автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Алгоритмическое обеспечение автоматического обследования водной среды с использованием автономных необитаемых подводных аппаратов

БАБАК Лариса Николаевна

АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОМАТИЧЕСКОГО ОБСЛЕДОВАНИЯ ВОДНОЙ СРЕДЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АВТОНОМНЫХ НЕОБИТАЕМЫХ ПОДВОДНЫХ АППАРАТОВ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические системы)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 О ОЕЗ 2011

Владивосток 2011

4854107

Работа выполнена в Институте проблем морских технологий ДВО РАН.

Научный руководитель

член-корреспондент РАН А.Ф. Щербатюк

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор А.Н. Жиробок

кандидат технических наук, А.В. Лебедев

Ведущая организация:

Учреждение Российской академии наук Институт прикладной математики ДВО РАН

Защита состоится «18 »февраля 2011 г. в 16 часов на заседании диссертационного совета К 212.055.03 при Дальневосточном государственном техническом университете по адресу: 690600, Владивосток, Аксаковский переулок, 3, ауд. Б-107.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Дальневосточного государственного технического университета.

Автореферат разослан « » января 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

кандидат технических наук, доцент

Ю.М. Горбенко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В последние годы все большее развитие получают исследования, связанные с изучением состояния морских акваторий и влияния на них антропогенных воздействий. Для этих целей проводятся специальные исследования с применением различных технических средств и современных методик. Одной из самых безопасных и наиболее эффективных является методика, основанная на использовании автономных необитаемых подводных аппаратов (D.R. Blidberg, G.R. Griffiths, D.R. Yoerger, A.B. Адрианов, В.И. Дулепов, В.Г. Тарасов, А.Ф. Щербатюк). Применение автономных необитаемых подводных аппаратов (AHITA) позволяет проводить экологический мониторинг, исследовать донные ландшафты, выполнять оценки плотности поселения и биомассы, а также распределения бентосных животных на водных акваториях. С помощью АНПА можно исследовать обширные территории и сохранять целостность биоразнообразия, а также работать на больших глубинах и изучать районы со сложным рельефом и гидрологией.

Особое внимание привлекают процессы распространения различных инородных веществ, связанные с бытовой и промышленной деятельностью, а также с засорением окружающей среды посредством выбрасывания опасных источников в море. Одним из примеров неоднородностей внешней среды является шлейф, который образуется в результате сброса технологических отходов из трубы или от расположенного на дне источника растворенного вещества под воздействием имеющихся в данном районе течений. Задачами обследования могут быть локализация (оконтуривание) образовавшегося района с повышенной концентрацией примеси или определение местоположения источника растворенного вещества. Реальные шлейфы могут иметь неравномерное, скачкообразное распределение химического вещества и не расширяться равномерно с увеличением расстояния до химического источника.

Традиционные методики получения проб с использованием судов в общем случае дороги и не обеспечивают детального покрытия акваторий. При этом обычно заданный район покрывается равномерной сетью галсов в виде меандра. Однако, когда цель обследования состоит в том, чтобы обнаружить и отразить какие-то характерные неоднородности внешней среды, исчерпывающее обследование может занять много времени. В этом случае целесообразно использовать адаптивные алгоритмы формирования траекторий движения АНПА, предназначенные для более эффективного решения задачи.

Очевидно, что платформы, такие как автономные необитаемые подводные аппараты, являются мобильными и способны адаптивно исследовать процессы в зависимости от времени и на значительных дистанциях. АНПА обеспечивают эффективное выполнение мониторинга окружающей среды, а данные, собранные с их помощью, позволяют осуществлять предсказательное моделирование для принятия решений и регулирования, например, вы-

бросов отработанных вод. В связи с этим актуальной является разработка методов автоматического выполнения экологических исследований с помощью АНПА с целью картографирования водных акваторий по заданным параметрам.

Целью работы является разработка алгоритмов и методов обследования водной среды на основе использования нового вида транспортных средств, каковыми являются АНПА.

Основные задачи исследования.

1. Разработка и исследование алгоритмов пространственной съемки водных акваторий с помощью АНПА и методов обработки данных измерений для картографирования по заданным параметрам.

2. Разработка и исследование адаптивных алгоритмов формирования траектории движения АНПА при обследовании неоднородностей водных акваторий.

3. Разработка и исследование алгоритмов группового поведения АНПА для обследования водных акваторий.

Положения, выносимые на защиту.

1. Алгоритм пространственной съемки водных акваторий и метод обработки данных, полученных АНПА, для картографирования по заданным параметрам.

2. Алгоритмы формирования траектории движения АНПА при обследовании локальных неоднородностей водных акваторий.

3. Программная реализация алгоритмов формирования траекторий движения АНПА для обследования водной среды.

4. Результаты обработки натурных данных, полученных с использованием АНПА.

Методы исследования. При выполнении работы применялись методы численного анализа, теории фильтрации, принятия решений и математического моделирования.

Научная новизна диссертационных исследований заключается в том, что разработаны и реализованы алгоритмы формирования траекторий движения для обследования водных акваторий, предназначенные для нового вида транспортных средств - АНПА, позволившие значительно повысить эффективность выполнения съемки, а также принципиально решить задачу автоматического обнаружения точечных источников неоднородности; предложены алгоритмы обработки полученных с помощью АНПА данных для 30 картографирования водных акваторий по заданным параметрам.

Практическая ценность работы. Практическая значимость работы состоит в том, что ее результаты непосредственно ориентированы на решение прикладных проблем, связанных с экологическими исследованиями. Работа выполнялась в рамках целевой комплексной программы ДВО РАН «Биобезопасность дальневосточных морей», а также при поддержке грантов РФФИ 050833333а, 060807501к, 060896928р_офи, 070800596а и 100800249а.

Достоверность полученных результатов обеспечивается корректным применением использованных в работе математических методов и подтвер-

ждается численным моделированием и натурными экспериментами. Результаты исследования соответствуют основным общепринятым теоретическим и практическим положениям.

Апробация работы. Полученные в процессе работы над диссертацией результаты прошли апробацию на международных и всероссийских конференциях: международной научно-технической конференции «Измерение, контроль, информатизация» (Барнаул, 2004); IX международной научной конференции «Экология и жизнь» (Пенза, 2006); II всероссийской научной конференции «Технические средства освоения океана» (Владивосток, 2007); 5-й научной конференции «Управление и информационные технологии» (Санкт-Петербург, 2008); XI международной научно-технической конференции «Современные методы и средства океанологических исследований» (Москва, 2009).

Результаты работы докладывались и обсуждались на научно- технических семинарах Института проблем морских технологий ДВО РАН и Института автоматики и процессов управления ДВО РАН (2005 - 2010 гг.).

Публикация результатов работы. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ, из которых 7 работ - доклады на международных и всероссийских конференциях, 3 работы - в журналах и сборниках (две — в изданиях из списка, рекомендованного ВАК), и одна работа - глава книги, выпущенной издательством Дальнаука.

Личный вклад автора. Основные научные положения, теоретические выводы, а также практические результаты модельных экспериментов и обработки данных морских испытаний, содержащиеся в диссертационной работе, получены автором самостоятельно. В совместных работах автор внес следующий вклад: [1, 6, 9] - разработка алгоритмов движения АНПА и обработки данных при обследовании водных акваторий; [2] - алгоритм и компьютерная реализация обработки данных морских исследований; [5, 7] - анализ и выбор экономичных современных датчиков для малогабаритного АНПА; [4, 8, 10, 11] - программная реализация и компьютерное моделирование разработанных алгоритмов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы. Основная часть работы изложена на 112 страницах машинописного текста, содержит 70 рисунков, 4 таблицы. Список литературы включает 103 наименования.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность направления исследований диссертационной работы, выполнен обзор современных разработок в данной области, формулируются цель и задачи работы.

В первой главе рассмотрена задача оценки гидрофизических параметров или концентрации растворенных веществ в толще воды. Разработан метод оценки пространственных параметров водной среды в заданной акватории с использованием АНПА путем покрытия ее равномерной горизонталь-

ной сетью вертикальных разрезов. В общем случае реальная траектория движения АНПА не совпадает с прямоугольной сеткой (не является прямолинейной) из-за наличия течений, огибания препятствий по ходу движения и инерционности аппарата при маневрировании на разворотах. Для аппроксимации измеренных параметров среды в узлах прямоугольной сетки с целью дальнейшего представления их в виде графиков или карт было исследовано два подхода.

Один из них основан на методе наименьших квадратов коллокаций, который известен при численном решении дифференциальных уравнений в областях с криволинейными границами. В данном случае формируется равномерная сетка из коллокационных точек, в которых требуется оценить значения измеряемых параметров для дальнейшего отображения. Значения параметров Lk в коллокационных точках {Хк, Ук) аппроксимировались на основе соотношений:

P<=t^-Lk, (1)

к=1

[О, npudyl,

d = [^t~X)2 + {Yt-Y)2/4D, (3)

где Wo, - весовая функция, i=l,...N, (X,; Y,) - точки измерений, D - заданный размер окрестности, а Pt — измеренные значения параметров.

Функционал наименьших квадратов определяется суммированием квадратов разности, оцененных в каждой точке:

^ = =(P-WL)r(P-WL). (4)

1=1 i=l

Минимизируя уравнение (4) относительно Р и разрешая результирующую систему относительно L, мы получаем:

L = (fVTwY -WTP. (5)

Во втором подходе для аппроксимации измерений в узлах квадратной сетки используется билинейная интерполяция. Для текущей криволинейной ячейки отыскивается центральная точка (Хь, Yk), лежащая на пересечении прямых, соединяющих противоположные вершины четырех угольной ячейки:

{xt - У, )/(*,

Yk=Y2-(Хк -X2)-{YA-Y2)/(Ха-Х2). (б)

Значение измеряемого параметра в точке к рассчитывается в соответствии с выражением:

Рк =№з -Ц*)/Ц, +Р&1"AJ'^3 А)/44 +Фи -4J/A4/2], (7)

где D,j - расстояние между точками i и j (рис. 1).

