迷失于深海？水下环境中航位推算技术的性能评估

计算研究越来越关注水下环境，并探索计算如何支持潜水和其他活动。与陆地环境拥有成熟的定位方法不同，水下环境缺乏通用的定位机制，而这是许多应用的前提条件。航位推算技术通过角度和距离估算来跟踪位置变化，是水下定位的候选方案，因为它不依赖无线信号（在水下环境中迅速衰减），且有大量现成的文献和算法可用。然而，目前尚不清楚现有技术能否在水下环境中应用，也不清楚环境和介质的差异是否会影响航位推算技术的性能。本研究通过评估和分析水下环境中与航位推算技术相关的性能和权衡做出了贡献。我们展示了AEOLUS原型设备，包含低成本微控制器和惯性测量单元，在陆地和水下环境中进行实验，以评估不同技术的性能从陆基用例到水下环境的转化程度。我们对15种不同算法进行了基准测试，并比较了它们在这种环境中的性能，以识别共同模式和差异，并找出这些差异的根本原因。结果表明，位移和转向误差可控制在5%以内，但表现最好的方法在陆地和水下环境之间存在差异。我们还发现性能取决于运动模式的形状，有些算法在急转弯时表现更好，而另一些算法在渐进式、连续转弯时表现更好。