Cooperative bathymetry-based localization using low-cost autonomous underwater vehicles

We present a cooperative bathymetry-based localization approach for a team of low-cost autonomous underwater vehicles (AUVs), each equipped only with a single-beam altimeter, a depth sensor and an acoustic modem. The localization of the individual AUV is achieved via fully decentralized particle filtering, with the local filter’s measurement model driven by the AUV’s altimeter measurements and ranging information obtained through inter-vehicle communication. We perform empirical analysis on the factors that affect the filter performance. Simulation studies using randomly generated trajectories as well as trajectories executed by the AUVs during field experiments successfully demonstrate the feasibility of the technique. The proposed cooperative localization technique has the potential to prolong AUV mission time, and thus open the door for long-term autonomy underwater.Massachusetts Institute of Technology. Department of Mechanical EngineeringSingapore-MIT Alliance for Research and Technology (SMART) (Graduate Fellowship

Advances in Decentralized Single-Beacon Acoustic Navigation for Underwater Vehicles: Theory and Simulation

This paper reports the theory and implementation of a decentralized navigation system that enables simultaneous single-beacon navigation of multiple underwater vehicles. In single-beacon navigation, each vehicle uses ranges from a single, moving reference beacon in addition to its own inertial navigation sensors to perform absolute localization and navigation. In this implementation the vehicles perform simultaneous communication and navigation using underwater acoustic modems, encoding and decoding data within the acoustic broadcast. Vehicles calculate range from the time of flight of asynchronous acoustic broadcasts from the reference beacon. Synchronous clocks on the reference beacon and the vehicles enable the measurement of one-way travel-times, whereby the time of launch of the acoustic signal at the reference beacon is encoded in the acoustic broadcast and the time of arrival of the broadcast is measured by each vehicle. The decentralized navigation algorithm, running independently on each vehicle, is implemented using the information form of the extended Kalman filter and has been previously shown to yield results that are identical to a centralized Kalman filter at the instant of each range measurement. We summarize herein the architecture and design of the acoustic communications (Acomms) system consisting of an underwater acoustic modem, synchronous clock, and the software necessary to run them, and salient results from the validation of the decentralized information filter using a simulated data set.Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/86057/1/swebster-4.pd

Likelihood Consensus and Its Application to Distributed Particle Filtering

We consider distributed state estimation in a wireless sensor network without a fusion center. Each sensor performs a global estimation task---based on the past and current measurements of all sensors---using only local processing and local communications with its neighbors. In this estimation task, the joint (all-sensors) likelihood function (JLF) plays a central role as it epitomizes the measurements of all sensors. We propose a distributed method for computing, at each sensor, an approximation of the JLF by means of consensus algorithms. This "likelihood consensus" method is applicable if the local likelihood functions of the various sensors (viewed as conditional probability density functions of the local measurements) belong to the exponential family of distributions. We then use the likelihood consensus method to implement a distributed particle filter and a distributed Gaussian particle filter. Each sensor runs a local particle filter, or a local Gaussian particle filter, that computes a global state estimate. The weight update in each local (Gaussian) particle filter employs the JLF, which is obtained through the likelihood consensus scheme. For the distributed Gaussian particle filter, the number of particles can be significantly reduced by means of an additional consensus scheme. Simulation results are presented to assess the performance of the proposed distributed particle filters for a multiple target tracking problem

Collaborative Indoor Positioning Systems: A Systematic Review

Research and development in Collaborative Indoor Positioning Systems (CIPSs) is growing steadily due to their potential to improve on the performance of their non-collaborative counterparts. In contrast to the outdoors scenario, where Global Navigation Satellite System is widely adopted, in (collaborative) indoor positioning systems a large variety of technologies, techniques, and methods is being used. Moreover, the diversity of evaluation procedures and scenarios hinders a direct comparison. This paper presents a systematic review that gives a general view of the current CIPSs. A total of 84 works, published between 2006 and 2020, have been identified. These articles were analyzed and classified according to the described system’s architecture, infrastructure, technologies, techniques, methods, and evaluation. The results indicate a growing interest in collaborative positioning, and the trend tend to be towards the use of distributed architectures and infrastructure-less systems. Moreover, the most used technologies to determine the collaborative positioning between users are wireless communication technologies (Wi-Fi, Ultra-WideBand, and Bluetooth). The predominant collaborative positioning techniques are Received Signal Strength Indication, Fingerprinting, and Time of Arrival/Flight, and the collaborative methods are particle filters, Belief Propagation, Extended Kalman Filter, and Least Squares. Simulations are used as the main evaluation procedure. On the basis of the analysis and results, several promising future research avenues and gaps in research were identified