Затем определяется, в каком из четырех треугольников KPiP2, КР2Рз,

КР3Р4 или КР4Р1 криволинейной ячейки находится текущий узел результирующей квадратной сетки (например, в КР/Рг). Формируется плоскость, проходящая через три вершины данного треугольника. Значение параметра Ь вычисляется посредством подстановки координат узловой точки (X, У) в уравнение для плоскости:

^ = Рк-1х-х^х-{У-Ук)оу\/о1, (8)

где

А = к - Ук)\Рг-Рк)-{У,РЛ

Оу={Х1-Хк){Р2-Рк)-{Х2-Хк)-{Р,-Рк\ (9)

А = & - Ук\{X, - хк)-{у, - гку (х2 - хк).

Результаты исследования на модельных данных показали, что метод наименьшего квадрата коллокаций обеспечивает более высокую точность аппроксимации пространственных параметров в смысле среднеквад-ратического отклонения по сравнению с методом билинейной интерполяции, но требует большего объема вычислений.

Вторая глава посвящена разработке и исследованию адаптивных алгоритмов формирования траектории АНПА для обследования локальных неод-нородностей водной среды. Од-Рис. 1 - Неравномерная сетка измерений Р и ним ИЗ примеров локальной неквадратная сетка результирующих данных £ однородности является шлейф,

возникающий от точечного источника растворенного вещества (или сточной трубы), под воздействием течения. В данном случае задачей обследования является локализация границ шлейфа и определение местоположения точечного источника шлейфа. Предполагается, что плотность воды с примесью выше плотности обычной воды и поэтому загрязненная вода локализуется вблизи дна в виде слоя определенной толщины.

Поиск на основе измерения концентрации растворенного вещества и других сопутствующих параметров среды (температура, соленость и пр.) усложняется природой жидкостного потока и результирующими характеристиками шлейфа. Поток может содержать водовороты разных разметров, что приводит к неоднородным и перемежающимся распределениям химического вещества. Так как в реальных шлейфах функция распределении примеси загрязнения имеет выбросы, и ширина шлейфа

возрастает неравномерно с увеличением расстояния до источника загрязнения, то в процессе поиска источника и локализации границы шлейфа используются вспомогательные маневры аппарата для получения дополнительных данных.

Алгоритм формирования траектории предназначен для организации движения АНПА к месту нахождения источника шлейфа. Он основан на измерении и анализе концентрации растворенного вещества, фиксации точек, в которых данная концентрация превышает заданный порог, аппроксимации границ шлейфа и движении АНПА вдоль шлейфа в направлении убывания его ширины до визуального обнаружения источника шлейфа.

В соответствии с экспериментальными данными концентрация растворенного вещества принимает в среднем максимальное значение в центральной части шлейфа и убывает к его краям. Для оценивания концентрации растворенного вещества обычно используется усреднение значений измерений на некотором интервале времени.

При формировании траектории движения АННА предполагается, что усредненный шлейф является узким у основания и расширяется по мере удаления от источника растворенного вещества, и границы шлейфа можно аппроксимировать кусочно-прямыми линиями. Для локализации местоположения источника шлейфа организуется траектория, направленная на пересечение шлейфа. Пересечению границы шлейфа соответствует превышение значения концентрации растворенного вещества заданного порога. Предполагается, что местоположение источника и направление шлейфа известно неточно.

На рисунке 2 изображены предполагаемые усредненные профили концентрации растворенного в воде вещества, соответствующие траекториям пересечения шлейфа, показанным на рисунке 3. При этом, когда траектория АНПА пересекает шлейф под углом от источника шлейфа (сечение 1), максимум концентрации вдоль сечения смещен к началу траектории 0,5). В случае, когда траектория АНПА пересекает шлейф под углом к источнику шлейфа (сечение 3), максимум концентрации вдоль сечения смещен к концу траектории {1у=К3Мз1КзЫ3>Ч,5).

Значение концентрации растворенного вещества в точке (х, у) выбиралось из условия, что масса вещества, проходящего через любой вертикальный разрез, перпендикулярный оси шлейфа, является величиной постоянной и равна А. В используемой модели принято, что вдоль поперечного сечения усредненная концентрация линейно убывает от середины шлейфа до его границы. Исходя из этих условий, можно получить выражение для усредненной концентрации вещества в произвольной точке (х, у) для локального трапециевидного участка шлейфа:

' А

К(х,у)=

1- —

\х>е, |у|<ах),

(10)

0, для всех остальных (х, у),

L1

L2

L3

Рис 2 - Профиль концентрации растворенного вещества вдоль траектории пересечения шлейфа

где А, а, е - параметры шлейфа, А = const, а = const, е = const, ось Ох направлена вдоль шлейфа.

Траектория движения АНПА формируется в виде меандра, пересекающего шлейф параллельными прямолинейными галсами, длина которых уменьшается по мере сужения ширины шлейфа. Границы шлейфа аппроксимируются прямыми линиями Line\ (у = к^х + Ь]) и

Line2 (y = k1x + b1) путем минимизации невязок:

min 2>,-Ь,-б)2. (11)

к.Ь

Параметры линий Line 1 и Line2 определяются на основе метода наименьших квадратов (МНК), в соответствии с выражениями:

о,

о, (12)

где (*,, у) - координаты точек пересечения правой границы шлейфа для линии Line 1 или левой границы шлейфа для линии Line2. В итоге для определения коэффициентов (к,, bj) и (к2, Ь2) получаем системы линейных уравнений:

[kjSn+b^^S,,

где

Рис 3 - Возможные варианты взаимной ориентации шлейфа и траектории аппарата

(13)

=!>,*„ S2=^y„j = 1,2, /-1 /=1

SH = X Х1> ^12 = ^21 = Х"*''

(14)

_ п * (l + п)

(15)

/=1 (=1 А Для исследования работы алгоритма формирования траектории движения АНПА, предназначенного для локализация границ шлейфа и определения местоположения точечного источника растворенного вещества была разработана система моделирования, реализованная на языке С.

Шлейф моделировался трапециевидными фрагментами. Начальный участок с источником представлялся в виде области, ограниченной двумя прямыми линиями Line I (у=ах) и Line2 (у=-ах). Данная область представляет

собой угловой сектор с вершиной в начале координат и симметричный относительно оси Ох. На рисунке 4 а изображены начальный участок шлейфа и траектория движения АНПА. Траектория начинается в точке (100, -30). Источник шлейфа расположен в точке (0, 0). Аппарат выполняет параллельные галсы, пересекающие шлейф. На основе полученных координат точек пересечения границ шлейфа рассчитываются параметры осевой линии шлейфа, которая в данном случае совпадает с осью Ох. Далее аппарат выполняет движение к осевой линии и вдоль нее достигает источник шлейфа. На рисунке 4 б изображен график изменения усредненной концентрации вдоль траектории движения аппарата.

Другим примером локальной неоднородности является пятно растворенного вещества. В данной ситуации задачей обследования является прослеживание границы пятна растворенного вещества, образовавшегося вблизи дна и сохраняющего стабильную форму из-за отсутствия течения. Алгоритм формирования траектории предназначен для организации движения АНПА вдоль границы пятна для его оконтуривания. Как и в предыдущем случае, алгоритм основан на измерении и анализе концентрации растворенного вещества, фиксации точек, в которых данная концентрация превышает заданный порог, аппроксимации границ пятна и движении АНПА вдоль границы пятна.

Предполагается, что концентрация растворенного вещества в точке (х, у) зависит от расстояния г до центра пятна и рассчитывается в соответствии с выражением:

(16)

г +а

где г = 7хг +у2, А и а- положительные константы.

Следует отметить, что данное выражение также может быть использовано для моделирования процесса поиска источника освещенности или тепла.

Первое пересечение границы пятна происходит случайным образом в процессе обследования АНПА заданной территории. Полагается, что под-

водный аппарат входит в область пятна, когда несколько последовательных результатов измерения концентрации превышают пороговое значение. Аналогичным образом определяется выход АНПА из области пятна. При этом несколько последовательных значений измерения концентрации оказываются ниже порога.

Алгоритм формирования траектории движения АНПА для прослеживания границы пятна растворенного вещества основан на пересечении границы пятна галсами и аппроксимации границы прямолинейными отрезками. Периодически выполняется определенное количество пересечений границы пятна (в пятно и из него) и на основе полученных точек пересечения границы с использованием МНК рассчитывается прямолинейный отрезок для аппроксимации текущего фрагмента границы пятна.

Затем формируется новый курс, направленный перпендикулярно полученному прямолинейному фрагменту границы. Пересечения границы продолжаются до тех пор, пока аппарат не окажется вблизи точки первого пересечения. На рисунке 5 приведены результаты моделирования прослеживания границы пятна растворенного вещества с помощью АНПА (рис. 5 а) и отображены точки ее пересечения траекторией АНПА (рис. 5 б).

а) б)

Рис 5 - Результаты моделирования прослеживания границы пятна растворенного вещества с помощью АНПА а) и точки пересечения границы пятна растворенного вещества траекторией движения АНПА б)

В третьей главе описан разработанный и исследованный алгоритм группового поведения АНПА для обследования локальных неоднородностей водных акваторий.

