Алгоритмическое обеспечение автоматического обследования водной среды с использованием автономных необитаемых подводных аппаратов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Бабак, Лариса Николаевна

• Бабак, Лариса Николаевна
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Бабак, Лариса Николаевна

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.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмическое обеспечение автоматического обследования водной среды с использованием автономных необитаемых подводных аппаратов»

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.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Бабак, Лариса Николаевна

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.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Бабак, Лариса Николаевна, 2011 год

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.