655 research outputs found

    Robotic Wireless Sensor Networks

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    In this chapter, we present a literature survey of an emerging, cutting-edge, and multi-disciplinary field of research at the intersection of Robotics and Wireless Sensor Networks (WSN) which we refer to as Robotic Wireless Sensor Networks (RWSN). We define a RWSN as an autonomous networked multi-robot system that aims to achieve certain sensing goals while meeting and maintaining certain communication performance requirements, through cooperative control, learning and adaptation. While both of the component areas, i.e., Robotics and WSN, are very well-known and well-explored, there exist a whole set of new opportunities and research directions at the intersection of these two fields which are relatively or even completely unexplored. One such example would be the use of a set of robotic routers to set up a temporary communication path between a sender and a receiver that uses the controlled mobility to the advantage of packet routing. We find that there exist only a limited number of articles to be directly categorized as RWSN related works whereas there exist a range of articles in the robotics and the WSN literature that are also relevant to this new field of research. To connect the dots, we first identify the core problems and research trends related to RWSN such as connectivity, localization, routing, and robust flow of information. Next, we classify the existing research on RWSN as well as the relevant state-of-the-arts from robotics and WSN community according to the problems and trends identified in the first step. Lastly, we analyze what is missing in the existing literature, and identify topics that require more research attention in the future

    Wireless Sensor Networks for Underwater Localization: A Survey

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    Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) have widely deployed in marine investigation and ocean exploration in recent years. As the fundamental information, their position information is not only for data validity but also for many real-world applications. Therefore, it is critical for the AUV to have the underwater localization capability. This report is mainly devoted to outline the recent advance- ment of Wireless Sensor Networks (WSN) based underwater localization. Several classic architectures designed for Underwater Acoustic Sensor Network (UASN) are brie y introduced. Acoustic propa- gation and channel models are described and several ranging techniques are then explained. Many state-of-the-art underwater localization algorithms are introduced, followed by the outline of some existing underwater localization systems

    Distributed protocol for communications among underwater vehicles

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    Underwater surveying by swarms of autonomous underwater vehicles presents problems in communication among the robots. These problems involve the bandwidth, power consumption, timing, processing power, and other issues. This paper presents a novel approach to communicate and coordinate effectively among underwater vehicles to accomplish this task successfully. The proposed approach solves issues by reducing the number of hops to conserve power, while reducing computation time and bandwidth, effectively utilizing resources to reduce the load on each node. Finally, the simulation results are presented, in order to prove that the proposed approach improves efficiency and effectiveness in communicating among underwater vehicles.<br /

    Communications for underwater robotics research platforms

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    This paper presents a distributed protocol for communication among autonomous underwater vehicles. It is a complementary approach for coordination between the autonomous underwater vehicles. This paper mainly describes different methods for underwater communication. One of the methods is brute force approach in which messages are broadcasted to all the communication nodes, which in turn will broadcast the acknowledgement. Issues relating to this brute force approach are time delay, number of hops, power consumption, message collision and other practical issues. These issues are discussed and solved by proposing a new method to improve efficiency of this proposed approach and its effectiveness in communication among autonomous underwater vehicles.<br /

    Internet of Underwater Things and Big Marine Data Analytics -- A Comprehensive Survey

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    The Internet of Underwater Things (IoUT) is an emerging communication ecosystem developed for connecting underwater objects in maritime and underwater environments. The IoUT technology is intricately linked with intelligent boats and ships, smart shores and oceans, automatic marine transportations, positioning and navigation, underwater exploration, disaster prediction and prevention, as well as with intelligent monitoring and security. The IoUT has an influence at various scales ranging from a small scientific observatory, to a midsized harbor, and to covering global oceanic trade. The network architecture of IoUT is intrinsically heterogeneous and should be sufficiently resilient to operate in harsh environments. This creates major challenges in terms of underwater communications, whilst relying on limited energy resources. Additionally, the volume, velocity, and variety of data produced by sensors, hydrophones, and cameras in IoUT is enormous, giving rise to the concept of Big Marine Data (BMD), which has its own processing challenges. Hence, conventional data processing techniques will falter, and bespoke Machine Learning (ML) solutions have to be employed for automatically learning the specific BMD behavior and features facilitating knowledge extraction and decision support. The motivation of this paper is to comprehensively survey the IoUT, BMD, and their synthesis. It also aims for exploring the nexus of BMD with ML. We set out from underwater data collection and then discuss the family of IoUT data communication techniques with an emphasis on the state-of-the-art research challenges. We then review the suite of ML solutions suitable for BMD handling and analytics. We treat the subject deductively from an educational perspective, critically appraising the material surveyed.Comment: 54 pages, 11 figures, 19 tables, IEEE Communications Surveys & Tutorials, peer-reviewed academic journa

