A Beacon Based Solution for Autonomous UUVs GNSS-Denied Stealthy Navigation

Technische Samenvatting: Een op Beacons Gebaseerde Oplossing voor Autonome UUV's

Probleemstelling
Autonome onbemande onderwatersystemen (Unmanned Underwater Vehicles, UUV's) worden steeds vaker ingezet voor militaire en civiele geheime operaties in kustgebieden waar opstijgen verboden of gevaarlijk is. In deze scenario's zijn Global Navigation Satellite Systems (GNSS) niet beschikbaar vanwege de snelle attenuatie van hoogfrequente elektromagnetische golven onder water. Als gevolg hiervan kunnen UUV's niet vertrouwen op standaard satellietpositionering, en het naar de oppervlakte komen om een fix te verkrijgen, brengt de stealth-capaciteit in gevaar door het voertuig bloot te stellen aan visuele, radar- en andere surveillancesystemen. Bovendien biedt de onderwateromgeving dynamische uitdagingen, waaronder variabele stromingen, beperkte communicatiebandbreedte en sensorbeperkingen (bijv. het onvermogen om Doppler Velocity Loggers te gebruiken zonder bodemdetectie). Bestaande akoestische lokalisatiemethoden, zoals Long Baseline (LBL) of Single Beacon-systemen, kampen vaak met problemen zoals complexe implementatie, beperkte reikwijdte of een gebrek aan unieke positieoplossingen. De kernuitdaging die wordt aangepakt, is het in staat stellen van een vloot UUV's om nauwkeurig van de continentale plaat naar een aan land gebaseerd doel te navigeren zonder GNSS of directe ondersteuning vanaf het oppervlak, terwijl de vermomming behouden blijft.

Methodologie
De voorgestelde oplossing maakt gebruik van een tweefasige aanpak: de implementatie van een synthetisch landmark-netwerk gevolgd door hiërarchische planning voor vlootnavigatie.

1. Synthetisch Landmark-netwerk (Beacon-implementatie):
   In plaats van te vertrouwen op bestaande infrastructuur, maakt het systeem gebruik van een constellatie van akoestische beacons die door lucht- of oppervlaktedrones vóór de UUV-missie worden geplaatst. Deze beacons kunnen ondergedompeld zijn, zich in het midden van de waterkolom bevinden of drijven aan het oppervlak. Om hun plaatsing te optimaliseren, implementeren de auteurs een Constrained Lloyd's algorithm. Dit algoritme verdeelt iteratief $N$ beacons binnen een gedefinieerd watervolume ($V_{tot}$) om de informatieverzameling te maximaliseren. Het minimaliseert de gemiddelde absolute afwijking tussen het volume water waar een beacon-signaal kan worden ontvangen en het volume waar dat niet het geval is, waardoor het missiegebied effectief wordt opgedeeld in $N$ gelijke volume-Voronoi-cellen. Het middelpunt van elke cel bepaalt de optimale positie voor de beacon-plaatsing.

2. Hierarchical Task Network (HTN) Planning:
   Zodra de beacons zijn geplaatst, leiden zij de UUV-vloot. Het navigatieplan wordt gesynthetiseerd met behulp van een HTN-planner. In tegenstelling tot klassieke planning die zich richt op toestandsveranderingen, deelt HTN-planning complexe abstracte taken (bijv. "navigeer naar doel") op in sequenties van primitieve acties (bijv. "navigeer koers", "detecteer beacon", "zend bericht uit").

• Planningsmodel: Het domein wordt gemodelleerd volgens het Hierarchical Task Network-paradigma. De planner genereert een sequentie van acties om UUV's van beacon naar beacon te leiden.
• Executie en Herplanning: Het systeem werkt in een closed-loop modus. Een execution monitor verzamelt continu sensordata (akoestische signalen, traagheidsnavigatie, etc.) om de status van de vloot bij te werken. Als de huidige status afwijkt van de verwachte status (bijv. een beacon-signaal wordt niet gedetecteerd door stromingen of interferentie), wordt een herplanningsfase geactiveerd. Dit stelt het systeem in staat om zich aan te passen aan omgevingsverstoringen en de trajectnauwkeurigheid te handhaven.
• Temporele beperkingen: Hoewel de huidige implementatie een ongetimede HDDL 1.0-modellen gebruikt, geven de auteurs aan dat zij de intentie hebben om te evolueren naar HDDL 2.1 om de temporele beperkingen te incorporeren die nodig zijn voor gesynchroniseerde vlootcoördinatie.