АНПА используют аппроксимацию для расчета направления поиска. Каждый АНПА имеет набор данных вида (х, у, г, g) где g - значение измеряемого параметра в точке (х, у, г). Набор включает как информацию, собранную данным АНПА, так и информацию, полученную от других АНПА. Отдельные АНПА могут иметь разные таблицы данных, в зависимости от типа связи (локальной или глобальной) и своего местоположения. Каждый АНПА независимо рассчитывает направление поиска на основе индивиду-

п

алыюго набора сенсорных данных.

Рассмотрен метод совместного определения (локализации) источника пятна, основанный на представлении исходной функции посредством локальной квадратичной аппроксимации. В трехмерном пространстве локальная квадратичная аппроксимация исходной функции выглядит следующим образом:

в(х у г ) = а0 +сг, -х, +аг -у, +я3-х ■у1 +

2 (17)

+ а5-хгг/+а6-угг/+а1-х; +а1-у] +а,)-г]. где С(хг у], 2^) — значение функции в точке уу, г,), ак - неизвестные коэффициенты, которые определяют квадратичную аппроксимацию.

Таким образом, имеется система уравнений относительно десяти неизвестных коэффициентов:

D■a = g. (18)

Для определения неизвестных коэффициентов аппроксимации используется МНК. При этом формируется сумма квадратов невязок 3, которая имеет вид:

N

У = Е -а° •х! - аг ■ у, -°3 ■ - / - аА ■ */ • У,-- (19)

-«5'х, ■ г, -а6 • у) ■ г, -а7 •*/ -а, ■ у/ -а,-г/]1. Затем приравниваются нулю частные производные от У по а, и решается система линейных уравнений относительно а„ (к = 0,...,9):

М-а^в, (20)

где

ат = (а0, а,, а2, а}, а4, а5, а6, а7, а8, а9),

Л'

«Л = Е-/*(ХУ 'Уу >г/ )'

1 = 1

N X К N N

сМХа, I'д-у„ Едч-л.

:--<: <=0 ы> ¡=0 г=о

Л' N N К Л'

1=0 1=0 1=0 После вычисления коэффициентов, которые определяют квадратичную модель, местоположение предполагаемого источника определяется приравниванием градиента функции аппроксимации нулю. Полученные координаты источника являются целевой точкой, в которую следует двигаться АНПА. Координаты предполагаемого источника (хс, ус, гс) определяются посредством приравнивания частных производных функции аппроксимации нулю: ёх=а1 + а4-ус+аггс+2-а7-хс=0,

£У =аг + а*'хс + аб'2с + 2'а» -ус =0, (21)

В результате была сформирована система линейных алгебраических

2 ■ а7 а4 «5 а\

а4 2-а, Ус = - аг

а5 а, 2 -а9 ¿с аъ

уравнении:

откуда можно получить:

] Ъа,-а9-а5 а6 а^-ц-Ъа,^

- 2-чг^-о^ 42-а,■аь-а>-аА

Ь. 2

где

= 8а7-а8а9- 2-а7ав + 2-а4-а^аб- 2-а4-ад -

(23)

(24)

На рисунке 6 а для случая 2Б показано распространение концентрации в соответствии с законом 1/(г2+я), где г - расстояние до источника, о=сопз1, а на рисунке 6 б - ее биквадратная аппроксимация.

У.т(ч{И} 1 Х.т;*1Ю)

«О б)

Рис. 6 - Распространение концентрации по закону 1 /(/+а) а) и биквадратная аппроксимация закона 1/(Л-о) 5)

Результаты моделирования движения четырех АНПА к источнику в произвольной точке из заданных начальных местоположений показаны на рисунке 7. Полагается, что действие источника затухает пропорционально М{г2+а). Управление движением отдельными подводными аппаратами осуществляется путем последовательного указания на каждом шаге текущих целевых координат в соответствии с выражением (23). При этом каждым аппаратом используются данные, полученные всеми АНПА, которые распространяются между ними посредством акустической связи.

Также рассмотрена задача оконтуривания границ шлейфа и определения местоположения точечного источника шлейфа в случае, когда для этого используется группа АНПА. Для локализации местоположения источника шлейфа для каждого АНПА формируется траектория, направленная на пересечение шлейфа.

У,т(*100)

----1 1 — о

1 1 ПАЗ

1 1 1 ! 1 ^ Источник ^ 1 ! \

1 1 1 ! 1 1 \ ' т

1 1 1 Ч 4 ,< 1 !

с! ПА1 1 Ь '— __! / \

----1 I----1; , \ — О

1 1 1 1. I \ ! !< 1 \ 11А4

1 1 ! ' \

1 1 ] 1 \

1 1 1 1 1 N ' 1 1 1 1 1

1 ПА2 1 ' 1 1 1 1 1 ! ' !

6 ----

Рис. 7 - Движение четырех АНПА из заданных начальных местоположений при поиске источника, действие которого затухает по закону М{/+а)

После попадания одного из АНПА в шлейф и аппроксимации границ фрагмента шлейфа, рассчитывается центральная линия шлейфа и все АНПА корректируют свою траекторию таким образом, чтобы кратчайшим образом пересечь данную линию и двигаться вдоль нее к источнику шлейфа. Когда АНПА выходит из шлейфа, он повторно выполняет движение в виде меандра и по точкам пересечения границы шлейфа уточняет ориентацию и положение центральной линии шлейфа. При этом за текущую центральную линию принимается линия, полученная тем АНПА, который находится на самом узком участке шлейфа, т.е. ближайшего к источнику шлейфа. Если один из АНПА пересекает текущую центральную линию, но не обнаруживает шлейф (находится за источником), то данный АНПА выполняет движение вдоль центральной линии по течению до обнаружения шлейфа. Предполагается, что АНПА обнаружил источник шлейфа, если при выполнении меандра поперек оси шлейфа на текущем галсе АНПА не пересек шлейф. В качестве оценки местоположения источника шлейфа принимаются координаты точки пересечения оси шлейфа и линии, лежащей посредине между текущим и предыдущим галсами меандра. При этом ошибка в определении местоположения источника шлейфа не превосходит радиуса циркуляции АНПА.

После определения всеми АНПА координат источника шлейфа (решений) оценивается результирующее местоположение источника шлейфа. При этом для каждого полученного местоположения источника находится ближайшее соседнее решение и определяется дальность до него в соответствии с соотношением:

-**)2 + (И-Л)2]". если Д>Д,

|шт[(х( -

Г

Предполагается, что результирующее решение находится вблизи тех решений, которые наименее удалены друг от друга. Координаты предполагаемого местоположения источника шлейфа (х,у) вычисляются в соответствии с выражениями:

о,

¡ы

n (26)

где к= 1,..., N - номер АНПА и соответствующего решения, N - число участвующих в эксперименте АНПА.

В процессе моделирования границы шлейфа аппроксимировались двумя параболами (рис. 8). Значение концентрации растворенного вещества определялось, как и прежде, из условия, что масса вещества, проходящего через любой вертикальный разрез, перпендикулярный оси шлейфа, является величиной постоянной. При этом выражение для концентрации вещества в произвольной точке для локального трапециевидного участка шлейфа определяется выражением (10) (рис. 9).

На начальном этапе работы все АНПА движутся заданными курсами до тех пор, пока не будет обнаружен шлейф и получена аппроксимация границ фрагмента шлейфа. Затем организуется движение всех АНПА к предполагаемой оси шлейфа. На основе измерений, полученных всеми подводными аппаратами, уточняется форма шлейфа. В процессе моделирования

предполагалось, что навигационная система АНПА обеспечивает необходимую точность

Рис.!

-Шлейф и его кусочно-трапециевидная аппроксимация

\\ \ Ч'«.чч У

\ \

X

Рис. 9 — Вид функции концентрации для локального трапециевидного участка шлейфа.

определения местоположения АНПА.

Процесс моделирования движения четырех АНПА к шлейфу из заданных начальных местоположений показан на рисунке 10. Направление шлейфа и местоположение его источника в начальный момент времени неизвестны. Эллипсами отмечены стартовые положения АНПА 1-4. На данном рисунке показан модельный эксперимент, когда на начальном этапе траектории подводных аппаратов были направлены вправо. После того, как АНПА 1 обнаружил шлейф, выполнил траекторию в виде меандра и передал информацию о положении осевой линии шлейфа другим АНПА, они скорректировали свои тра-

Рис. 10 - Моделирование работы четырех АНПА для ект0РИИ И СТаЛИ ДВИгатьСЯ * локализации шлейфа и поиска источника шлейфа рассчитанной центральной

оси шлейфа.

В процессе моделирования работы, второй АНПА попадает в шлейф и выполняет процедуру определения осевой линии до шлейфа. Когда первый АНПА выходит из шлейфа, он также выполняет процедуру определения осевой линии шлейфа. В итоге все АНПА достигают источника шлейфа.

В процессе моделирования работа алгоритма исследовалась при разных значениях уровня шумов в измерениях концентрации растворенного вещества. Для получения статистических характеристик работы алгоритма использовался метод Монте-Карло. При этом для каждого набора параметров выполнялось по 30 прогонов программы, соответствующих разным случайным выборкам измерений.

На рисунке 11 а показан график зависимости среднего значения ошибки определения местоположения источника шлейфа для 30 реализаций при уровне шумов в измерениях от 0 до 80% от максимального значения концентрации, а на рисунке 11 б показан график зависимости дисперсии ошибки определения местоположения источника шлейфа. Из результатов моделирования следует, что ошибка в определении местоположения источника шлейфа, вызванная шумом в измерениях, не превышают единицы метров. Полученная ошибка сравнима с ошибкой высокоточной навигационной системы АНПА. Данная точность достаточна для визуального обнаружения источника шлейфа при достижении подводным аппаратом предполагаемого местоположения источника, так как дальность видения под водой может составлять 815 метров.