    A survey of localization in wireless sensor network

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    Localization is one of the key techniques in wireless sensor network. The location estimation methods can be classified into target/source localization and node self-localization. In target localization, we mainly introduce the energy-based method. Then we investigate the node self-localization methods. Since the widespread adoption of the wireless sensor network, the localization methods are different in various applications. And there are several challenges in some special scenarios. In this paper, we present a comprehensive survey of these challenges: localization in non-line-of-sight, node selection criteria for localization in energy-constrained network, scheduling the sensor node to optimize the tradeoff between localization performance and energy consumption, cooperative node localization, and localization algorithm in heterogeneous network. Finally, we introduce the evaluation criteria for localization in wireless sensor network

    Cooperative Localization in Mobile Underwater Acoustic Sensor Networks

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    Die großflächige Erkundung und Überwachung von Tiefseegebieten gewinnt mehr und mehr an Bedeutung für Industrie und Wissenschaft. Diese schwer zugänglichen Areale in der Tiefsee können nur mittels Teams unbemannter Tauchbote effizient erkundet werden. Aufgrund der hohen Kosten, war bisher ein Einsatz von mehreren autonomen Unterwasserfahrzeugen (AUV) wirtschaftlich undenkbar, wodurch AUV-Teams nur in Simulationen erforscht werden konnten. In den letzten Jahren konnte jedoch eine Entwicklung hin zu günstigeren und robusteren AUVs beobachtet werden. Somit wird der Einsatz von AUV-Teams in Zukunft zu einer realen Option. Die wachsende Nachfrage nach Technologien zur Unterwasseraufklärung und Überwachung konnte diese Entwicklung noch zusätzlich beschleunigen. Eine der größten technischen Hürden für tief tauchende AUVs ist die Unterwasserlokalisierug. Satelitengestützte Navigation ist in der Tiefe nicht möglich, da Radiowellen bereits nach wenigen Metern im Wasser stark an Intensität verlieren. Daher müssen neue Ansätze für die Unterwasserlokalisierung entwickelt werden die sich auch für Fahrzeugenverbände skalieren lassen. Der Einsatz von AUV-Teams ermöglicht nicht nur völlig neue Möglichkeiten der Kooperation, sondern erlaubt auch jedem einzelnen AUV von den Navigationsdaten der anderen Fahrzeuge im Verband zu profitieren, um die eigene Lokalisierung zu verbessern. In dieser Arbeit wird ein kooperativer Lokalisierungsansatz vorgestellt, welcher auf dem Nachrichtenaustausch durch akustische Ultra-Short Base-Line (USBL) Modems basiert. Ein akustisches Modem ermöglicht die Übertragung von Datenpaketen im Wasser, wärend ein USBL-Sensor die Richtung einer akustischen Quelle bestimmen kann. Durch die Kombination von Modem und Sensor entsteht ein wichtiges Messinstrument für die Unterwasserlokalisierung. Wenn ein Fahrzeug ein Datenpaket mit seiner eignen Position aussendet, können andere Fahrzeuge mit einem USBL-Modem diese Nachricht empfangen. In Verbindung mit der Richtungsmessung zur Quelle, können diese Daten von einem Empfangenden AUV verwendet werden, um seine eigene Positionsschatzung zu verbessern. Diese Arbeit schlägt einen Ansatz zur Fusionierung der empfangenen Nachricht mit der Richtungsmessung vor, welcher auch die jeweiligen Messungenauigkeiten berücksichtigt. Um die Messungenauigkeit des komplexen USBL-Sensors bestimmen zu können, wurde zudem ein detailliertes Sensormodell entwickelt. Zunächst wurden existierende Ansätze zur kooperativen Lokalisierung (CL) untersucht, um daraus eine Liste von erwünschten Eigenschaften für eine CL abzuleiten. Darauf aufbauend wurde der Deep-Sea Network Lokalisation (DNL) Ansatz entwickelt. Bei DNL handelt es sich