The underwater positioning system is important in interpreting data that are acquired from towing vehicles such as the deep-sea camera (DSC) system. Currently, several acoustic positioning systems such as long baseline (LBL), short baseline (SBL), and ultra short baseline (USBL), are used for underwater positioning. The accurate position of DSC, however, could not be determined in a R/V Onnuri unequipped with any of these underwater positioning systems. As an alternative, the DSC position was estimated based on the topography of towing track and cable length in the cruises before 1999. The great uncertainties, however, were found in the areas of flat bottom topography. In the 2003 and 2004 cruises these uncertainties were reduced by calculating the position of DSC with the cable length and seafloor depth below the vessel. The Japanese cruises for Mn-nodule used a similar estimation method for the DSC positioning system with a CTD sensor. Although the latter can provide better information for the position of DSC, the USBL underwater positioning system is strongly recommended for establishing better positioning of DSC and other towing devices.
This paper proposes an integrated positioning system to localize a moving object in the shadow-area that exists in the water tank. The new water tank for underwater robots is constructed to evaluate the navigation performance of underwater vehicles. Several sensors are integrated in the water tank to provide the position information of the underwater vehicles. However there are some areas where the vehicle localization becomes very poor since the very limited sensors such as sonar and depth sensors are effective in underwater environment. Also there are many disturbances at sonar data. To reduce these disturbances, an extended Kalman filter has been adopted in this research. To localize the underwater vehicles under the hostile situations, a SVR (Support Vector Regression) has been systematically applied for estimating the position stochastically. To demonstrate the performance of the proposed algorithm (an extended Kalman filter + SVR analysis), a new UI (User Interface) has been developed.
This article presents a modeling method for the uncorrelated measurement error of the ultra-short baseline (USBL) acoustic positioning system for aiding navigation of underwater vehicles. The Mahalanobis distance (MD) and principal component analysis are applied to decorrelate the errors of USBL measurements, which are correlated in the x- and y-directions and vary according to the relative direction and distance between a reference station and the underwater vehicles. The proposed method can decouple the radial-direction error and angular direction error from each USBL measurement, where the former and latter are independent and dependent, respectively, of the distance between the reference station and the vehicle. With the decorrelation of the USBL errors along the trajectory of the vehicles in every time step, the proposed method can reduce the threshold of the outlier decision level. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, simulation studies were performed with motion data obtained from a field experiment involving an autonomous underwater vehicle and USBL signals generated numerically by matching the specifications of a specific USBL with the data of a global positioning system. The simulations indicated that the navigation system is more robust in rejecting outliers of the USBL measurements than conventional ones. In addition, it was shown that the erroneous estimation of the navigation system after a long USBL blackout can converge to the true states using the MD of the USBL measurements. The navigation systems using the uncorrelated error model of the USBL, therefore, can effectively eliminate USBL outliers without loss of uncontaminated signals.
수중음향 위치시스템은 해상뿐만 아니라 수중 표적의 위치 측정에 널리 쓰이고 있다. 최근에 이러한 시스템은 해양 시설물의 설치나 수중 구조물의 검사 등 여러 분야에서 응용되고 있다. 그러나, 이들 시스템은 잡음이 섞인 수신 신호와 파랑에 의한 측정 선박의 불규칙한 운동 등으로 인하여 위치 오차를 포함하고 있기 때문에, 이 논문에서는 위치의 정도를 높이기 위하여 단기선(SBL) 음향 위치 시스템에 칼만 필터를 적용시켰다. 필터에 의해 결정된 최적 위치는 원래의 잡음이 섞인 위치보다 개선된 것을 시뮬레이션과 기존의 실측 자료를 이용하여 비교 확인하였다.
Underwater acoustic positioning systems have been extensively used not only in surface position fixing but also in underwater position fixing. Recently, these systems have been applied in the field of installation and underwater inspection of offshore platforms etc. But in these systems are included the fixing errors as results of a signal with additive noise and irregular motion of vessel by ocean waves. To improve the accuracy of the position fixing a Kalman filter is applied to the supershort baseline (SSBL) acoustic positioning system with beacon mode in noise conditions. The position data obtained by the Kalman filter is compared with raw position data and it is confirmed in the simulation that the former is more accurate than the latter. And an indicator monitoring the filtering effect is described while ship's moving.
