論文の概要: Characterizing Refraction-Induced Ranging Bias in Underwater Collaborative Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.18073v1
• Date: Wed, 16 Sep 2026 03:19:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-20 08:55:53.623408
• Title: Characterizing Refraction-Induced Ranging Bias in Underwater Collaborative Localization
• Title（参考訳）: 水中における反射誘起ラングリングバイアスの特性評価
• Abstract要約: リフレクションによる音響レンジのバイアスは、マルチエージェントの協調的な位置決めに影響を及ぼす。 数個のエージェントがキロスケールで作動するシミュレーション実験を行った。 予備的な結果は、屈折誘起バイアスが推定された軌道の著しい劣化を引き起こすことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.750339880738083
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work studies how refraction-induced bias on acoustic ranging affects multi-agent collaborative localization in a range of oceanographic conditions and spatial scales. While multi-agent range-aided navigation, which uses range measurements to either fixed infrastructure or other agents, is a promising solution to the challenges of large-scale underwater localization, its accuracy depends strongly on the quality of range measurements. Sound speed variability induces refraction (bending) of acoustic rays, yet, for algorithmic tractability, standard sensor fusion pipelines assume straight-line propagation. This refraction systematically biases range measurements to be longer than the straight-line assumption predicts. However, the effects of this bias on multi-agent collaborative localization on kilometer scales remains unexplored. We present a series of simulated experiments with several agents operating over kilometer scales. The simulation uses HYCOM reanalysis data to recreate realistic oceanographic conditions, ray tracing to generate refraction-informed ranges, and a centralized multi-agent factor graph estimator to quantify the resulting measurement bias on estimated trajectories. Preliminary results indicate that refraction-induced bias can induce significant degradation of estimated trajectories, particularly in regions with sharp sound-speed gradients. We also share the simulation environment to support further studies https://github.com/UMich-RobotExploration/manta-ray.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 耐火物による音響範囲の偏りが, 海洋環境や空間スケールの多エージェント共同局在に与える影響について検討する。 固定されたインフラまたは他のエージェントのレンジ計測を利用するマルチエージェントレンジ支援ナビゲーションは、大規模な水中ローカライゼーションの課題に対する有望な解決策であるが、その精度はレンジ測定の品質に強く依存する。 音速変動は音響線の屈折(曲げ)を誘導するが、アルゴリズム的なトラクタビリティでは標準のセンサ融合パイプラインが直線伝播を仮定する。 この屈折率の体系的偏差は、直線仮定の予測よりも長い範囲で測定される。 しかし、このバイアスがキロメートルスケールにおけるマルチエージェント共同局在に与える影響は未解明のままである。 数個のエージェントがキロスケールで作動するシミュレーション実験を行った。 このシミュレーションでは、HYCOMリアナリシスデータを用いて、現実的な海洋環境を再現し、レイトレーシングにより屈折インフォームドレンジを生成するとともに、推定された軌道上の測定バイアスを定量化する集中型マルチエージェント因子グラフ推定器を用いている。 予備的な結果は、特に鋭い音速勾配を持つ地域では、屈折誘起バイアスが推定軌道の著しい劣化を引き起こすことを示唆している。 また、シミュレーション環境を共有して、さらなる研究を支援する。

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