Solving the AUV Navigation Problem on a Real-Time Operating System

Authors

DOI:

https://doi.org/10.17072/1993-0550-2025-2-88-100

Keywords:

autonomous unmanned underwater vehicle, hydroacoustic navigation system, relative navigation problem, real-time OS, supervised learning, neural networks

Abstract

The paper is devoted to the problem of determining the coordinates and orientation angles of an autonomous underwater vehicle (AUV) relative to a stationary landing platform using a high-frequency short-range hydroacoustic system. The AUV is equipped with receiving antennas, which are located in the stern and bow of the vehicle, as well as four emitters installed along the edges of the platform and emitting a non-directional tone signal. The navigation task involves maneuvering the vehicle and approaching the platform, which is associated with the formation of zones with different acoustic visibility of the station emitters by the receiving elements of the vehicle. Three main zones of acoustic visibility are defined. The first zone is characterized by the reception of signals from all beacons and is the most informative. The second zone corresponds to a partial reduction in the number of observed beacons. The third zone (landing on the platform) is determined by a significant reduction in the number of observed beacons, and as a result, complicates the solution of the relative positioning problem. Taking into account the maneuvering of the AUV, the solution of the relative navigation problem should be performed in real time together with the execution of other tasks, which in turn imposes restrictions on the available resources of the computing module of the device. The paper presents a mathematical formulation of the relative navigation problem. A two-stage algorithm for finding a solution is proposed. At the first stage, the neighborhood of coordinates and orientation angles of the AUV is determined, at the second, the solution of the relative navigation problem is performed using the constraints and initial conditions obtained at the first stage. The paper proposes to perform the first stage based on a pre-trained neural network, describes the choice of network architecture, an approach to implementing the algorithm under a real-time OS, and presents the results of simulation modeling.

References

Кошаев Д. А. Относительное позиционирование и определение ориентации автономного необитаемого подводного аппарата по данным от гидроакустических маяков // Гироскопия и навигация. 2022. Т. 30, № 4 (119). С. 122–141. DOI: 10.17285/0869-7035.00107 EDN: HQJOHJ

Грузликов А. М. Навигация АНПА в ближнем поле в интересах решения задачи приведения к причальному устройству // Сб. матер. XXIX Санкт-Петербург. междунар. конф. по интегрированным навигационным системам. 2022. С. 138–140. EDN: RKTHAM

Грузликов А. М., Караулов В. Г., Мухин Д. А., Шалаев Н. А. Результаты апробации алгоритма позиционирования и определения ориентации подводного аппарата по данным от гидроакустических маяков // Известия ЮФУ. Технические науки. 2023. № 1. С. 265–275. DOI: 10.18522/2311-3103-2023-1-265-274 EDN: KJGDVW

Караулов В. Г., Степанов О. А., Грузликов А. М., Литвиненко Ю. А. Решение задачи позиционирования АНПА относительно стационарной посадочной платформы с применением оптимизации на фактор-графе // Матер. XXXI Санкт-Петербург. междунар. конф. по интегрированным навигационным системам. 2024. EDN: IRRXPI

Караулов В. Г., Грузликов А. М. Использование неравенства Рао-Крамера при решении задачи относительной навигации подводного аппарата // Матер. XIV Всерос. совещания по проблемам управления. 2024. С. 1746–752. EDN: GMQBNI

Караулов В. Г., Грузликов А. М., Золотаревич В. П. Рекуррентный алгоритм позиционирования и определения ориентации АНПА // Сб. матер. XXX Санкт-Петербург. междунар. конф. по интегрированным навигационным системам. 2023. С. 54–57. EDN: OLZNFX

Pinheiro P. M., Neto A. A., Grando R. B. et al. Trajectory Planning for Hybrid Unmanned Aerial Underwater Vehicles with Smooth Media Transition // Journal Intel Robot Syst. 104, 46. 2022. DOI: 10.1007/s10846-021-01567-z EDN: FBDRDS

Liu S., Xu H., Lin Y., Gao L. Visual Navigation for Recovering an AUV by Another AUV in Shallow Water // Sensors. 2019, 19, 1889. DOI: 10.3390/s19081889

Subsea Docking Station [Электронный ресурс]. 2019. URL: https://www.bluelogic.no/news-and-media/subsea-docking-station-sds-.

Peng S, Liu J, Wu J, Li C, Liu B, Cai W, Yu H. A Low-cost Electromagnetic Docking Guidance System for Micro Autonomous Underwater Vehicles // Sensors. 2019, 19(3):682. DOI: 10.3390/s19030682

Feezor M. D., Sorrell F. Y., Blankinship P. R., and Bellingham J. G. Autonomous Underwater Vehicle Homing/Docking via Electromagnetic Guidance // Journal of oceanic engineering. October 2001. Vol. 26, № 4. P. 515– 521. DOI: 10.1109/48.972086

Кебкал К. Г., Машошин А. И. Гидроакустические методы позиционирования автономных необитаемых подводных аппаратов // Гироскопия и навигация. 2016. Т. 24, №3 (94). С. 115–130. DOI: 10.17285/0869-7035.2016.24.3.115-130 EDN: WTPSNR

Степанов О. А. Применение теории нелинейной фильтрации в задачах обработки навигационной информации. СПб: ГНЦ РФ ЦНИИ "Электроприбор", 1998. 370 с. ISBN: 5-900780-15-5 EDN: RUVATH

Степанов О. А., Моторин А. В., Золотаревич В. П. [и др.] Рекуррентные и нерекуррентные алгоритмы в задачах обработки навигационной информации. Отличия и взаимосвязь с алгоритмами оптимизации на графах // XXXI Санкт-Петербург. междунар. конф. по интегрированным навигационным системам: Сб. докл. Санкт-Петербург, 27–29 мая 2024 г. СПб.: "Концерн "Центральный научно-исследовательский институт "Электроприбор", 2024. С. 336–344. EDN: IBOXVJ

Емельянцев Г. И., Степанов А. П. Интегрированные инерциально-спутниковые системы ориентации и навигации. СПб.: ГНЦ РФ АО "Концерн "ЦНИИ Электроприбор", 2016. ISBN: 978-5-91995-029-5 EDN: XSSBEF

Levenberg K. A method for the solution of certain nonlinear problems in least squares // Quarterly of Appl. Math. 1944. Vol. 2. P. 164–168. DOI: 10.1090/qam/10666

Marquardt D. W. An Algorithm for Least-Squares Estimation of Nonlinear Parameters // Journal of The Society for Industrial and Applied Mathematics. 1963. Vol.11. P. 431–441.

Loshchilov I., Hutter F. Decoupled weight decay regularization // International Conference on Learning Representations. arXiv:1711.05101. 2019.

Published

2025-07-15

How to Cite

Karaulov В. Г., & Gruzlikov А. М. . (2025). Solving the AUV Navigation Problem on a Real-Time Operating System. BULLETIN OF PERM UNIVERSITY. MATHEMATICS. MECHANICS. COMPUTER SCIENCE, (2 (69), 88–100. https://doi.org/10.17072/1993-0550-2025-2-88-100