Алгоритм посттриангуляционной коррекции координат автономного необитаемого подводного аппарата
Ключевые слова:
автономный необитаемый подводный аппарат, гидроакустическая навигационная система, позиционирование, вычисление координат, триангуляционный методАннотация
В работе предложен алгоритм вычисления координат автономного необитаемого подводного аппарата на базе триангуляционного метода и посттриангуляционной коррекции. Особенностью алгоритма является использование в качестве входных параметров нескольких наборов дальностей аппарат-маяк, вычисленных с разными значениями скорости звука в воде. Проведены исследования, которые показали, что разработанный алгоритм в среднем превосходит триангуляционный метод по точности в два раза.Литература
1. Агеев М.Д. Автономные подводные роботы. Системы и технологии // М.: Наука. 2005. 398 c.
2. Инзарцев А.В. и др. Применение автономного необитаемого подводного аппарата для научных исследований в Арктике // Подводные исследования и робототехника. 2007. № 2(4). C. 5–14.
3. Bingham B. et al. Robotic tools for deep water archaeology: Surveying an ancient shipwreck with an autonomous underwater vehicle // Journal of Field Robotics. 2010. vol. 27. no. 6. pp. 702–717.
4. Williams S.B. et al. Monitoring of benthic reference sites: using an autonomous underwater vehicle // IEEE Robot. Autom. Mag. 2012. vol. 19. no. 1. pp. 73–84.
5. Han G. et al. Localization algorithms of underwater wireless sensor networks: A survey // Sensors. 2012. vol. 12(2). pp. 2026–2061.
6. Arrichiello F. et al. Observability metric for the relative localization of AUVs based on range and depth measurements: theory and experiments // IEEE IROS. 2011. pp. 3166–3171.
7. Barisic M., Vasilijevic A., Nad D. Sigma-point Unscented Kalman Filter used for AUV navigation // 20th Mediterranean Conference on Control and Automation. IEEE. 2012. pp. 1365–1372.
8. Paull L. et al. AUV navigation and localization: A review // IEEE Journal of Oceanic Engineering. 2014. vol. 39. no. 1. pp. 131–149.
9. Troni G., Whitcomb L. L. Experimental evaluation of a MEMS inertial measurements unit for Doppler navigation of underwater vehicles // IEEE Oceans. 2012. pp. 1–7.
10. Burdinskii I. Otcheskii S. Autonomous Underwater Vehicle Localization Using a Single Transponder Acoustic Positioning System // 22nd St. Petersburg International Conference on Integrated Navigation Systems. Russia. 2015. pp. 172–175.
11. Aulinas J. et al. Vision-based underwater SLAM for the SPARUS AUV // Proceedings of the 10th International Conference on Computer and IT Applications in the Maritime Industries. Germany. 2011. pp. 171–179.
12. He B. et al. AUV SLAM and experiments using a mechanical scanning forward-looking sonar // Sensors. 2012. vol. 12(7). pp. 9386–9410.
13. Kinsey J.C., Eustice R.M., Whitcomb L.L. A survey of underwater vehicle navigation: Recent advances and new challenges // IFAC Conference of Maneuvering and Control of Marine Craft. Lisbon. 2006. vol. 88.
14. Chen J., Benesty J., Huang Y. Time delay estimation in room acoustic environments: an overview // EURASIP J. Appl. Signal Process. 2006. pp. 170–188.
15. Karabanov I.V. Linnik M.A., Burdinskiy I.N. Threshold Methods of Sonar Pseudonoise Phase-shift Signal Detection // The First Russia and Pacific Conference on Computer Technology and Applications (Russia Pacific Computer 2010). Russia. 2010. pp. 404–408.
16. Burdinkiy I.N., Mironov A.S., Myagotin A.V. A multichannel correlational detector of pseudonoise hydroacoustic signals // 16th St. Petersburg international conference on integrated navigation systems. 2009. pp. 218–219.
17. Wilson W.D. Equation for the speed of sound in sea water // J. Acoust. Soc. Amer. 1960. vol. 32. no. 10. p. 1357.
18. Myagotin A.V., Burdinsky I.N. A framework of an acoustic navigation network servicing multiple autonomous underwater vehicles // Proceedings of the IASTED. Russia. 2010. pp. 261–266.
19. Отческий С.А., Бурдинский И.Н. Коррекция триангуляционного метода определения позиции автономного необитаемого подводного аппарата // Известия ЮФУ. Технические науки. 2013. № 3(140). С. 96–103.
20. Матвиенко Ю.В. и др. Экспериментальные исследования особенностей подводной дальнометрии в шельфовой зоне Японского моря // Подводные исследования и робототехника. 2009. № 2(8). С. 44–49.
