• norsk
    • English
  • norsk 
    • norsk
    • English
  • Logg inn
Vis innførsel 
  •   Hjem
  • Øvrige samlinger
  • Publikasjoner fra CRIStin - NTNU
  • Vis innførsel
  •   Hjem
  • Øvrige samlinger
  • Publikasjoner fra CRIStin - NTNU
  • Vis innførsel
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Adaptive Sampling of Ocean Processes Using an AUV with a Gaussian Proxy Model

Berget, Gunhild Elisabeth; Fossum, Trygve Olav; Johansen, Tor Arne; Eidsvik, Jo; Rajan, Kanna
Journal article, Peer reviewed
Published version
Thumbnail
Åpne
1-s2.0-S2405896318321980-main.pdf (1.263Mb)
Permanent lenke
http://hdl.handle.net/11250/2579599
Utgivelsesdato
2018
Metadata
Vis full innførsel
Samlinger
  • Institutt for teknisk kybernetikk [2866]
  • Publikasjoner fra CRIStin - NTNU [26746]
Originalversjon
IFAC-PapersOnLine. 2018, 51 (29), 238-243.   10.1016/j.ifacol.2018.09.509
Sammendrag
This paper presents methods for building and exploiting compact spatial models on board an autonomous underwater vehicle (AUV) towards tracking suspended material plumes. The research is aiming to improve real-time monitoring of dispersal dynamics connected to marine industries such as oil and mine tailing. By exploiting in-situ information from sensors, the AUV is able to assimilate and adapt the mission capitalizing on all the information available. The spatial model is built using Gaussian process approximations and an objective function for path planning is suggested to maximize the value of the collected information.
Utgiver
Elsevier
Tidsskrift
IFAC-PapersOnLine

Kontakt oss | Gi tilbakemelding

Personvernerklæring
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Levert av  Unit
 

 

Bla i

Hele arkivetDelarkiv og samlingerUtgivelsesdatoForfattereTitlerEmneordDokumenttyperTidsskrifterDenne samlingenUtgivelsesdatoForfattereTitlerEmneordDokumenttyperTidsskrifter

Min side

Logg inn

Statistikk

Besøksstatistikk

Kontakt oss | Gi tilbakemelding

Personvernerklæring
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Levert av  Unit