Navigasi dalam persekitaran lautan dengan sedikit ciri-ciri statik dan menggunakan
dinamik air sebagai latar belakang adalah bidang yang mencabar untuk diterokai oleh
sistem berbilang ejen. Ini adalah kerana wujud pengukuran yang tidak seragam di
permukaan lautan kerana pengagihan ciri spatial yang kerap berubah-ubah. Oleh itu,
adalah wajar untuk mereka bentuk satu rangka kerja kerjasama persetempatan dan
pemetaan yang mampu untuk mengendalikan pengukuran palsu, mengurangkan
ketidaktentuan persetempatan ejen dan mampu mencapai keputusan yang cepat dan
baik. Objektif utama kajian ini adalah untuk mereka bentuk satu keedah kerjasama
persetempatan dan pemetaan serentak untuk berbilang kapal udara yang melibatkan
permukaan air yang dinamik sebagai latar belakang dan konsensus kawanan kecil
sebagai kaedah keputusan kumpulan. Rangka kerja koperasi yang baru bagi sistem
berbilang kapal udara yang terdiri daripada tiga kapal udara dan pelampung isyarat
telah dibangunkan dan direka bagi tujuan ini. Algoritma persetempatan dan pemetaan
serentak telah direka dengan menyatupadukan tiga kaedah iaitu Penapis Kalman
Lanjutan, Pengubah Ciri Peningkatan Skala dan Petunjuk Kekuatan Isyarat Penerima
bagi meningkatkan proses pengurusan data. Persepsi arah dalam kumpulan
berdasarkan konsensus kawanan haiwan kecil telah digunakan dalam proses
pengurusan data. Konsensus kerjasama persetempatan dan pemetaan serentak ini,
didapati telah berjaya mengurangkan bilangan dan mengesan ciri-ciri yang
dikehendaki dalam persekitaran air jernih dan keruh. Di samping itu, berdasarkan
penandaarasan konsensus kerjasama, kaedah ini telah berjaya mencapai persetujuan
yang lebih cepat sehingga 8.3% dan 42% berbanding model skala bebas dan model
klemm-eguilez. Selain itu, ketepatan arah telah ditemui bertambah baik sehingga 30%
dan 76% daripada model skala bebas dan model klemm-eguilez. Secara keseluruhan,
pendekatan yang dicadangkan telah mencapai keputusan yang baik dan terbukti boleh
dipercayai dengan ketara dan boleh dilaksanakan di dalam sistem pemantauan
pemerhatian lautan. __________________________________________________________________________________
Navigation in an ocean environment with few static features and dynamic water
background is an adventurous field to be explored by multi-agent system. This is
because of its non-uniform availability of measurement on the ocean surface since the
spatial feature distribution is greatly varied. Thus, it is desirable to design a cooperative
localisation and mapping framework that is capable to handle spurious detection,
reduce the localisation uncertainty of an agent and achieve fast and good decision. The
main objective of this research is to design a cooperative simultaneous localisation and
mapping method for multi blimp system involving the dynamic water surface as the
background and small flock consensus as the group decision method. A new
cooperative framework for the multi blimp system consisting of three blimps and
buoys was developed and designed for this purpose. The simultaneous localisation and
mapping were designed by integrating three methods which are the Extended Kalman
Filter, the enhanced Scale Invariant Feature Transform and Received Signal Strength
Indicator to improve the data association process. The group perception of direction
based on small flock of animal consensus was taken into the data association process.
It was discovered that this cooperative consensus simultaneous localisation and
mapping was able to reduce the number of feature points and detect the desired features
in clear and dark water environments. In addition, based on cooperative consensus
benchmarking, this method was able to achieve faster consensus to up to 8.3 % and 42
% than the scale free model and klemm-eguilez model respectively. On top of these,
its heading accuracy was found to be more accurate to up to 30 % and 76 % than the
scale free model and klemm-eguilez model respectively. Overall, the proposed
approach has achieved its prominent results and it is proven to be significantly reliable
and applicable to be implemented in the ocean observation monitoring system.