Please use this identifier to cite or link to this item: https://doi.org/10.15480/882.4602
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorKreuzer, Edwin-
dc.contributor.authorDücker, Daniel-André-
dc.date.accessioned2022-10-21T11:13:37Z-
dc.date.available2022-10-21T11:13:37Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationMuM Notes in Mechanics and Dynamics: 6 (2022)de_DE
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11420/13648-
dc.description.abstractDiese Dissertation behandelt die Aufklärung und Überwachung von Umweltfeldern mit kleinen autonomen Unterwasserroboter (µAUVs). Trotz jüngster Fortschritte sind recheneffiziente Methoden für Planung, Lokalisierung und Regelung von µAUVs weitgehend unerforscht. Die im Rahmen dieser Arbeit entwickelte µAUV-Plattform HippoCampus und seine Regelarchitektur erlauben agiles Manövrieren auf engstem Raum. Zu diesem Zweck wird ein Selbstlokalisierungssystem entwickelt, das visuelle, elektromagnetische und akustische Signale zur räumlichen Lokalisierung verwendet. Basierend auf Methoden der informationstheoretischen Regelung wird abschließend wird eine recheneffiziente Architektur zur autonomen Feldaufklärung mit mehreren Robotern vorgeschlagen. Diese kombiniert Deep-Reinforcement Learning mit einer stochastischen Feldmodellierung.de
dc.description.abstractExploration and monitoring of hazardous environmental fields are among the most promising tasks to be performed by micro autonomous underwater vehicles (µAUVs). Despite recent progress, computationally efficient solutions for guidance, navigation, and control are largely unsolved for agile µAUVs. First, the hydrobatic micro robot platform HippoCampus is presented along with a control system that allows agile maneuvering in confined spaces. Furthermore, an embedded self-localization system is developed which consists of modules using visual, electromagnetic, and acoustic ranging. Finally, an informative path planning framework for autonomous field exploration with multiple robot agents is proposed. It combines a deep reinforcement learning planner with a stochastic representation of the environmental field.en
dc.language.isoende_DE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/de_DE
dc.subjectAutonomous robotic systemsde_DE
dc.subjectLocalizationde_DE
dc.subjectEnvironmental monitoringde_DE
dc.subjectRobot learningde_DE
dc.subjectmicro autonomous underwater vehiclesde_DE
dc.subject.ddc600: Technikde_DE
dc.titleLearning, localization, and control of hydrobatic micro underwater robots for autonomous field exploration in confined environmentsde_DE
dc.typeThesisde_DE
dcterms.dateAccepted2022-07-11-
dc.identifier.doi10.15480/882.4602-
dc.type.thesisdoctoralThesisde_DE
dc.type.dinidoctoralThesis-
dcterms.DCMITypeText-
tuhh.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:830-882.0197348-
tuhh.oai.showtruede_DE
tuhh.abstract.germanDiese Dissertation behandelt die Aufklärung und Überwachung von Umweltfeldern mit kleinen autonomen Unterwasserroboter (µAUVs). Trotz jüngster Fortschritte sind recheneffiziente Methoden für Planung, Lokalisierung und Regelung von µAUVs weitgehend unerforscht. Die im Rahmen dieser Arbeit entwickelte µAUV-Plattform HippoCampus und seine Regelarchitektur erlauben agiles Manövrieren auf engstem Raum. Zu diesem Zweck wird ein Selbstlokalisierungssystem entwickelt, das visuelle, elektromagnetische und akustische Signale zur räumlichen Lokalisierung verwendet. Basierend auf Methoden der informationstheoretischen Regelung wird abschließend wird eine recheneffiziente Architektur zur autonomen Feldaufklärung mit mehreren Robotern vorgeschlagen. Diese kombiniert Deep-Reinforcement Learning mit einer stochastischen Feldmodellierung.de_DE
tuhh.abstract.englishExploration and monitoring of hazardous environmental fields are among the most promising tasks to be performed by micro autonomous underwater vehicles (µAUVs). Despite recent progress, computationally efficient solutions for guidance, navigation, and control are largely unsolved for agile µAUVs. First, the hydrobatic micro robot platform HippoCampus is presented along with a control system that allows agile maneuvering in confined spaces. Furthermore, an embedded self-localization system is developed which consists of modules using visual, electromagnetic, and acoustic ranging. Finally, an informative path planning framework for autonomous field exploration with multiple robot agents is proposed. It combines a deep reinforcement learning planner with a stochastic representation of the environmental field.de_DE
tuhh.publication.instituteMechanik und Meerestechnik M-13de_DE
tuhh.identifier.doi10.15480/882.4602-
tuhh.type.opusDissertation-
tuhh.gvk.hasppnfalse-
tuhh.contributor.refereeZhang, Jianwei-
tuhh.contributor.refereeAbdel-Maksoud, Moustafa-
tuhh.hasurnfalse-
dc.type.driverdoctoralThesis-
thesis.grantor.universityOrInstitutionTechnische Universität Hamburgde_DE
thesis.grantor.placeHamburgde_DE
dc.type.casraiDissertation-
dc.rights.nationallicensefalsede_DE
tuhh.relation.ispartofseriesMuM Notes in Mechanics and Dynamicsde_DE
tuhh.relation.ispartofseriesnumber6de_DE
local.contributorPerson.editorSeifried, Robert-
local.status.inpressfalsede_DE
datacite.resourceTypePhD Thesis-
datacite.resourceTypeGeneralDissertation-
item.grantfulltextopen-
item.creatorGNDDücker, Daniel-André-
item.languageiso639-1en-
item.advisorOrcidKreuzer, Edwin-
item.refereeGNDZhang, Jianwei-
item.refereeGNDAbdel-Maksoud, Moustafa-
item.fulltextWith Fulltext-
item.openairetypeThesis-
item.mappedtypedoctoralThesis-
item.contributorGNDSeifried, Robert-
item.creatorOrcidDücker, Daniel-André-
item.cerifentitytypePublications-
item.advisorGNDKreuzer, Edwin-
item.tuhhseriesidMuM Notes in Mechanics and Dynamics-
item.contributorOrcidSeifried, Robert-
item.seriesrefMuM Notes in Mechanics and Dynamics;6-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ec-
item.refereeOrcidZhang, Jianwei-
item.refereeOrcidAbdel-Maksoud, Moustafa-
crisitem.author.deptMechanik und Meerestechnik M-13-
crisitem.author.orcid0000-0001-7256-6984-
crisitem.author.parentorgStudiendekanat Maschinenbau-
Appears in Collections:Publications with fulltext
Files in This Item:
File Description SizeFormat
Dissertation_DanielAndreDuecker.pdf10,21 MBAdobe PDFView/Open
Thumbnail
Show simple item record

Page view(s)

237
checked on Jun 7, 2023

Download(s)

227
checked on Jun 7, 2023

Google ScholarTM

Check

Note about this record

Cite this record

Export

This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons