論文の概要: An Asynchronous Two-Speed Kalman Filter for Real-Time UUV Cooperative Navigation Under Acoustic Delays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02878v1
• Date: Fri, 03 Apr 2026 08:43:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.410422
• Title: An Asynchronous Two-Speed Kalman Filter for Real-Time UUV Cooperative Navigation Under Acoustic Delays
• Title（参考訳）: 音響遅延下におけるリアルタイムUUV協調ナビゲーションのための非同期2速カルマンフィルタ
• Authors: Shuyue Li, Miguel López-Benítez, Eng Gee Lim, Fei Ma, Qian Dong, Mengze Cao, Limin Yu, Xiaohui Qin,
• Abstract要約: 無人水中車両(UUV)は、無人水中車両(UUV)が致命的な漂流に悩まされる。 拡張カルマンフィルタ (EKF) やアンセントカルマンフィルタ (Unscented Kalman Filters, UKF) のような従来のフィルタは、遅延したデータを待っている間、主制御ループをブロックする。 変分履歴蒸留(VHD)と呼ばれる新しいプロジェクション機構により強化された非同期2速カルマンフィルタ(T)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.41476754687808
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In GNSS-denied underwater environments, individual unmanned underwater vehicles (UUVs) suffer from unbounded dead-reckoning drift, making collaborative navigation crucial for accurate state estimation. However, the severe communication delay inherent in underwater acoustic channels poses serious challenges to real-time state estimation. Traditional filters, such as Extended Kalman Filters (EKF) or Unscented Kalman Filters (UKF), usually block the main control loop while waiting for delayed data, or completely discard Out-of-Sequence Measurements (OOSM), resulting in serious drift. To address this, we propose an Asynchronous Two-Speed Kalman Filter (TSKF) enhanced by a novel projection mechanism, which we term Variational History Distillation (VHD). The proposed architecture decouples the estimation process into two parallel threads: a fast-rate thread that utilizes Gaussian Process (GP) compensated dead reckoning to guarantee high-frequency real-time control, and a slow-rate thread dedicated to processing asynchronously delayed collaborative information. By introducing a finite-length State Buffer, the algorithm applies delayed measurements (t-T) to their corresponding historical states, and utilizes a VHD-based projection to fast-forward the correction to the current time without computationally heavy recalculations. Simulation results demonstrate that the proposed TSKF maintains trajectory Root Mean Square Error (RMSE) comparable to computationally intensive batch-optimization methods under severe delays (up to 30 s). Executing in sub-millisecond time, it significantly outperforms standard EKF/UKF. The results demonstrate an effective control, communication, and computing (3C) co-design that significantly enhances the resilience of autonomous marine automation systems.
• Abstract（参考訳）: GNSSによる水中環境において、個々の無人水中車両(UUV)は無拘束の致命的な漂流に苦しむため、正確な状態推定のために協調航行が不可欠である。 しかし、水中音響チャネルに固有の通信遅延は、リアルタイムな状態推定に深刻な課題をもたらす。 拡張カルマンフィルタ (EKF) やアンセントカルマンフィルタ (Unscented Kalman Filters, UKF) のような従来のフィルタは、遅延したデータを待っている間、メインの制御ループをブロックする。 そこで本研究では,新しいプロジェクション機構によって強化された非同期2速カルマンフィルタ(TSKF)を提案し,これを変分履歴蒸留(VHD)と呼ぶ。 提案アーキテクチャは,推定処理を2つの並列スレッドに分解する。ガウス過程(GP)を補償したデッドレコンストラクションと,非同期遅延コラボレーティブ情報処理専用のスローレートスレッドである。 有限長のState Bufferを導入することで、アルゴリズムは遅延測定(t-T)を対応する履歴状態に適用し、VHDベースのプロジェクションを使用して、計算的に重い計算をすることなく、現在の時間に高速に補正する。 シミュレーションの結果,提案したTSKFは,厳密な遅延(最大30秒)下での計算集約型バッチ最適化手法に匹敵する軌道平均角誤差(RMSE)を維持していることがわかった。 ミリ秒以下の時間で実行し、標準のEKF/UKFを著しく上回る。 その結果、自律的な海洋自動化システムのレジリエンスを大幅に向上させる効果的な制御、通信、計算(3C)の協調設計が示された。

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