Kreuzer, EdwinEdwinKreuzer109012453Solowjow, EugenEugenSolowjow2019-01-022019-01-022019Technische Universität Hamburg (2019)http://tubdok.tub.tuhh.de/handle/11420/1951In dieser Dissertation wird die Exploration und Untersuchung von Umweltfeldern mit Mikro-Unterwasserfahrzeugen (μAUVs) behandelt. Der Entwurf einer unteraktuierten μAUV-Plattform wird präsentiert. Weiterhin werden Regelkonzepte vorgestellt, die es dem μAUV erlauben Trajektorien und Pfaden zu folgen. Es werden zwei Methoden zur Unterwasserlokalisierung von μAUVs vorgestellt. Die erste Methode beruht auf der Ausbreitungsdauer akustischer Signale und die zweite Methode auf der Dämpfung elektromagnetischer Wellen im Wasser. Weiterhin wird ein Regelungskonzept entwickelt, welches einem Flottenverband von μAUVs es erlaubt, Umweltfelder zu erkunden. Das Konzept vereint stochastische optimale Steuerung mit Gauß-Markov-Zufallsfeldern.This dissertation covers exploration and monitoring of environmental fields with micro underwater vehicles (μAUVs). The design of an underactuated μAUV is presented. Moreover, control concepts are introduced for trajectory tracking and path following. Two methods for underwater self-localization are presented, which are suitable for μAUVs. The first approach is based on time delays of arrival of acoustic signals. The second approach exploits attenuation of electro-magnetic signals in water. Lastly, an information theoretic control method is developed, which allows a fleet of μAUVs to explore environmental fields. The method combines stochastic optimal control with Gaussian Markov random fields.enhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/RoboticsLocalizationUnderwater vehiclesMachine learningControlsTechnikDoctoral Thesisurn:nbn:de:gbv:830-882.02514110.15480/882.194811420/195110.15480/882.1948Zhang, JianweiJianweiZhangAckermann, GünterGünterAckermannPhD Thesis