capteurs inertiels détermine en grande partie la distance qu'un véhicule sous-marin peut parcourir avant que son estimation de position ne devienne peu fiable.

Applications principales

Navigation à l'estime des véhicules sous-marins autonomes
Maintien en position et commande à basse vitesse des véhicules téléopérés
Aide aux centrales de navigation inertielle sur les véhicules de levé
Cartographie et inspection du fond marin là où la précision de position compte
Maintien d'altitude au-dessus du fond marin

En pratique

Un véhicule sous-marin qui doit revenir à des sites de prélèvement sur le fond marin fusionne son DVL, son IMU et son capteur de pression dans un graphe de facteurs. Chaque mesure de suivi de fond du DVL devient un facteur de vitesse entre états consécutifs, tourné selon l'orientation estimée et corrigé du bras de levier entre le DVL et le point de référence du véhicule. Avant le déploiement, l'équipe étalonne la rotation de montage du DVL en effectuant des trajets en ligne droite et en les comparant à des positions acoustiques, car un petit désalignement en lacet produit une erreur latérale qui croît régulièrement. En opération, les mesures signalées comme invalides lors d'une perte du verrouillage sur le fond sont écartées, et un événement de contact, comme le posé du véhicule sur une structure connue, est ajouté comme contrainte supplémentaire qui ramène l'estimation dérivante à sa place.

Idées reçues

Un DVL donne la position — il mesure la vitesse, qui doit être intégrée avec une estimation d'orientation et dérive avec le temps
La vitesse du DVL est toujours relative au fond marin — en mode suivi de l'eau, elle est relative à l'eau, donc les courants entrent dans la mesure
N'importe quelle orientation d'IMU suffit pour la navigation à l'estime par DVL — les erreurs de cap se transforment directement en erreurs de position qui croissent avec la distance parcourue
L'alignement de montage peut être ignoré — une petite rotation entre les repères du DVL et de l'IMU provoque une dérive systématique

Qui devrait le savoir

Ingénieurs en robotique marine et sous-marine
Ingénieurs en navigation et en estimation d'état pour les AUV et les ROV
Équipes de sciences océaniques et de levé utilisant des véhicules autonomes
Chercheurs travaillant sur le SLAM et la localisation sous-marins

Technologies associées

Centrale de navigation inertielle (Inertial Navigation System)
Profileur de courant acoustique à effet Doppler (Acoustic Doppler Current Profiler)
Positionnement acoustique USBL (USBL Acoustic Positioning)
Positionnement acoustique LBL (LBL Acoustic Positioning)
Capteur de profondeur à pression (Pressure Depth Sensor)
Centrale d'attitude et de cap (Attitude and Heading Reference System)

Termes associés

Projets associés

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