科技前沿纵览年第42期上

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处理测速压力传感器信号的机器学习方法

澳大利亚塔斯马尼亚大学的研究人员将机器学习方法用于处理无人潜航器测速压力传感器的信号，提高对无人潜航器速度的预测精度。

压力传感器体积能耗小，可用于测量流速，以校正水下惯导系统的累积误差。但是常用方法不能处理有加速度时压力和无人潜航器速度之间的非线性关系。为此，研究人员将传感器配置为三维形状，在流速和无人潜航器速度的关系中引入了依赖时间和空间的非线性关系。首先，选择不同传感器配置并进行拖曳槽试验，结果表明加速度对拖曳槽内流体力学关系有非线性影响；然后，建立压力测量积分数学模型，以获得无人潜航器的绝对速度；再分别采用神经网络和高斯过程两种机器学习方法进行后处理。结果表明，相比线性方法，新方法对无人潜航器速度的预测更准。这项研究为无人潜航器惯导误差修正提供了一条新途径，未来有望在商业水下平台中应用。

论文Machinelearningpostprocessingofunderwatervehiclepressuresensorarrayforspeedmeasurement

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