2. Инзарцев А.В. и др. Применение автономного необитаемого подводного аппарата для научных исследований в Арктике // Подводные исследования и робототехника. 2007. № 2(4). C. 5–14.
3. Bingham B. et al. Robotic tools for deep water archaeology: Surveying an ancient shipwreck with an autonomous underwater vehicle // Journal of Field Robotics. 2010. vol. 27. no. 6. pp. 702–717.
4. Williams S.B. et al. Monitoring of benthic reference sites: using an autonomous underwater vehicle // IEEE Robot. Autom. Mag. 2012. vol. 19. no. 1. pp. 73–84.
5. Han G. et al. Localization algorithms of underwater wireless sensor networks: A survey // Sensors. 2012. vol. 12(2). pp. 2026–2061.
6. Arrichiello F. et al. Observability metric for the relative localization of AUVs based on range and depth measurements: theory and experiments // IEEE IROS. 2011. pp. 3166–3171.
7. Barisic M., Vasilijevic A., Nad D. Sigma-point Unscented Kalman Filter used for AUV navigation // 20th Mediterranean Conference on Control and Automation. IEEE. 2012. pp. 1365–1372.
8. Paull L. et al. AUV navigation and localization: A review // IEEE Journal of Oceanic Engineering. 2014. vol. 39. no. 1. pp. 131–149.
9. Troni G., Whitcomb L. L. Experimental evaluation of a MEMS inertial measurements unit for Doppler navigation of underwater vehicles // IEEE Oceans. 2012. pp. 1–7.
10. Burdinskii I. Otcheskii S. Autonomous Underwater Vehicle Localization Using a Single Transponder Acoustic Positioning System // 22nd St. Petersburg International Conference on Integrated Navigation Systems. Russia. 2015. pp. 172–175.
11. Aulinas J. et al. Vision-based underwater SLAM for the SPARUS AUV // Proceedings of the 10th International Conference on Computer and IT Applications in the Maritime Industries. Germany. 2011. pp. 171–179.
12. He B. et al. AUV SLAM and experiments using a mechanical scanning forward-looking sonar // Sensors. 2012. vol. 12(7). pp. 9386–9410.
13. Kinsey J.C., Eustice R.M., Whitcomb L.L. A survey of underwater vehicle navigation: Recent advances and new challenges // IFAC Conference of Maneuvering and Control of Marine Craft. Lisbon. 2006. vol. 88.
14. Chen J., Benesty J., Huang Y. Time delay estimation in room acoustic environments: an overview // EURASIP J. Appl. Signal Process. 2006. pp. 170–188.
15. Karabanov I.V. Linnik M.A., Burdinskiy I.N. Threshold Methods of Sonar Pseudonoise Phase-shift Signal Detection // The First Russia and Pacific Conference on Computer Technology and Applications (Russia Pacific Computer 2010). Russia. 2010. pp. 404–408.
16. Burdinkiy I.N., Mironov A.S., Myagotin A.V. A multichannel correlational detector of pseudonoise hydroacoustic signals // 16th St. Petersburg international conference on integrated navigation systems. 2009. pp. 218–219.
17. Wilson W.D. Equation for the speed of sound in sea water // J. Acoust. Soc. Amer. 1960. vol. 32. no. 10. p. 1357.
18. Myagotin A.V., Burdinsky I.N. A framework of an acoustic navigation network servicing multiple autonomous underwater vehicles // Proceedings of the IASTED. Russia. 2010. pp. 261–266.
19. Отческий С.А., Бурдинский И.Н. Коррекция триангуляционного метода определения позиции автономного необитаемого подводного аппарата // Известия ЮФУ. Технические науки. 2013. № 3(140). С. 96–103.
20. Матвиенко Ю.В. и др. Экспериментальные исследования особенностей подводной дальнометрии в шельфовой зоне Японского моря // Подводные исследования и робототехника. 2009. № 2(8). С. 44–49.
The Post Triangulation Algorithm for Coordinate Correction of an Autonomous Underwater Vehicle
Abstract
In the paper, an algorithm for calculating the underwater autonomous vehicle position built on the triangulation method and post triangulation correction is proposed. A distinctive feature of the algorithm is that it uses as input multiple sets of distances vehicle-beacon calculated with different values of the speed of sound in water. The research of the developed algorithm has found that the accuracy of the proposed solution is twice higher than the accuracy of the triangulation method.
Опубликован
2016-04-04
Как цитировать
Бурдинский, И. Н., & Отческий, С. А. (2016). Алгоритм посттриангуляционной коррекции координат автономного необитаемого подводного аппарата. Труды СПИИРАН, 2(45), 190-206. https://doi.org/10.15622/sp.45.12
Раздел
Алгоритмы и программные средства
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
