This paper presents an integrated navagation control concept for underwater vehicles under high speed navigation circumstance. First of all, in order to control an underwater vehicle with respect to automatic navigation, an integrated navigation control method is suggested in view of synchronous control for course keeping, diving and depth control. An exact nonlinear model equation with six-degree-of-freedom is derived for control algorithm. To identify various hydrodynamic coefficients of the equation, an experimental approach is introduced and results are demonstrated for MANTA type model.
This paper presents a rotating ann test for assessment of an underwater hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle. The navigation system consists of an inertial measurement unit (IMU), an ultra-short baseline (USBL) acoustic navigation sensor and a doppler velocity log (DVL) accompanying a magnetic compass. The errors of inertial measurement units increase with time due to the bias errors of gyros and accelerometers. A navigational system model is derived to include the error model of the USBL acoustic navigation sensor and the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters is 25 in the order. The conventional extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, update the measurement errors and correct the state equation when the measurements are available. The rotating ann tests are conducted in the Ocean Engineering Basin of KRISO, KORDI to generate circular motion in laboratory, where the USBL system was absent in the basin. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance against the circular planar motion. Additionally this paper checked the effects of the sampling ratio of the navigation system and the possibility of the dead reckoning with the DVL and the magnetic compass to estimate the position of the vehicle.
An autonomous underwater vehicle (AUV) can perform flexible operations even in complex underwater environments because of its autonomy. Localization is one of the key components of this autonomous navigation. Because the inertial navigation system of an AUV suffers from drift, observing fixed objects in an inertial reference system can enhance the localization performance. In this paper, we propose a method of AUV localization using visual measurements of underwater structures. A camera measurement model that emulates the camera’s observations of underwater structures is designed in a particle filtering framework. Then, the particle weight is updated based on the extracted visual information of the underwater structures. The proposed method is validated based on the results of experiments performed in a structured basin environment.
This paper presents a hybrid underwater navigation system for unmanned underwater vehicles, using an additional range sonar, where the navigation system is based on inertial and Doppler velocity sensors. Conventional underwater navigation systems are generally based on an inertial measurement unit (IMU) and a Doppler velocity log (DVL), accompanying a magnetic compass and a depth sensor. Although the conventional navigation systems update the bias errors of inertial sensors and the scale effects of DVL, the estimated position slowly drifts as time passes. This paper proposes a measurement model that uses the range sonar to improve the performance of the IMU-DVL navigation system, for extended operation of underwater vehicles. The proposed navigation model includes the bias errors of IMU, the scale effects of VL, and the bias error of the range sonar. An extended Kalman filter was adopted to propagate the error covariance, to update the measurement errors, and to correct the state equation, when the external measurements are available. To illustrate the effectiveness of the hybrid navigation system, simulations were conducted with the 6-d.o.f. equations of motion of an AUV in lawn-mowing survey mode.
In this paper, an underwater navigation system with adaptive receding horizon Kalman filter (ARHKF) is studied. It is well known that incorrect statistical information and temporal disturbance invoke errors of any navigation systems with Kalman filter, which makes the autonomous navigation difficult in real underwater environment. In this context, two kinds of problems are herein considered. The first one is the development of an algorithm, which estimates the noise covariance of a linear discrete time-varying stochastic system. The second one is the implementation of ARHKF to underwater navigation systems. The performance of the derived estimation algorithm of noise covariance and the ARHKF are verified by simulation and experiment in the towing tank of Seoul National University.
Alternative navigation in underwater environments is essential to prevent accumulating drift error of dead reckoning. In case of using an external positioning system, the installation and management process of the transmission station is cumbersome, and the operation range of underwater vehicle is limited. In order to solve this problem, navigation using geophysical information such as terrain, geomagnetic field and gravity can be used. Unlike the terrain, geomagnetic field and gravity are composed of 3-D information, so continuation process is required. In this paper, we present a integrated navigation algorithm using multiple geophysical information for long-term operation of UUV. The proposed algorithm is verified through numerical simulation in an artificially generated environments. As a result, integrated navigation showed higher navigation accuracy than single alternative navigation.
Kim, Hyun Ki;Jung, Woo Chae;Kim, Jeong Won;Nam, Chang Woo
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제5권2호
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pp.97-107
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2016
Military Autonomous Underwater Vehicle (AUV) is utilized to search a mine under the sea. This paper presents design and performance verification of real-time hybrid navigation system for AUV. The navigation system uses Doppler Velocity Log (DVL) integration method to correct INS error in underwater. When the AUV is floated on the water, the accumulated error of navigation algorithm is corrected using position/velocity of GPS. The navigation algorithm is verified using 6 Degree Of Freedom (DOF) simulation, Program In the Loop Simulation (PILS). Finally, the experiments are performed in real sea environment to prove the reliability of real-time hybrid navigation algorithm.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권2호
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pp.679-687
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2019
This paper presents the autonomous swimming technology developed for an Autonomous Underwater Vehicle (AUV) operating in the underwater jacket structure environment. To prevent the position divergence of the inertial navigation system constructed for the primary navigation solution for the vehicle, we've developed kinds of marker-recognition based underwater localization methods using both of optical and acoustic cameras. However, these two methods all require the artificial markers to be located near to the cameras mounted on the vehicle. Therefore, in the case of the vehicle far away from the structure where the markers are usually mounted on, we may need alternative position-aiding solution to guarantee the navigation accuracy. For this purpose, we develop a sonar image processing based underwater localization method using a Forward Looking Sonar (FLS) mounted in front of the vehicle. The primary purpose of this FLS is to detect the obstacles in front of the vehicle. According to the detected obstacle(s), we apply an Occupancy Grid Map (OGM) based path planning algorithm to derive an obstacle collision-free reference path. Experimental studies are carried out in the water tank and also in the Pohang Yeongilman port sea environment to demonstrate the effectiveness of the proposed autonomous swimming technology.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권2호
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pp.124-130
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2005
Obstacle avoidance of underwater robots based on a modified virtual force field algorithm is proposed in this paper. The VFF(Virtual Force Field) algorithm, which is widely used in the field of mobile robots, is modified for application to the obstacle avoidance of underwater robots. This Modified Virtual Force Field(MVFF) algorithm using the fuzzy lgoc can be used in moving obstacles avoidance. A fuzzy algorithm is devised to handle various situations which can be faced during autonomous navigation of underwater robots. The proposed obstacle avoidance algorithm has ability to handle multiple moving obstacles. Results of simulation show that the proposed algorithm can be efficiently applied to obstacle avoidance of the underwater robots.
This paper presents an underwater hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle (SAUV). The navigation system consists of an inertial measurement unit (IMU), and a Doppler velocity log (DVL), accompanied by a magnetic compass. The errors of inertial measurement units increase with time, due to the bias errors of gyros and accelerometers. A navigational system model is derived, to include the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters is 20. The conventional extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, update the measurement errors, and correct the state equation when the measurements are available. Simulation was performed with the 6-d.o,f equations of motion of SAUV, using a lawn-mowing survey mode. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance, by updating the error covariance and correcting the system's states with the measurement errors from a DVL, a magnetic compass, and a depth sensor. The error of the estimated position still slowly drifts in the horizontal plane, about 3.5m for 500 seconds, which could be eliminated with the help of additional USBL information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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