Design and evaluation of an integrated GPS/INS system for shallow-water AUV Navigation

The major problem addressed by this research is the large and/or expensive equipment required by a conventional navigation system to accurately determine the position of an Autonomous Underwater Vehicle (AUV) during all phases of an underwater search or mapping mission. The approach taken was to prototype an integrated navigation system which combines Global Positioning System (OPS) and Inertial Measurement Unit (IMU), waterspeed and heading information using Kalman filtering techniques. Actual implementation was preceded by a computer simulation to test where the unit would fit into a larger hardware and software hierarchy of an AUV. The system was then evaluated in experiments which began with land based cart tests and progressed to open water trials where the unit was placed in a towed body behind a boat and alternately submerged and surfaced to provide periodic OPS updates to the Inertial Navigation System (INS). Test results and qualitative error estimates indicate that submerged navigation accuracy comparable to that of differential OPS may be attainable for periods of 30 seconds or more with low cost components of a small physical size.http://archive.org/details/designndevaluati1094535102NANAU.S. Navy (U.S.N.) authors

Proceedings of the 2011 Joint Workshop of Fraunhofer IOSB and Institute for Anthropomatics, Vision and Fusion Laboratory

This book is a collection of 15 reviewed technical reports summarizing the presentations at the 2011 Joint Workshop of Fraunhofer IOSB and Institute for Anthropomatics, Vision and Fusion Laboratory. The covered topics include image processing, optical signal processing, visual inspection, pattern recognition and classification, human-machine interaction, world and situation modeling, autonomous system localization and mapping, information fusion, and trust propagation in sensor networks

Cooperative localisation in underwater robotic swarms for ocean bottom seismic imaging.

Spatial information must be collected alongside the data modality of interest in wide variety of sub-sea applications, such as deep sea exploration, environmental monitoring, geological and ecological research, and samples collection. Ocean-bottom seismic surveys are vital for oil and gas exploration, and for productivity enhancement of an existing production facility. Ocean-bottom seismic sensors are deployed on the seabed to acquire those surveys. Node deployment methods used in industry today are costly, time-consuming and unusable in deep oceans. This study proposes the autonomous deployment of ocean-bottom seismic nodes, implemented by a swarm of Autonomous Underwater Vehicles (AUVs). In autonomous deployment of ocean-bottom seismic nodes, a swarm of sensor-equipped AUVs are deployed to achieve ocean-bottom seismic imaging through collaboration and communication. However, the severely limited bandwidth of underwater acoustic communications and the high cost of maritime assets limit the number of AUVs that can be deployed for experiments. A holistic fuzzy-based localisation framework for large underwater robotic swarms (i.e. with hundreds of AUVs) to dynamically fuse multiple position estimates of an autonomous underwater vehicle is proposed. Simplicity, exibility and scalability are the main three advantages inherent in the proposed localisation framework, when compared to other traditional and commonly adopted underwater localisation methods, such as the Extended Kalman Filter. The proposed fuzzy-based localisation algorithm improves the entire swarm mean localisation error and standard deviation (by 16.53% and 35.17% respectively) at a swarm size of 150 AUVs when compared to the Extended Kalman Filter based localisation with round-robin scheduling. The proposed fuzzy based localisation method requires fuzzy rules and fuzzy set parameters tuning, if the deployment scenario is changed. Therefore a cooperative localisation scheme that relies on a scalar localisation confidence value is proposed. A swarm subset is navigationally aided by ultra-short baseline and a swarm subset (i.e. navigation beacons) is configured to broadcast navigation aids (i.e. range-only), once their confidence values are higher than a predetermined confidence threshold. The confidence value and navigation beacons subset size are two key parameters for the proposed algorithm, so that they are optimised using the evolutionary multi-objective optimisation algorithm NSGA-II to enhance its localisation performance. Confidence value-based localisation is proposed to control the cooperation dynamics among the swarm agents, in terms of aiding acoustic exteroceptive sensors. Given the error characteristics of a commercially available ultra-short baseline system and the covariance matrix of a trilaterated underwater vehicle position, dead reckoning navigation - aided by Extended Kalman Filter-based acoustic exteroceptive sensors - is performed and controlled by the vehicle's confidence value. The proposed confidence-based localisation algorithm has significantly improved the entire swarm mean localisation error when compared to the fuzzy-based and round-robin Extended Kalman Filter-based localisation methods (by 67.10% and 59.28% respectively, at a swarm size of 150 AUVs). The proposed fuzzy-based and confidence-based localisation algorithms for cooperative underwater robotic swarms are validated on a co-simulation platform. A physics-based co-simulation platform that considers an environment's hydrodynamics, industrial grade inertial measurement unit and underwater acoustic communications characteristics is implemented for validation and optimisation purposes

CES-515 Towards Localization and Mapping of Autonomous Underwater Vehicles: A Survey

Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) have been used for a huge number of tasks ranging from commercial, military and research areas etc, while the fundamental function of a successful AUV is its localization and mapping ability. This report aims to review the relevant elements of localization and mapping for AUVs. First, a brief introduction of the concept and the historical development of AUVs is given; then a relatively detailed description of the sensor system used for AUV navigation is provided. As the main part of the report, a comprehensive investigation of the simultaneous localization and mapping (SLAM) for AUVs are conducted, including its application examples. Finally a brief conclusion is summarized