Четвертая глава посвящена анализу и выбору датчиков параметров

0.800 £

я)

1.200 е.- .—------------------- морской среды, пригодных

для работы в составе АНПА для выполнения эко-системных измерений. Основными критериями для выбора датчиков являются миниатюрность, малое энергопотребление, точность, надежность, а также возможность включения в бортовую информационную сеть накопления и обмена данными.

В морских подводных исследованиях традиционно применяются датчики температуры, электропроводности и давления (ТЭД), растворенных газов и примесей, а также течений и пр. Информация от большинства из указанных датчиков, как правило, является обязательной при выполнении исследований. В качестве датчика ТЭД был выбран датчик SBE-52MP (США), который оснащен встроенным насосом, обеспечивающим равномерное обтекание измерительных элементов водой. Данный прибор имеет меньшие размеры и массу по сравнению со многими известными подобными датчиками. В данном приборе предусмотрена установка с включением в единую систему прокачки воды датчика растворенного кислорода SBE-43, который имеет мембранную конструкцию и обеспечивает достаточно высокую частоту измерений.

Для исследования фитопланктона и других органических частиц широко используются оптические датчики. В настоящее время имеется ряд серийно выпускаемых флюорометров, среди которых широкое распространение получила линейка датчиков FLU, производимых компанией WetLab (США). Каждый из приборов использует узкую полосу оптических длин волны, в зависимости от типа группы исследуемых веществ. Был выбран прибор FLNTU, работающий в полосе 460/695 нм и позволяющий одновременно с концентрацией веществ измерять и мутность воды. Указанные выше приборы обеспечивают точность измерений порядка 0,1% от рабочего диапазона.

Одним из важных направлений является разработка методов обследования аномальных полей метана для оценки влияния выделяющегося метана

Рис. 11 - Среднее значение а) и дисперсия б) ошибки определения положения источника шлейфа, в зависимости от уровня шумов в измерениях

на экологию данного морского района. Для оценки концентрации метана в толще воде выбран датчик метана K-METS (Германия). На начальном этапе исследований выявлена нестабильная работа датчика метана при маневрировании АПНА из-за неравномерного обтекания датчика. Для повышения стабильности измерений датчик был дополнен помпой SBE-5M.

Важным фактором, существенным образом влияющим на протекающие в подводной среде процессы, является течение. В последнее время в мире разработаны несколько моделей таких малогабаритных доплеровских лагов, предназначенных для установки на АНПА, которые позволяют с высокой точностью оценивать скорости течения. Выбран прибор NavQuest 600 Micro DVL, который работает на частоте 600 кГц, обеспечивает точность измерений 0,2%+ 1мм/с и имеет массу всего 2,9 кг.

Все указанные выше датчики приобретены в рамках выполнения грантов, аппаратно и программно встроены в информационно-измерительный комплекс АНПА, и их работа была исследована в морских условиях.

В пятой главе приведены результаты морских испытаний разработанных алгоритмов в составе подводных аппаратов ММТ-3000 и TSL.

Метод оценки пространственных параметров среды в заданной акватории с использованием АНПА путем покрытия ее равномерной горизонтальной сетью вертикальных разрезов был использован в 2009-2010 гг. для профилирования по температуре и солености акватории в районе мыса Шульца бухты Посьета. На рисунке 12 приведен график полученных оценок температуры в толще воды в виде плоских вертикальных разрезов.

Рис. 12 - График полученных оценок температуры в толще воды в виде плоских вертикальных разрезов

Осенью 2008 и 2009 гг. в районе острова Русский были выполнены исследования, связанные с оценкой распространения шлейфа пресной воды от _______,, , , реки Безымянная, впадающей

в бухту Воевода. Оценка выполнялась на основе измерения показаний солености и температуры. На рисунке 13 изображена одна из траекторий движения носителя с сенсорами (ломаная линия), которая имела вид меандра. В качестве измерителя был использован комбинированный датчик ТЭД 8ВЕ-52МР, интегрированный в структуру информационно-измерительного комплекса АНПА ММТ-3000 для выполнения данных экспериментов.

Исследования позволили локализовать шлейф пресной воды (пунктирная кривая на рисунке 13), которому соответствовала более холодная и менее соленая вода.

На рисунке 14 приведена результирующая карта температур в области исследования, а на рисунке 15 показан АНПА ММТ-3000 с зондом БВЕ-52МР перед очередным запуском.

В данной главе также приведены результаты натурных исследований по оценке концентрации растворенного метана в толще воде, полученных с помощью датчика К-МЕТЭ в составе подводного аппарата. Работы проводились на двух участках: на озере Карасьем (пресная вода) и в восточной части бухты Новгородской (залива Петра Великого Японского моря). Выбор этих участков определялся тем, что

Рис 13-

Шлейф реки Безымянная, впадающей в бухту Воевода

Рис 14 - Результирующая карта температур в районе выполнения работ

Рис 15- АНПА ММТ-3000 с зондом ЗВЕ-52шР перед запуском (осень, 2009 г.)

здесь ранее сотрудниками ТОЙ ДВО РАН были обнаружены аномалии растворенного метана.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Разработан метод оценки пространственных параметров среды в заданной акватории с использованием АНПА путем покрытия ее равномерной горизонтальной сетью вертикальных разрезов и обработки результатов измерений, позволивший существенно повысить точность съемки.

2. Разработаны алгоритмы для обследования локальных неоднородно-стей (по температуре, солености или растворенным веществам) водной среды типа «пятно» или «шлейф» на основе использования АНПА, позволившие значительно повысить эффективность выполнения съемки, а также принципиально решить задачу автоматического обнаружения точечных источников неоднородности.

3. Разработаны и исследованы алгоритмы группового поведения АНПА для обследования локальных неоднородностей водных акваторий типа пятно или шлейф. Формирование каждым подводным аппаратом текущей траектории движения основано на измерениях, полученных всеми АНПА, что позволило повысить надежность и скорость обследования.

4. Разработанные алгоритмы реализованы в виде программного обеспечения, которое прошло отладку в процессе моделирования и затем интегрировано в бортовую систему программного управления подводных аппаратов ТБЬ и ММТ-3000 и испытано в натурных условиях.

5. Выполнены выбор и испытания экономичных современных датчиков параметров среды для малогабаритных АНПА. Произведены установка и программное сопряжение датчиков с бортовым информационно-измерительным комплексом подводных аппаратов ММТ-3000 и Т8Ь.

6. Выполнены натурные эксперименты с использованием подводных

аппаратов TSL и ММТ-3000, получены и обработаны реальные данные на примере съемки пространственных параметров в районе мыса Шулыда залива Посьета и распространения шлейфа пресной воды от реки Безымянная, впадающей в бухту Воевода острова Русский Японского моря, подтверждающие работоспособность и эффективность предложенных алгоритмов.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Работы, опубликованные в изданиях, определенных ВАК РФ

1. Бабак J1.H., Щербатюк А.Ф. Некоторые методы оценивания состояния водных акваторий с использованием автономных необитаемых подводных аппаратов. // Мехатроника, автоматизация и управление. - 2010. №1. -С. 74-78.

2. Бабак Л.Н., Щербатюк А.Ф. Об одном алгоритме поиска источника подводного шлейфа, основанном на использовании группы АННА.// Сборник трудов электронного научного периодического издания «Управление большими системами», выпуск 30.1 «Сетевые модели в управлении». -М: ИПУ РАН, 2010. - С. 536-548.

Прочие публикации

3. Бабак JI.H., Бурундуков В.А., Савенко М.Ю. Автоматизация мониторинга водных экосистем с помощью подводных аппаратов. // Измерение, контроль, информатизация: Материалы 5-й Международной научно-технической конференции. 1-3 июня 2004 г. - Барнаул: Изд-во АГТУ им. И.И. Ползунова, 2004. - С. 113-117.

4. Бабак Л.Н., Ваулин Ю.В., Дулепов В.И., Лелюх H.H., Щербатюк А.Ф. О применении необитаемых подводных аппаратов для исследования водных экосистем. // Подводные технологии. - Владивосток: Дальнаука, 2005.-№1,-С. 59-68.

5. Бабак JI.H. Применение необитаемых подводных аппаратов для исследования шельфа. // Экология и жизнь. Сборник статей IX Международной научно-практической конференции 22-23 июня 2006 г. - Пенза: НОУ «Приволжский Дом знаний», 2006. - С. 141-143.

6. Бабак Л.Н., Щербатюк А.Ф. О формировании траектории движения автономного необитаемого подводного аппарата при обследовании локальных неоднородностей водных акваторий. // Технические проблемы освоения мирового океана. Сборник статей международной научно-технической конференции ИПМТ ДВО РАН. - Владивосток: Дальнаука, 2007.-С. 36-43.

7. Бабак Л.Н., Щербатюк А.Ф. О состоянии и перспективах использования на подводных аппаратах датчиков, предназначенных для мониторинга водных акваторий. // Технические проблемы освоения мирового океана. Сборник статей международной научно-технической конференции ИПМТ

ДВО РАН. - Владивосток: Дальнаука, 2007. - С. 127-134.

8. Бабак JI.H., Дулепов В.И., Кравченко А.Н., Лелюх H.H. Использование ГИС-технологий для мониторинга донных экосистем. // Технические проблемы освоения мирового океана. Сборник статей международной научно-технической конференции ИПМТ ДВО РАН. - Владивосток: Дальнаука, 2007.-С. 184-191.

9. Бабак Л.Н., Дулепов В.И., Щербатюк А.Ф. Современные технические средства в подводных экологических исследованиях. - Владивосток: Дальнаука, 2008. - 164 с.