Swarm underwater acoustic 3D localization: Kalman vs Monte Carlo

Two three-dimensional localization algorithms for a swarm of underwater vehicles are presented. The first is grounded on an extended Kalman filter (EKF) scheme used to fuse some proprioceptive data such as the vessel's speed and some exteroceptive measurements such as the time of flight (TOF) sonar distance of the companion vessels. The second is a Monte Carlo particle filter localization processing the same sensory data suite. The results of several simulations using the two approaches are presented, with comparison. The case of a supporting surface vessel is also considered. An analysis of the robustness of the two approaches against some system parameters is given

Closed‐loop one‐way‐travel‐time navigation using low‐grade odometry for autonomous underwater vehicles

© The Author(s), 2017. This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License. The definitive version was published in Journal of FIeld Robotics 35 (2018): 421-434, doi:10.1002/rob.21746.This paper extends the progress of single beacon one‐way‐travel‐time (OWTT) range measurements for constraining XY position for autonomous underwater vehicles (AUV). Traditional navigation algorithms have used OWTT measurements to constrain an inertial navigation system aided by a Doppler Velocity Log (DVL). These methodologies limit AUV applications to where DVL bottom‐lock is available as well as the necessity for expensive strap‐down sensors, such as the DVL. Thus, deep water, mid‐water column research has mostly been left untouched, and vehicles that need expensive strap‐down sensors restrict the possibility of using multiple AUVs to explore a certain area. This work presents a solution for accurate navigation and localization using a vehicle's odometry determined by its dynamic model velocity and constrained by OWTT range measurements from a topside source beacon as well as other AUVs operating in proximity. We present a comparison of two navigation algorithms: an Extended Kalman Filter (EKF) and a Particle Filter(PF). Both of these algorithms also incorporate a water velocity bias estimator that further enhances the navigation accuracy and localization. Closed‐loop online field results on local waters as well as a real‐time implementation of two days field trials operating in Monterey Bay, California during the Keck Institute for Space Studies oceanographic research project prove the accuracy of this methodology with a root mean square error on the order of tens of meters compared to GPS position over a distance traveled of multiple kilometers.This work was supported in part through funding from the Weston Howland Jr. Postdoctoral Scholar Award (BCC), the U.S. Navy's Civilian Institution program via the MIT/WHOI Joint Program (JHK),W. M. Keck Institute for Space Studies, and theWoods Hole Oceanographic Institution

Acoustical Ranging Techniques in Embedded Wireless Sensor Networked Devices

Location sensing provides endless opportunities for a wide range of applications in GPS-obstructed environments; where, typically, there is a need for higher degree of accuracy. In this article, we focus on robust range estimation, an important prerequisite for fine-grained localization. Motivated by the promise of acoustic in delivering high ranging accuracy, we present the design, implementation and evaluation of acoustic (both ultrasound and audible) ranging systems.We distill the limitations of acoustic ranging; and present efficient signal designs and detection algorithms to overcome the challenges of coverage, range, accuracy/resolution, tolerance to Doppler’s effect, and audible intensity. We evaluate our proposed techniques experimentally on TWEET, a low-power platform purpose-built for acoustic ranging applications. Our experiments demonstrate an operational range of 20 m (outdoor) and an average accuracy 2 cm in the ultrasound domain. Finally, we present the design of an audible-range acoustic tracking service that encompasses the benefits of a near-inaudible acoustic broadband chirp and approximately two times increase in Doppler tolerance to achieve better performance

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

Decentralized Sensor Fusion for Ubiquitous Networking Robotics in Urban Areas

In this article we explain the architecture for the environment and sensors that has been built for the European project URUS (Ubiquitous Networking Robotics in Urban Sites), a project whose objective is to develop an adaptable network robot architecture for cooperation between network robots and human beings and/or the environment in urban areas. The project goal is to deploy a team of robots in an urban area to give a set of services to a user community. This paper addresses the sensor architecture devised for URUS and the type of robots and sensors used, including environment sensors and sensors onboard the robots. Furthermore, we also explain how sensor fusion takes place to achieve urban outdoor execution of robotic services. Finally some results of the project related to the sensor network are highlighted