Adaptive Sampling with Mobile Sensor Networks

Mobile sensor networks have unique advantages compared with wireless sensor networks. The mobility enables mobile sensors to flexibly reconfigure themselves to meet sensing requirements. In this dissertation, an adaptive sampling method for mobile sensor networks is presented. Based on the consideration of sensing resource constraints, computing abilities, and onboard energy limitations, the adaptive sampling method follows a down sampling scheme, which could reduce the total number of measurements, and lower sampling cost. Compressive sensing is a recently developed down sampling method, using a small number of randomly distributed measurements for signal reconstruction. However, original signals cannot be reconstructed using condensed measurements, as addressed by Shannon Sampling Theory. Measurements have to be processed under a sparse domain, and convex optimization methods should be applied to reconstruct original signals. Restricted isometry property would guarantee signals can be recovered with little information loss. While compressive sensing could effectively lower sampling cost, signal reconstruction is still a great research challenge. Compressive sensing always collects random measurements, whose information amount cannot be determined in prior. If each measurement is optimized as the most informative measurement, the reconstruction performance can perform much better. Based on the above consideration, this dissertation is focusing on an adaptive sampling approach, which could find the most informative measurements in unknown environments and reconstruct original signals. With mobile sensors, measurements are collect sequentially, giving the chance to uniquely optimize each of them. When mobile sensors are about to collect a new measurement from the surrounding environments, existing information is shared among networked sensors so that each sensor would have a global view of the entire environment. Shared information is analyzed under Haar Wavelet domain, under which most nature signals appear sparse, to infer a model of the environments. The most informative measurements can be determined by optimizing model parameters. As a result, all the measurements collected by the mobile sensor network are the most informative measurements given existing information, and a perfect reconstruction would be expected. To present the adaptive sampling method, a series of research issues will be addressed, including measurement evaluation and collection, mobile network establishment, data fusion, sensor motion, signal reconstruction, etc. Two dimensional scalar field will be reconstructed using the method proposed. Both single mobile sensors and mobile sensor networks will be deployed in the environment, and reconstruction performance of both will be compared.In addition, a particular mobile sensor, a quadrotor UAV is developed, so that the adaptive sampling method can be used in three dimensional scenarios

Computational intelligence approaches to robotics, automation, and control [Volume guest editors]

No abstract available

Cooperative Localization in Mobile Underwater Acoustic Sensor Networks

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

Advances in Human Robot Interaction for Cloud Robotics applications

In this thesis are analyzed different and innovative techniques for Human Robot Interaction. The focus of this thesis is on the interaction with flying robots. The first part is a preliminary description of the state of the art interactions techniques. Then the first project is Fly4SmartCity, where it is analyzed the interaction between humans (the citizen and the operator) and drones mediated by a cloud robotics platform. Then there is an application of the sliding autonomy paradigm and the analysis of different degrees of autonomy supported by a cloud robotics platform. The last part is dedicated to the most innovative technique for human-drone interaction in the User’s Flying Organizer project (UFO project). This project wants to develop a flying robot able to project information into the environment exploiting concepts of Spatial Augmented Realit

Computational strategies for understanding underwater optical image datasets

Thesis: Ph. D. in Mechanical and Oceanographic Engineering, Joint Program in Oceanography/Applied Ocean Science and Engineering (Massachusetts Institute of Technology, Department of Mechanical Engineering; and the Woods Hole Oceanographic Institution), 2013.Cataloged from PDF version of thesis.Includes bibliographical references (pages 117-135).A fundamental problem in autonomous underwater robotics is the high latency between the capture of image data and the time at which operators are able to gain a visual understanding of the survey environment. Typical missions can generate imagery at rates hundreds of times greater than highly compressed images can be transmitted acoustically, delaying that understanding until after the vehicle has been recovered and the data analyzed. While automated classification algorithms can lessen the burden on human annotators after a mission, most are too computationally expensive or lack the robustness to run in situ on a vehicle. Fast algorithms designed for mission-time performance could lessen the latency of understanding by producing low-bandwidth semantic maps of the survey area that can then be telemetered back to operators during a mission. This thesis presents a lightweight framework for processing imagery in real time aboard a robotic vehicle. We begin with a review of pre-processing techniques for correcting illumination and attenuation artifacts in underwater images, presenting our own approach based on multi-sensor fusion and a strong physical model. Next, we construct a novel image pyramid structure that can reduce the complexity necessary to compute features across multiple scales by an order of magnitude and recommend features which are fast to compute and invariant to underwater artifacts. Finally, we implement our framework on real underwater datasets and demonstrate how it can be used to select summary images for the purpose of creating low-bandwidth semantic maps capable of being transmitted acoustically.by Jeffrey W. Kaeli.Ph. D. in Mechanical and Oceanographic Engineerin

Advances in Intelligent Robotics and Collaborative Automation

This book provides an overview of a series of advanced research lines in robotics as well as of design and development methodologies for intelligent robots and their intelligent components. It represents a selection of extended versions of the best papers presented at the Seventh IEEE International Workshop on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications IDAACS 2013 that were related to these topics. Its contents integrate state of the art computational intelligence based techniques for automatic robot control to novel distributed sensing and data integration methodologies that can be applied to intelligent robotics and automation systems. The objective of the text was to provide an overview of some of the problems in the field of robotic systems and intelligent automation and the approaches and techniques that relevant research groups within this area are employing to try to solve them.The contributions of the different authors have been grouped into four main sections:• Robots• Control and Intelligence• Sensing• Collaborative automationThe chapters have been structured to provide an easy to follow introduction to the topics that are addressed, including the most relevant references, so that anyone interested in this field can get started in the area