10. Бабак Л.Н., Щербатюк А.Ф. Автоматизация обследования локальных неоднородностей водной среды с помощью АНПА. // Управление и информационные технологии. Доклады 5-й научной конференции 14-16 октября 2008 г. - С-Пб: Изд-во «ЛЭТИ», 2008. - Т.2 - С. 153-156.

11. Бабак Л.Н., Борейко Д.Я., Лелюх H.H., Щербатюк А.Ф. Применение подводного аппарата TSL для экологических исследований. // Современные методы и средства океанологических исследований. Материалы XI Международной научно-технической конференции. - М., 2009. - Ч.З. - С. 109113.

Бабак Лариса Николаевна

АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОМАТИЧЕСКОГО ОБСЛЕДОВАНИЯ ВОДНОЙ СРЕДЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АВТОНОМНЫХ НЕОБИТАЕМЫХ ПОДВОДНЫХ АППАРАТОВ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 13.01.2011. Формат 60x84/16 Усл.печ.л. 1,33 Уч.-изд.л. 1,24 Тираж 100 Заказ 003 Типография ДВГТУ, 690990, г. Владивосток, ул.Пушкинская, 10

СОКРАЩЕНИЯ ЧАСТО ИСПОЛЬЗУЕМЫХ НАЗВАНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОЦЕНИВАНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ПАРАМЕТРОВ ВОДНОЙ СРЕДЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АНПА.

1.1. Оценка точности навигационной привязки координат точек съемки параметров водной среды.

1.2. Алгоритмы аппроксимации пространственных измерений параметров водной среды.

1.3. Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. АЛГОРИТМЫ ОЦЕНИВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ВОДНЫХ АКВАТОРИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АНПА.

2.1. Алгоритм формирования траектории движения АНПА для локализации источника шлейфа.

2.2. Алгоритм формирования траектории движения АНПА для прослеживания границ пятна загрязнения.

2.3. Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. АЛГОРИТМЫ ПОИСКА ИСТОЧНИКОВ НЕОДНОРОДНОСТЕЙ, ОСНОВАННЫЕ НА ИСПОЛЬЗОВАНИИ ГРУППЫ АНПА.

3.1. Алгоритм поиска источника неоднородности типа «пятно» группой АНПА.

3.2. Алгоритм поиска источника неоднородности типа «шлейф» группой АНПА.

3.3. Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. СТРУКТУРА ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО КОМПЛЕКСА НПА.

4.1. Обзор сенсорных систем подводных робототехнических комплексов, применяемых для экологических исследований.

4.2. Структура информационно-измерительного комплекса АНПА.

4.3. Результаты морских экспериментов с использованием датчиков, входящих в состав ИИК НПА.

4.4. Выводы по главе 4.

ГЛАВА 5. РЕЗУЛЬТАТЫ МОРСКИХ ИСПЫТАНИЙ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ СЪЕМКИ В СОСТАВЕ НЕОБИТАЕМЫХ ПОДВОДНЫХ АППАРАТОВ.

5.1. Оценка пространственных параметров среды в заданной акватории с использованием подводного аппарата.

5.2. Оценка распространения шлейфа пресной воды от реки Безымянная, впадающей в бухту Воевода.

5.3. Исследование концентрации метана в морских и пресноводных водоемах.

5.4. Выводы по главе 5.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.

В последние годы, все большее развитие получают проекты, связанные с изучением состояния морских акваторий и влияния на них антропогенных воздействий. Для этих целей проводятся специальные исследования с применением различных технических средств и современных методик. Одной из самых безопасных и наиболее эффективных является методика, основанная на использовании автономных необитаемых подводных аппаратов (АНПА) [2, 7, 8; 10, 13, 27, 29, 30, 35, 42, 61, 63, 70, 78-84, 90-94, 97, 102, 103]. Применение АНПА позволяет проводить экологический мониторинг, исследовать донные ландшафты, выполнять оценки плотности поселения ибиомассы, а также распределения бентосных животных на водных акваториях [1, 11, 28, 40, 50, 65, 71-77, 100]. С помощью АНПА можно исследовать= обширные территории И: сохранять целостность биоразнообразия; а также работать на больших глубинах шиздать районы со сложным рельефом- и гидрологией. Особое внимание привлекают процессы распространения различных инородных веществ, связанные с бытовой и промышленной деятельностью, а также с засорением окружающей среды посредством выбрасывания опасных источников в море [9; 22, 23, 33, 56, 58, 59, 85, 86, 88, 89].

Традиционные методики получения проб; для подводных наблюдений в общем случае дороги и не обеспечивают детального покрытия акваторий [60]. Очевидно, что платформы, такие как автономные необитаемые подводные аппараты, являются эффективными по стоимости, мобильными и способными адаптивно выявлять явления, которые интересны для изучения океанографических процессов, изменяющихся во времени и на значительных дистанциях. АНПА- позволяют улучшить мониторинг окружающей среды и осуществлять предсказательное моделирование для принятия решений и регулирования, например, выбросами отработанных вод.

Одним из способов оценки состояния заданного района является покрытие его равномерно расположенными траекториями. На основе периодически получаемых данных с использованием интерполяционных методов строятся карты, на которых отображаются концентрации примесей, и затем исследуется динамика процессов распространения и перемешивания примесей.

В зависимости от типа миссии, АНПА может быть оснащен разными наборами датчиков. При работе в верхних слоях океана в основном используются гидробиологические и гидрохимические датчики, такие как: датчик температуры, электропроводности, давления (ТЭД), доплеровский профилограф течений, флюорометр, оптический счетчик зоопланктона, датчики обратного оптического рассеяния, растворенного кислорода, питательных веществ и пр. Для выполнения наблюдений вблизи дна дополнительно используются: видео камера, системы акустического зрения, многолучевой гидролокатор и гидролокатор бокового обзора, которые важны при изучении геологических изменений, а также флоры и фауны (экологии) морского дна. Кроме того, существует множество специальных исследований, например, микробная активность, которые можно выполнить только в лабораторных условиях на основе полученных проб воды.

Задачей исследования может быть изучение структуры поверхностных и подводных течений, возникающих в результате перемешивания теплых прибрежных вод с более холодными глубинными, водами, и исследование влияния течений на характеристики водной среды.

Рассмотрим примеры выполнения работ с помощью одиночных АНПА для решения задач сбора информации. Начиная с 1999 г. в подобных исследовательских проектах используется АНПА А^овиЬ (рис. 1) [20]. Он оснащен датчиками: ТЭД, растворенного кислорода, флюорометром, датчиком нисходящего излучения и акустическим доплеровским измерителем скорости. Кроме того, в каждой экспедиции использовались дополнительные датчики для специальных целей. Например, гидролокатор высокого разрешения использовался для исследований в области рыбного промысла для оценки количества и распределения зоопланктона а также для измерения толщины морского льда. Специальные датчики применялись для оценки концентрации растворенного метана. АиШБиЬ был оборудован цитометром для анализа одиночных частиц для ис

Рис. 1. АНПА Autosub следования фитопланктона. Для Autosub была разработана система анализа содержания растворенного марганца в условиях морской среды в фиордовой системе Loch Etive в Шотландии. По результатам применения этой системы было выявлено, что глубоководные водоемы имеют более низкое содержание кислорода и более высокое содержание марганца.

Автономным подводным аппаратом Autonomous Benthic Explorer (рис. 2) производилось обследование гидротермальных источников на северо-востоке Тихого океана на глубинах 2100-2250 м. Были выполнены измерения температуры, солености, скорости тепловых потоков и мутности воды, а также выполнены оценки изменения данных параметров во времени [18]. Одновременно была получена батиметрическая карта района работ.

Вудсхолский океанографический институт регулярно выполняет подводные исследования с использованием АНПА [14, 53, 54, 62]. Один из примеров с применением АНПА REMUS связан с исследованием состояния давнего кораблекрушения в Массачусетском заливе. Работа по фотографированию пятимач-товой шхуны Paul Palmer, затонувшей 13 июля 1913 г., выполнялась в октябре

Рис. 2. Использование АНПА Autonomous Benthic Explorer для исследования глубоководных термальных источников

2004 г. Для выполнения работ REMUS был оснащен четырьмя цветными камерами, ориентированными влево, вправо, прямо и вниз по отношению к продольной оси. Видео от правой, левой и нижней камер в реальном времени сжималось и записывалось в бортовой цифровой накопитель. Носовая и кормовая части затонувшего судна были помечены акустическими маяками, которые обеспечивали навигацию подводного аппарата. На основе полученных изображений с учетом информации о траектории движения подводного аппарата было сформировано панорамное (мозаичное) изображение места кораблекрушения.

Другой пример иллюстрирует возможность использования АНПА REMUS (рис. 3) для оценки распространения грунта, взмученного при проведении дночерпательных работ. Для выполнения данных исследований подводный аппарат был оснащен мульти сенсором YSI-6000. Предварительный анализ показал, что уровни мутности и растворенного кислорода лежат в допустимых пределах.

Рис. 3. АНПА REMUS-100

Наконец, еще один из примеров связан с применением АНПА SAUV II (Falmouth Scientific Inc.) (рис. 4) для измерения концентрации растворенного кислорода в Гринвичском заливе. Первый вариант данного подводного аппарата (SAUV I) является совместной разработкой ИПМТ ДВО РАН и AUSI (США) [3-5, 16, 67, 69]. Картографирование частоты и степени гипоксии (недостатка кислорода) на основе применения АНПА демонстрирует экономичный способ мониторинга чистоты водных акваторий. SAUV II предназначен для непрерывной работы в течение нескольких месяцев на основе использования солнечной энергии. Бортовые батареи аппарата подзаряжаются посредством солнечных панелей на поверхности в дневное время суток. Для получения более полной информации одновременно с концентрацией кислорода измерялись температура, электропроводность и давление с помощью датчика NXIC (Falmouth Scientific Inc.). Измерения проводились на трех протяженных галсах, соответствующих разным глубинам и в разной степени подверженных влиянию ветровых волн. Протяженность галсов составляла в среднем 15 км, время в пути - 7,5 часов и глубины 0-9 м. При этом за один галс SAUV использовал около 25% энергии бортовых аккумуляторов, емкость которых составляет 2000 А*час.