Accurate positioning is essential for unmanned underwater vehicle (UUV) operations, particularly for long-term survey missions. To reduce the inherent positioning errors from the inertial navigation systems of UUVs, or dead reckoning, underwater terrain observations from sonar sensors are typically exploited. Within the framework of pose-graph optimization, we can generate submaps of the seafloor and use them to add loop-closure constraints to the pose graph by determining the best match between the submaps. However, this approach results in error accumulation in long-term operations because the quality of local submaps depends on the dead reckoning. Hence, we can adopt external acoustic positioning systems, such as an ultrashort baseline (USBL), to add global constraints to the existing pose graph. We assume that the acoustic transponder is installed on a UUV and that the acoustic transceiver is equipped in an unmanned surface vehicle trailing the UUV to maintain an acoustic connection between the vehicles. We simulate the terrain and USBL measurements as well as evaluate the performance of the UUV's pose estimation via online pose-graph optimization.
The Korea Research Institute of Ships and Ocean Engineering (KRISO), the ocean engineering branch of KORDI, has designed and manufactured a model of an autonomous underwater vehicle (AUV) to test underwater docking. This paper introduces the AUV model, ASUM, equipped with a visual servo control system to dock into an underwater station with a camera and motion sensors. To make a visual servoing AUV, this paper implemented the visual servo control system designed with an augmented state equation, which was composed of the optical flow model of a camera and the equation of the AUV's motion. The system design and the hardware configuration of ASUM are presented in this paper. A small long baseline acoustic positioning system was developed to monitor and record the AUV's position for the experiment in the Ocean Engineering Basin of KRISO, KORDI. ASUM recognizes the target position by processing the captured image for the lights, which are installed around the end of the cone-type entrance of the duct. Unfortunately, experiments are not yet conducted when we write this article. The authors will present the results for the docking test of the AUV in near future.
Underwater operating platforms face difficulties regarding power supply and communications. To overcome these difficulties, this study proposes a hybrid surface and underwater vehicle (HSUV) and presents the development of the platform, control algorithms, and results of field tests. The HSUV is capable of supplying reliable power to the unmanned underwater vehicle (UUV) and obtaining data in real time by using a tether cable between the UUV and the unmanned surface vehicle (USV). The HSUV uses global positioning system (GPS) and ultra-short base line sensors to determine the relative location of the UUV. Way point (WP) and dynamic positioning (DP) algorithms were developed to enable the HSUV to perform unmanned exploration. After reaching the target point using the WP algorithm, the DP algorithm enables USV to maintain position while withstanding environmental disturbances. To ensure the navigation performance at sea, performance tests of GPS, attitude/heading reference system, and side scan sonar were conducted. Based on these results, manual operation, WP, and DP tests were conducted at sea. WP and DP test results and side scan sonar images during the sea trials are presented.
This paper describes the design and implementation of a practical underwater positioning system, which is applicable for shallow water depth conditions. In this paper, two strategies are used to enhance the navigation performance. First, a low-cost acoustic-ranging-based precise navigation solution for shallow water is designed. Then, the outlier rejection algorithm is introduced by designing a velocity gate. The acoustic-ranging-based navigation is implemented by modifying the long base line solution. To enhance the tracking precision, the outlier rejection algorithm is introduced. The performance of the developed approach is evaluated using experiments. The results demonstrate that precise shallow water depth navigation can be implemented using the suggested approaches.
한국해양과학기술원에서는 수중 공사용 구조물에 적용할 수 있는 수중 위치 인식 기술을 개발하고 있다. 정밀한 위치 인식을 위해 관성 항법을 기반으로 한 확장 칼만 필터를 사용하였으며, 비동기화 된 센서들의 데이터를 알고리즘 보정 단계에 적용하기 위하여 내부의 관측 행렬을 데이터에 따라 구분하여 업데이트 하였다. 수중 공사 환경, 설치 위치, 시스템 운용 편의성 등을 종합적으로 고려하여 수중 공사 구조물 하부에 붙여야 신호를 획득할 수 있는 Doppler velocity logger(DVL)는 설치 및 회수가 어렵기 때문에 이를 배제한 수중 공사 구조물 부착용 수중 위치 인식 복합 시험체를 제작하였으며 수조 환경에서 수중 위치 인식 성능 시험을 수행하였다. Ultra short-base line(USBL)로 측정된 수중 위치, 위치 벡터만 보정된 추정 위치, 그리고 위치와 속도 벡터를 보정한 추정 위치 결과를 원형 공산 오차(CEP)를 이용하여 비교 및 평가하였다. 그 결과 USBL 단독 위치 추정 CEP 0.02 m, 위치 벡터만 보정한 추정 위치 CEP 3.76 m., 위치 및 속도 벡터를 보정한 추정 위치 CEP 0.06 m로 평가되었다. 본 연구를 통해 DVL이 미적용된 비동기식 센서들을 이용하여 안정적인 수중 위치를 추정할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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