3. Software Architectuur:
   Het framework is geïmplementeerd als een suite van QGIS-plugins.

• Eén plugin handelt het beacon-implementatiealgoritme af.
• TraceQGIS dient als de visualisatie- en executie-interface. Het laadt HTN-planningsmodellen (in HDDL-taal) en configuratiebestanden (YAML), en visualiseert entiteiten (UUV's, beacons), communicatieverbindingen en bewegingssporen op bathymetrische kaarten.

Belangrijkste Bijdragen

• Beacon-implementatiealgoritme: De toepassing van een Constrained Lloyd's algorithm om de plaatsing van akoestische beacons te optimaliseren voor lokalisatie onder water, wat zorgt voor maximale dekking en signaalbeschikbaarheid binnen een specifiek missievolume.
• HTN-gebaseerd Navigatieframework: De adaptatie van Hierarchical Task Network-planning voor navigatie in GNSS-ontzegde omgevingen onder water. Deze aanpak maakt het mogelijk om complexe missies op te delen in adaptieve sequenties van acties, waarbij onzekerheden worden beheerd door middel van continue monitoring en herplanning.
• Geïntegreerde QGIS-implementatie: De ontwikkeling van een praktische softwaretoolchain (TraceQGIS) die beacon-planning, HTN-model laden en real-time missievisualisatie integreert, waarmee de haalbaarheid van de aanpak in een geospatiale context wordt aangetoond.
• Stealthy Navigatiestrategie: Een methodologie die de noodzaak wegneemt voor UUV's om naar het oppervlak te komen voor GNSS-fixes, waardoor de operationele stealth wordt gewaarborgd in beperkte of gevaarlijke zones.

Resultaten
Het artikel presenteert een simulatiegebaseerde validatie van de aanpak met behulp van een scenario voor de kust van Capo Testa, Sardinië.

• Scenario: Een vloot UUV's met een onzekere initiële positie navigeert naar een doel met behulp van vijf geplaatste beacons.
• Executie: De simulatie demonstreert hoe UUV 1 naar een beacon navigeert, de akoestische signatuur detecteert, rondjes draait om de positie te verfijnen, en vervolgens een bericht naar de vloot uitzendt. Andere UCV's passen vervolgens hun paden aan op basis van dit bericht.
• Visualisatie: De TraceQGIS-interface heeft de missielagen succesvol gevisualiseerd, inclusief bathymetrische gegevens, beaconposities, UUV-trajecten en communicatiegebeurtenissen, waarmee bevestigd wordt dat het systeem in staat is de missiestatus en de HTN-executiestroom weer te geven.

Betekenis en Claims
De auteurs positioneren dit werk als een noodzakelijke vooruitgang voor autonome operaties in GNSS-ontzegde onderwateromgevingen, een domein waar publiek onderzoek momenteel schaarser is vergeleken met lucht- of landrobotica. De betekenis van de aanpak ligt in het vermogen om:

1. Robuustheid te vergroten: Door een hiërarchische planner met continue monitoring te gebruiken, kan het systeem zich dynamisch aanpassen aan omgevingsonzekerheden (stromingen, signaalverlies) in plaats van te vertrouwen op een statisch pad.
2. Coverte Operaties mogelijk te maken: Het vertrouwen op ondergedompelde of drijvende beacons en akoestische signalen stelt UUV's in staat om te opereren zonder naar het oppervlak te komen, waardoor ze verborgen blijven voor surveillancesystemen.
3. Een Schaalbaar Framework te bieden: Het gebruik van HTN-planning biedt een gestructureerde manier om complexe missies te beheren, waardoor het mogelijk is om taken op te splitsen en alternatieve actiesequenties te genereren op basis van de real-time status van de vloot.

Het artikel erkent bescheiden de huidige beperkingen, waarbij wordt opgemerkt dat het initiële model uitgaat van onafhankelijke UUV-navigatie en geen rekening houdt met de complexe beperkingen van inter-UUV-communicatie of het probleem van de onbekende doelpositie (wat in de toekomst via trilateratie aangepakt zou kunnen worden). De auteurs benadrukken dat de ontwikkeling van een temporele HTN-planner en de integratie van communicatiebeperkingen kritische toekomstige stappen zijn om het potentieel van dit vlootgebaseerde navigatiesysteem volledig te benutten.