На основании накопленного опыта специалисты отмечают некоторые

Рис. 4. АНПА БАиУ II преимущества использования АНПА по сравнению с привязными (телеуправляемыми и буксируемыми) подводными аппаратами при выполнении глубоководной площадной съемки [26, 45]:

1) при выполнении глубоководных работ для эксплуатации привязных подводных аппаратов требуется большое судно с мощным лебедочным оборудованием, а для обеспечения работы АНПА достаточно небольшого судна, которое может поддерживать работу нескольких АНПА одновременно, что позволяет во столько же раз уменьшить время и снизить стоимость выполнения работ; кроме того, АНПА не требует обязательного использования обеспечивающего судна и может работать с берега или с вертолета; АНПА могут применяться подо льдом, в зонах больших приливов/отливов и на мелководье, где использование судов опасно или невозможно;

2) в процессе выполнения работ АНПА движется точно по указанному маршруту, в то время как траектория движения привязных подводных аппаратов отклоняется от обследуемого маршрута из-за влияния кабеля связи с обеспечивающим судном, который возмущается движением судна и подводными течениями (для смены галса АНПА достаточно нескольких минут, а буксируемой системе, в зависимости от глубины, от получаса до нескольких часов);

3) АНПА позволяют выполнять измерения с большей точностью, поскольку обеспечивают съемку в непосредственной близости от объекта исследования и являются более производительными, так как могут выполнять съемку со скоростью 3,5-4 узла, а глубоководные буксируемые системы - со скоростью 2-2,5 узла.

Опыт двух подводных работ с использованием АНПА HUGIN показал [45], что при использовании одного АНПА вместо буксируемой системы затраты на обследование фрагмента трубопровода длиной 81 км (рабочие глубины от 400 до 2200 м) в Мексиканском заливе были снижены на 59% (или 425000 $), а при обследовании участка дна 26*17 км (рабочая глубина 1500 м) около западной Африки - на 39% (или 1994000 $).

Один из примеров одновременной работы нескольких АНПА рассмотрен в [46]. Группа подводных аппаратов Ranger (Nekton Research) использовалась для решения двух задач (рис. 5):

1) локализации источника шлейфа посредством совместной работы группы аппаратов;

2) съемки движения фронта солености в устье реки Нью-Порт на побережье Северной Каролины.

Подводные аппараты были оснащены датчиками: ТЭД (постоянно), нитратов/нитритов, pH (кислотность) и хлорофилла (опции). Поиск источника шлейфа выполнялся тремя АНПА. Аппараты запускались из трех разных точек и двигались к эпицентру шлейфа выполняя зигзагообразные траектории по высоте. Оценка распространения фронта солености выполнялась четырьмя АНПА, которые двигались параллельными зигзагообразными траекториями в вертикальной плоскости.

Целью обследования водной акватории может являться обнаружение ка

Рис. 5. Одновременное использование нескольких ПА Ranger (Nekton Research) для измерения объемных характеристик водных акваторий ких-либо характерных особенностей внешней среды. При этом исчерпывающее обследование может занять много времени и оказаться неэффективным. В этом случае следует использовать адаптивные алгоритмы выборочного исследования, которые дадут возможность автономному аппарату находить и отображать интересующие детали.

Одним из примеров локальной неоднородности внешней среды является пятно загрязнения, которое появляется в результате сброса технологических отходов из трубы или с судна в водную акваторию. Задачей обследования может быть локализация (оконтуривание) образовавшегося пятна. При неточном знании местоположения пятна загрязнения размеры участка местности, на которой следует выполнить обследование, могут составлять несколько километров. Допустим, что пятно имеет форму близкую к окружности с радиусом Я = 1 км, область поиска представляет собой квадрат размером 5*5 км, и требуется определить границы загрязнения с точностью 10 м (рис. 6). При использовании методики покрытия исследуемого района равномерной сетью галсов в виде меандра с шагом 10 м АНПА потребуется пройти путь длиной около 5 км* 500 =

2500 км, что займет 25 дней работы при суточном пробеге аппарата 100 км (при скорости движения АНПА 1,5 м/с и работе около 18 часов в сутки). В случае использования адаптивного алгоритма прослеживания границы пятна, подводному аппарату достаточно покрыть район сетью галсов с шагом 1 км, что составит максимум 5 км*5 = 25 км - для обнаружения пятна и ~ 19 км -для оконтуривания области загрязнения, где к = 3 - коэффициент, учитывающий зигзагообразность траектории при движении вдоль границы пятна. Таким образом, использование адаптивного алгоритма формирования траектории позволит сократить путь АНПА более чем в 56 раз и выполнить обследование за один день.

Другим примером неоднородностей внешней среды является шлейф, который образуется от расположенного на дне источника загрязнения под воздействием имеющихся в данном районе течений. Длина шлейфа может составлять несколько километров. В данном случае задачей обследования является определение местоположения источника загрязнения с точностью, обеспечивающей его визуальный осмотр, т.е. 2-5 метров, что накладывает еще более жесткие а) б)

Рис. 6. Локализация пятна загрязнения путем покрытия предполагаемого района равномерной сеткой галсов а) и посредством использования адаптивных алгоритмов прослеживания границы пятна б) требования на шаг сетки при равномерном покрытии местности сетью галсов по сравнению с прослеживанием границы области загрязнения.

В ноябре 2002 г. вблизи острова Сан-Клементе (Калифорния) Вудсхол-ским океанографическим институтом были выполнены исследования с использованием АНПА REMUS по изучению распространения загрязнения от точечного источника при наличии течений [34]. Рабочая область для этих экспериментов составляла 250-300 м вдоль берега и около 100 м в перпендикулярном направлении. В качестве источника шлейфа использовался родаминовый краситель (рис. 7). Для определения его концентрации использовался флюорометр. На основе измерений формировалась траектория АНПА, сходящаяся к источнику загрязнения. Оценка скорости течения выполнялась с помощью доплеров-ского измерителя скорости. Одновременно с этим измерялись температура и электропроводность. Авторы указывают на высокую эффективность использования АНПА.

Результаты натурных исследований использования автономного водного

Рис. 7. АНПА REMUS вблизи источника шлейфа аппарата типа каяк для локализации теплового шлейфа от атомной электростанции в заливе Чиспик (США) приведены в [24].

Принципиально важным является наличие методов, предназначенных для решения указанных выше задач с использованием АНПА. В связи с этим актуальной является разработка алгоритмического обеспечения для выполнения экологических исследований с помощью АНПА с целью картографирования водных акваторий по заданным параметрам.

Целью работы является разработка алгоритмов и методов обследования водной среды на основе использования нового вида транспортных средств, каковыми являются АНПА.

Основные задачи исследования:

1) разработка и исследование алгоритмов пространственной съемки водных акваторий с помощью АНПА и методов обработки данных измерений для картографирования по заданным параметрам;

2) разработка и исследование адаптивных алгоритмов формирования траектории движения АНПА при обследовании неоднородностей водных акваторий;

3) разработка и исследование алгоритмов группового поведения АНПА для обследования водных акваторий.

Положения, выносимые на защиту.

1. Алгоритм пространственной съемки водных акваторий и метод обработки данных, полученных АНПА, для картографирования по заданным параметрам.

2. Алгоритмы формирования траектории движения АНПА при обследовании локальных неоднородностей водных акваторий.

3. Программная реализация алгоритмов формирования траекторий движения АНПА для обследования водной среды.

4. Результаты обработки натурных данных, полученных с использованием АНПА.

Методы исследования. При выполнении работы применялись методы численного анализа, теории фильтрации, принятия решений и математического моделирования.

Научная новизна диссертационных исследований заключается в том, что разработаны и реализованы алгоритмы формирования траекторий движения для обследования водных акваторий, предназначенные для нового вида транспортных средств - АНПА, позволившие значительно повысить эффективность выполнения съемки, а также принципиально решить задачу автоматического обнаружения точечных источников неоднородности; предложены алгоритмы обработки полученных с помощью АНПА данных для ЪТ) картографирования водных акваторий по заданным параметрам.

Практическая ценность работы. Практическая значимость работы состоит в том, что ее результаты непосредственно ориентированны на решение прикладных проблем, связанных с экологическими исследованиями. Работа выполнялась в рамках целевой комплексной программы ДВО РАН «Биобезопасность дальневосточных морей», а также при поддержке грантов РФФИ 050833333а, 060807501к, 060896928рофи, 070800596а и 100800249а.

Достоверность полученных результатов обеспечивается корректным применением использованных в работе математических методов и подтверждается численным моделированием и натурными экспериментами. Результаты исследования соответствуют основным общепринятым теоретическим и практическим положениям.

Апробация работы. Полученные в процессе работы над диссертацией результаты прошли апробацию на международных и всероссийских конференциях: международной научно-технической конференции «Измерение, контроль, информатизация» (Барнаул, 2004); IX международной научной конференции «Экология и жизнь» (Пенза, 2006); II всероссийской научной конференции «Технические средства освоения океана» (Владивосток, 2007); 5-й научной конференции «Управление и информационные технологии» (Санкт-Петербург, 2008); XI международной научно-технической конференции «Современные методы и средства океанологических исследований» (Москва, 2009).

Результаты работы докладывались и обсуждались на научно- технических семинарах Института проблем морских технологий ДВО РАН и Института автоматики и процессов управления ДВО РАН (2005-2010 гг.).

