Doppler Velocity Log
- 又称: DVL, Doppler log
- 类别: Sensing › Exteroceptive
- 标签: underwater-robotics, dead-reckoning, acoustic-sensing, state-estimation, sensor-fusion
一种用于水下航行器的声学传感器，根据声波回波的多普勒频移测量相对于海底或相对于水体的速度，是水下航位推算的主要输入。
定义
多普勒计程仪（DVL）（Doppler velocity log）是一种测量水下航行器运动速度的声学传感器。它沿若干个波束（通常为四个）发射声脉冲，这些波束斜向下、朝离开航行器的方向倾斜，并测量从海底返回的回波的多普勒频移。每个波束给出沿其自身方向的速度分量；有至少三个不共面的波束，就能解出航行器在传感器坐标系中的三维速度，第四个波束则提供冗余和误差检查。大多数 DVL 还会报告沿每个波束到海底的距离，由此得到离海底的高度。“计程仪”（log）是航海术语，指测量船速的仪器。
当海底在量程之内时，DVL 处于底跟踪（bottom-track，也称底锁定）模式，测量相对于海底的速度。当海底太远时，一些 DVL 可以进行水跟踪（water-track），测量相对于某一水层的速度，其中包含了海流的影响。量程和精度取决于声学频率：频率越低，作用距离越远；频率越高，在较短距离内测量越精细。在陡峭或松软的地形上方、离海底非常近、在含气泡的水中，或航行器俯仰剧烈时，底锁定可能丢失，导航软件必须处理这些空缺。
由于 GPS 在水下无法工作，DVL 是大多数自主水下航行器和遥控水下航行器运动信息的主要来源。它在本体坐标系下的速度，借助来自 IMU 或惯性导航系统的姿态和航向估计旋转到世界坐标系，再积分得到位置。这种航位推算会随航行距离而漂移，航向误差往往是最大的来源，因此需要用压力传感器测深、USBL 或 LBL 等声学定位、地形或视觉特征，以及上浮获取 GPS 定位来校正。要得到准确的结果，取决于标定 DVL 与 IMU 之间的安装旋转和偏移，以及使用正确的声速。
为何重要
水下机器人无法使用 GPS，往往也看不远，因此相对于海底的速度是对其运动为数不多的直接测量之一。DVL 的质量及其与惯性传感器融合的质量，在很大程度上决定了水下航行器能航行多远，其位置估计才会变得不可靠。
主要应用
- 自主水下航行器的航位推算导航
- 遥控水下航行器的定点保持和低速控制
- 在测量航行器上辅助惯性导航系统
- 对位置精度有要求的海底测绘和检测
- 在海底上方保持高度
实际应用
一台必须返回海底采样点的水下航行器，在因子图中融合其 DVL、IMU 和压力传感器。每一个 DVL 底跟踪读数都成为相邻两个状态之间的一个速度因子，按估计的姿态进行旋转，并针对 DVL 与航行器参考点之间的杆臂进行校正。部署之前，团队通过走直线并与声学定位结果对比来标定 DVL 的安装旋转，因为一个微小的偏航失准就会产生不断增长的横向误差。运行中，底锁定丢失时被标记为无效的读数会被丢弃；而接触事件，例如航行器降落在一个已知结构上，会作为额外约束加入，把漂移的估计拉回原位。
常见误解
- DVL 给出位置 — 它测量的是速度，必须结合姿态估计进行积分，并且会随时间漂移
- DVL 速度总是相对于海底的 — 在水跟踪模式下它相对于水体，因此海流会进入测量值
- 任何 IMU 姿态都足以用于 DVL 航位推算 — 航向误差会直接变成随航行距离增长的位置误差
- 安装对准可以忽略 — DVL 与 IMU 坐标系之间的微小旋转会导致系统性漂移
谁需要了解
- 海洋和水下机器人工程师
- AUV 和 ROV 的导航与状态估计工程师
- 使用自主航行器的海洋科学和测量团队
- 研究水下 SLAM 和定位的研究人员
相关技术
- 惯性导航系统（Inertial Navigation System）
- 声学多普勒流速剖面仪（Acoustic Doppler Current Profiler）
- USBL 声学定位（USBL Acoustic Positioning）
- LBL 声学定位（LBL Acoustic Positioning）
- 压力深度传感器（Pressure Depth Sensor）
- 航姿参考系统（Attitude and Heading Reference System）
相关术语
相关项目
- 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