um eine CL Methode, bei der die Skalierbarkeit sowie die praktische Anwendbarkeit im Fokus stehen. DNL ist als eine Zwischenschicht konzipiert, welche USBL-Modem und Navigationssystem miteinander verbindet. Es werden dabei Messwerte und Kommunikationsdaten des USBL zu einer Standortbestimmung inklusive Richtungsschätzung fusioniert und an das Navigationssystem weiter geleitet, ähnlich einem GPS-Sensor. Die Funktionalität von USBL-Modell und DNL konnten evaluiert werden anhand von Messdaten aus Seeerprobungen in der Ostsee sowie im Mittelatlantik. Die Qualität einer CL hangt häufig von vielen unterschiedlichen Faktoren ab. Die Netzwerktopologie muss genauso berücksichtig werden wie die Lokalisierungsfähigkeiten jedes einzelnen Teilnehmers. Auch das Kommunikationsverhalten der einzelnen Teilnehmer bestimmt, welche Informationen im Netzwerk vorhanden sind und hat somit einen starken Einfluss auf die CL. Um diese Einflussfaktoren zu untersuchen, wurden eine Reihe von Szenarien simuliert, in denen Kommunikationsverhalten und Netzwerktopologie für eine Gruppe von AUVs variiert wurden. In diesen Experimenten wurden die AUVs durch ein Oberflächenfahrzeug unterstützt, welches seine geo-referenzierte Position über DNL an die getauchten Fahrzeuge weiter leitete. Anhand der untersuchten Topologie können die Experimente eingeteilt werden in Single-Hop und Multi-Hop. Single-Hop bedeutet, dass jedes AUV sich in der Sendereichweite des Oberflächenfahrzeugs befindet und dessen Positionsdaten auf direktem Wege erhält. Wie die Ergebnisse der Single-Hop Experimente zeigen, kann der Lokalisierungsfehler der AUVs eingegrenzt werden, wenn man DNL verwendet. Dabei korreliert der Lokalisierungsfehler mit der kombinierten Ungenauigkeit von USBL-Messung und Oberflächenfahrzeugposition. Bei den Multi-Hop Experimenten wurde die Topologie so geändert, dass sich nur eines der AUVs in direkter Sendereichweite des Oberflächenfahrzeugs befindet. Dieses AUV verbessert seine Position mit den empfangen Daten des Oberflächenfahrzeugs und sendet wiederum seine verbesserte Position an die anderen AUVs. Auch hier konnte gezeigt werden, dass sich der Lokalisierungfehler der Gruppe mit DNL einschränken lässt. Ändert man nun das Schema der Kommunikation so, dass alle AUVs zyklisch ihre Position senden, zeigte sich eine Verschlechterung der Lokalisierungsqualität der Gruppe. Dieses unerwartet Ergebnis konnte auf einen Teil des DNL-Algorithmus zurück geführt werden. Da die verwendete USBL-Klasse nur die Richtung eines Signals misst, nicht jedoch die Entfernung zum Sender, wird in der DNL-Schicht eine Entfernungsschatzung vorgenommen. Wenn die Kommunikation nicht streng unidirektional ist, entsteht eine Ruckkopplungsschleife, was zu fehlerhaften Entfernungsschatzungen führt. Im letzten Experiment wird gezeigt wie sich dieses Problem vermeiden lasst, mithilfe einer relativ neue USBL-Klasse, die sowohl Richtung als auch Entfernung zum Sender misst. Die zwei wesentlichen Beiträge dieser Arbeit sind das USBL-Model zum einen und zum Anderen, der neue kooperative Lokalisierungsansatz DNL. Mithilfe des Sensormodels lassen sich nicht nur Messabweichungen einer USBL-Messung bestimmen, es kann auch dazu genutzt werden, einige Fehlereinflüsse zu korrigieren. Mit DNL wurde eine skalierbare CL-Methode entwickelt, die sich gut für den den Einsatz bei mobilen Unterwassersensornetzwerken eignet. Durch das Konzept als Zwischenschicht, lasst sich DNL einfach in bestehende Navigationslösungen integrieren, um die Langzeitstabilität der Navigation für große Verbände von tiefgetauchten Fahrzeugen zu gewährleisten. Sowohl USBL-Model als auch DNL sind dabei so ressourcenschonend, dass sie auf dem Computer eines Standard USBL laufen können, ohne die ursprüngliche Funktionalität einzuschränken, was den praktischen Einsatz zusätzlich vereinfacht
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