Публикация результатов работы. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ, из которых 7 работ — доклады на международных и всероссийских конференциях, 3 работы - в журналах и сборниках (две — в изданиях из списка, рекомендованного ВАК), и одна работа - глава книги, выпущенной издательством Дальнаука.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы. Работа изложена на 112 страницах машинописного текста, содержит 70 рисунков, 4 таблицы. Список литературы включает 103 наименования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Разработан метод оценки пространственных параметров среды в заданной акватории с использованием АНПА путем покрытия ее равномерной горизонтальной сетью вертикальных разрезов и обработки результатов измерений, позволивший существенно повысить точность съемки.

2. Разработаны алгоритмы для обследования локальных неоднородно-стей (по температуре, солености или растворенным веществам) водной среды типа «пятно» или «шлейф» на основе использования АНПА, позволившие значительно повысить эффективность выполнения съемки, а также принципиально решить задачу автоматического обнаружения точечных источников неоднородности.

3. Разработаны и исследованы алгоритмы группового поведения АНПА для обследования локальных неоднородностей водных акваторий типа «пятно» или «шлейф». Формирование каждым подводным аппаратом текущей траектории движения основано на измерениях, полученных всеми АНПА, что позволило повысить надежность и скорость обследования.

4. Разработанные алгоритмы реализованы в виде программного обеспечения, которое прошло отладку в процессе моделирования и затем интегрировано в бортовую систему программного управления подводных аппаратов Т8Ь и ММТ-3000 и испытано в натурных условиях.

5. Выполнены выбор и испытания экономичных современных датчиков параметров среды для малогабаритных АНПА. Произведены установка и программное сопряжение датчиков с бортовым информационно-измерительным комплексом подводных аппаратов ММТ-3000 и Т8Ь.

6. Выполнены натурные эксперименты с использованием подводных аппаратов Т8Ь и ММТ-3000, получены и обработаны реальные данные на примере съемки пространственных параметров в районе мыса Шульца залива Посьета и распространения шлейфа пресной воды от реки Безымянная, впадающей в морскую бухту Воевода острова Русский Японского моря, подтверждающие работоспособность и эффективность предложенных алгоритмов.

1. Adrianov A.V. Marine biological diversity: patterns, processes and modern methodology // Russian Journal of Nematology. — 2003. Vol. 11. N 2. — P. 119-126.

2. Adrianov A.V., Scherbatyuk A.Ph. Ecological and biological shelf research using UUV in the FEB RAS // Proceedings of Workshop on AUV systems and sensors technology, Kona, Hawaii, 2010.

3. Ageev M.D., Blidberg D.R., Jalbert J. Solar AUV-Sampling System for the 21-st Centure // Proc. of Pacific Rim'97. Singapore. 1997.

4. Ageev M.D., Scherbatyuk A.Ph., Vaulin Yu.V. TSL underwater robot with data-command link by fiber-optical cable. // Proc. of Intern Fundamental Problems of Opto and Microelectronics. Conference, Vladivostok, Russia, 11-15 September, 2000.

5. Akizono J., Tanaka Т., Sato E., Suzuki Y. A plan of utilization of AUVs in shallow water // UT. 1998. - P. 155-158.

6. Allen R, Feng Z., Wu X., Zhu J. Line of Sight Guidance with Intelligent Obstacle Avoidance for Autonomous Underwater Vehicles // Proceedings of the 0ceans-2006 MTS/IEEE Conference, September 18-21, 2006, Boston, USA, ISBN CD-ROM: 1-4244-0115-1.

7. Albro C.S., Mansfield A.D. Comparison of Real Time Plume Tracking Methods in Coastal Waters // // Proceedings of the 0ceans-2005 MTS/IEEE Conference, September 18-23, 2005, Washington, USA, ISBN CD-ROM: 0933957-33-5.

8. Belcher E.O. at al. Object Identification with Acoustic Lenses. // Proceedings of the 0ceans-2002 Int. Conf. 2002.

9. Benjamin M., Crimmins D.M., Curtin T.B., Curcio J., Roper C. Autonomous Underwater Vehicles: Trends and Transformations // MTS Journal -2005. vol.39, No.3. - P. 65-75.

10. Berman M.S., Sherman K. A towed body sampler for monitoring marine ecosystems // Sea technology. — 2001, September. P. 48-52.

11. Blidberg D., Chappell S., Komerska R., at al. Recent Field Experience Using Multiple Cooperating SAUVs // Proceedings of 15th International Symposium on Unmanned Untethered Submersible Technology (UUST07),

12. August 19 22, 2007, Durham, New Hampshire, USA.

13. Borges de Sousa J., Maciel B. Sensor-based problems and techniques for autonomous underwater vehicles // Proceedings of the 0ceans-2009 MTS/IEEE Conference, May 11-14, 2009, Bremen, Germany, ISBN CD-ROM: 090526-013.

14. Bradley A.M., Yoerger D.R. at al. Surveying deep-sea hydrothermal vent plumes with the autonomous benthic explorer (ABE) // Proc. of the 11th Int. Symp. on Unmanned Untethered Submersible Technology, New Hampshire, 2001.

15. Brewer P., Sherman A., Walz P. Two generations of deep ocean Raman in-situ spectrometers // Sea Technology. —2007. No.2.

16. Byrne R., Eskridge S., Hurtado J., Savage E. Algorithms and Analysis for Underwater Vehicle Plume Tracing // Sandia National Laboratories report. 2004.

17. Cannell Ch.J., Gadre A.S., Stilwell D.J. Boundary tracking and rapidmapping of a thermal plume using an autonomous vehicle // Proceedings of the 0ceans-2006 MTS/IEEE Conference, September 18-21, 2006, Boston, USA, ISBN CD-ROM: 1-4244-0115-1.

18. Carvalho S., Monego M., Ramos P. Spatial distribution of a sewage outfall plume observed with an AUV // Proceedings of the 0ceans-2008 MTS/IEEE Conference, September 15-18, 2008, Quebec, Canada.

19. Chance T.S. at al. The Hugin 3000 AUV // Sea Technology, December 2000, P. 10-14.

20. Chance T.S., Kleiner A.A., Lee J., Northcutt J.G. Cable route surveys utilizing Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) // MTS Journal. 2000. -vol.34, N3.-P. 11-16.

21. Clarke M.E., Ferrini V.L., Singh H., Wakefield W., York K. Computerassisted analysis of near-bottom photos for benthic habitat studies. // Proceedings of the 0ceans-2006 MTS/IEEE Conference, September 18-21, 2006, Boston, USA.

22. Clark A.M. On Integrating and Sustaining a National Ocean Observing System // MTS Journal. 2003. - Vol. 37, N 3. - P. 5-8.

23. Corfield S. Unmanned surface vehicle collects ocean data // International ocean systems September-October 2001. P. 8-9.

24. Daly K. at al. Chemical and biological sensors for time-series research : current status and new directions // MTS Journal. 2004. - Vol. 38, N 2. - P. 121139.

25. Dickey T.D. For Observing World's Oceans emerging sensors, systems // Sea technology. 2001, December. - P. 10-14.

26. Farrell J.A. at al. Chemical Plume Tracing Experimental Results with a REMUS AUV // Proceedings of the 0ceans-2003 MTS/IEEE Conference, September 22 26, 2003, San Diego, USA. P. 962-968.

27. Farrington S., Massion E., Moran K., Paull C., Stephen R., Trehu A., Ussier W. SCIMPI: A New Seafloor Observatory System // Proceedings of the 0ceans-2006 MTS/IEEE Conference, September 18-21, 2006, Boston, USA, ISBN CD-ROM: 1-4244-0115-1.

28. Faure K. at al. Methane seepage and its relation to slumping and gas hydrate at the Hikurangi margin New Zealand. //New Zealand Journal of Geology & Geophysics. 2006. - Vol. 49. - P. 503-516.

29. Feldman J., Jensen S., Marin R., Massion E., Roman, B., Scholin C. The 2nd generation environmental sample processor: Evolution of a robotic underwater biochemical laboratory in Proceedings // 0ceans-2005 MTS/IEEE Conference. Washington.

30. Fukasawa T., Hozumi S., Morita M. Oketani T. Dissolved Methane Sensor for Methane Leakage Monitoring in Methane Hydrate Production // Proceedings of the 0ceans-2006 MTS/IEEE Conference, September 18-21, 2006, Boston, USA, ISBN CD-ROM: 1-4244-0115-1.

31. Gaimi F., Kocak D. The Current Art of Underwater Imaging With a Glimpse of the Past and Vision of the Future // MTS Journal. - 2004. - Vol. 39, N 3.-P. 5-26.

32. Gobi A.F. Towards generalized benthic species recognition and quantification using computer vision // Proceedings of the 0ceans-2010 MTS/IEEE Conference, May 12-15, 2010, Sydney, Australia, ISBN CD-ROM: 090526-013.

33. Grimes C.B., Wakefield W.W., Yoklavich M.M. Using laser line scan imaging technology to assess deepwater seafloor habitats in the Monterey Bay National Marine Sanctuary // MTS Journal. 2003. - vol.37, No. 1. - P. 18-26.

34. Guillemot E., Pirenne B. The data management system for the VENUS and NEPTUNE cabled observatories // Proceedings of the 0ceans-2009 MTS/IEEE Conference, May 11-14, 2009, Bremen, Germany, ISBN CD-ROM: 090526-013.

35. Hahn T., Thomas G.L. Combining passive and active underwater acoustics with video and laser optics to assess fish stocks // Proceedings of the 0ceans-2006 MTS/IEEE Conference, September 18-21, 2006, Boston, USA, ISBN CD-ROM: 1-4244-0115-1.

36. Hagen P.E., Kristensen J. The HUGIN AUV «Plug and Play» payload system // Proceedings of the 0ceans-2002 MTS/IEEE Conference, October 29-31, 2002, Mississippi, USA.

37. Hobson B., Schulz B. at al. Field results of multi-UUV missions using Ranger micro-UUVs // Proceedings of the 0ceans-2003 MTS/IEEE Conference, September 22 26, 2003, San Diego, USA. P. 956-961.

38. Ishibashi S. The stereo vision system for an underwater vehicle // Proceedings of the 0ceans-2009 MTS/IEEE Conference, May 11-14, 2009, Bremen, Germany, ISBN CD-ROM: 090526-013.

39. Johnson K.S. Chemical Sensors for Autonomous and Lagrangian Platforms // Prepared for the Autonomous and Lagrangian Platforms Workshop, March 31 to April 2, 2003.

40. Kobialka H.U., Wunderlich T. A simulation environment for autonomous underwater vehicles // Proceedings of the 0ceans-2009 MTS/IEEE

41. Conference, May 11-14, 2009, Bremen, Germany, ISBN CD-ROM: 090526-013.

42. Lane D., Lebart K., Petillot Y., Smith C., Trucco E. Video sensors play major role in sub sea scientific missions // Sea technology 2002. - №2 - p.10-14.

43. Li H., Wolk F. Self-Cleaning Sensors for Long-Term Moorings // Sea Technology. 2005. - No.2. - P.

44. McCarthy K. REMUS a role model for AUV technology transfer // International Ocean Systems, November-December 2003.

45. Moody R. Development of a Biological Sensor Bay for the Ranger AUV // Proceedings of the 0ceans-2003 MTS/IEEE Conference, September 22 26, 2003, San Diego, USA. P. 2184-2188.

46. Pang Sh. Chemical Signal Guided Autonomous Underwater Vehicle // P. 347-370.

47. Press W.H. at al. Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing // Cambridge University Press. 1988.

48. Ramos P., Cruz N., Matos A., Neves M.V., Pereira F.L. Monitoring an Ocean Outfall using an AUV // Proceedings of the 0ceans-2001 MTS/IEEE Conference.

49. Ramos P. Carvalho S. Foz do Arelho Outfall Plume Predictive Study // Proceedings of the 0ceans-2008 MTS/IEEE Conference, September 15-18, 2008, Quebec, Canada.

50. Riemersma G. AUV Master class: survey vessel replaced by AUV? // Hydro international. 2001, November-December - P. 44-45.

51. Roemmich D. at al. Autonomous profiling floats: workhorse for broadscale ocean observations // MTS journal. 2004. - vol.38, No.2. - P. 21-30.

52. Roger P., Stokey at al. Development of the REMUS 600 Autonomous Underwater Vehicle // Proceedings of the 0ceans-2005 MTS/IEEE Conference, September 18-23, 2005, Washington, USA.

53. Rudnick D.L. at al. Underwater gliders for ocean research // MTS journal. 2004 - vol.38, No.2. - P. 73-84.

54. Scherbatyuk A.Ph., Boreyko A.A., Zolotarev A.V.Real time digital photo system for semi AUV TSL // Proc. of the 13th Int. Symp. on Unmanned Untethered Submersible Technology, New Hampshire, 2003.

55. Scherbatyuk A.Ph., Dulepov V.I., Jiltsova L.V. Investigation of bottom habitant diversity in Great Peter Bay using semi AUV TSL // Proceedings of the 0ceans-2003 MTS/IEEE Conference, September 22 26, 2003, San Diego, USA.

56. Scherbatyuk A.Ph., Gornak V.E., Inzartsev A.V., Lvov O.Yu., Matvienko Yu.V. MMT-3000 Small AUV of new series of IMTP FEB RAS // Proceedings of the Oceans 2006 MTS/IEEE Conference, September 18-21, 2006, Boston, USA, ISBN CD-ROM: 1-4244-0115-1.

57. Агеев М.Д., Борейко А.А., Ваулин Ю.В., Горнак В.Е., Золотарев В.В., Матвиенко Ю.В., Щербатюк А.Ф. Модернизированный TSL -подводный аппарат для работы на шельфе и в тоннелях //Морские технологии. Вып.З. Владивосток: Дальнаука, 2000. - С. 23-39.

58. Агеев М.Д., Горнак В.Е., Хмельков Д.Б. О разработкеэкспериментального образца солнечного автономного подводного аппарата // Вестник ДВО РАН. Владивосток: Дальнаука, 1998. - N3. - С. 3-11.

59. Агеев М.Д., Касаткин Б.А., Киселев JI.B. и др. Автоматические подводные аппараты. JL: Судостроение, 1981. —223 с.

60. Адрианов A.B. Современные проблемы изучения морского биологического разнообразия // Биология моря. 2004. - № 1. - С. 3-19.

61. Адрианов A.B. Стратегия и методология изучения морского биоразнообразия // Биология моря. 2004. - № 2. - С. 91-95.

62. Адрианов A.B., Тарасов В.Г. Методология мониторинга морского биоразнообразия (региональный и локальный уровни) // Научные основы сохранения биоразнообразия Дальнего Востока России. Владивосток: Дальнаука, 2006. - С. 10-29.

63. Адрианов A.B., Тарасов В.Г. Экологическая безопасность морских акваторий России // Динамика морских экосистем и современные проблемы сохранения биологического потенциала морей России. — Владивосток: Дальнаука, 2007. С.177-194.

64. Адрианов A.B., Тарасов В.Г., Щербатюк А.Ф. Применение и перспективы сезонного видеомониторинга на особо охраняемых морскихакваториях залива Петра Великого (Японское море) // Вестник ДВО РАН. -Владивосток: Дальнаука, 2005. №1. - С. 19-26.

65. Алексеев В.В., Куракина Н.И., Орлова Н.В. Геоинформационная система мониторинга водных объектов и нормирования экологической нагрузки // ArcReview. 2006. № 1 (36). www.dataplus.ru/Arcrev.

66. Бабак JI.H. Применение необитаемых подводных аппаратов для исследования шельфа. // Экология и жизнь. Сборник статей IX Международной научно-практической конференции 22-23 июня 2006 г. -Пенза: НОУ «Приволжский Дом знаний», 2006. С. 141-143.

67. Бабак Л.Н., Дулепов В.И., Лелюх H.H., Ваулин Ю.В., Щербатюк А.Ф. О применении необитаемых подводных аппаратов для исследования водных экосистем. // Подводные технологии. Владивосток: Дальнаука, 2005. -№ 1 — С. 59-68.

68. Бабак Л.Н., Дулепов В.И., Щербаткж А.Ф. Современные технические средства в подводных экологических исследованиях. -Владивосток: Дальнаука, 2008. 164 с.

69. Бабак Л.Н., Щербатюк А.Ф. Автоматизация обследования локальных неоднородностей водной среды с помощью АНПА. // Управление и информационные технологии. Доклады 5-й научной конференции 14-16 октября 2008 г. С-Пб: Изд-во «ЛЭТИ», 2008. - Т.2 - С. 153-156.

70. Бабак Л.Н., Щербатюк А.Ф. Некоторые методы оценивания состояния водных акваторий с использованием автономных необитаемых подводных аппаратов // Мехатроника, автоматизация и управление — 2010 — N5-С. 74-78.

71. Вронский В.А. Экология: Словарь-справочник / Изд. 2-е. Ростов н/Д: Феникс, 2002. - 576 с.

72. Гусарова И.С., Евтушенко В.В., Красовский В.П. Опыт гидробиологических исследований с использованием телеуправляемого и автономного подводных аппаратов // Морские технологии. Вып.2. -Владивосток: Дальнаука, 1998. -С.219-228.

73. Дубейковский Л.В., Жариков В.В., Преображенский Б.В. Основы подводного ландшафтоведения: (Управление морскими экосистемами). -Владивосток: Дальнаука, 2000. 352 с.

74. Дулепов В.И., Лелюх H.H., Лескова O.A. Анализ и моделирование процессов функционирования экосистем залива Петра Великого — Владивосток: Дальнаука, 2002. 248 с.

75. Обжиров А.И. История открытия газогидратов в Охотском море. // Подводные исследования и робототехника 2006. N2. — С. 72-81.

76. Щербатюк А.Ф., Ваулин Ю.В. Моделирование работы комплексированной навигационной системы автономного подводного робота // Подводные роботы и их системы. Владивосток: Дальнаука, 1990, - С. 3146.

77. Щербатюк А.Ф., Ваулин Ю.В., Киселев Л.В., Матвиенко Ю.В.

78. Щербатюк А.Ф., Ваулин Ю.В., Матвиенко Ю.В. Навигационное обеспечение автономного необитаемого подводного аппарата ММТ-3000 // Материалы XIV международной конференции по интегрированным навигационным системам, 28-30 мая 2007 г. СПб, 2007. - С. 251-256.

79. Щербатюк А.Ф., Горнак В.Е., Инзарцев A.B., Львов О.Ю., Матвиенко Ю.В. ММТ-3000 — новый малогабаритный автономный необитаемый подводный аппарат ИПМТ ДВО РАН. // Подводные исследования и робототехника. 2007 - №1(3) - С. 12-20.

80. Щербатюк А.Ф., Дулепов В.И. Технология экологического мониторинга прибрежных зон с использованием необитаемых подводных аппаратов // Экологические системы и приборы. М: Научтехлитиздат, 2001. -Т. 6.-С. 22-23.

81. От ИПМТ ДВО РАН Зам. директора по научной работе, к.т.н.1. От ИФИТ ДВФУ1. Зам. директора ИФИТ ДВФУк.ф.-м.н., доцент1. Л7 ! декабря 2010 г.