[论文解读] System Architecture and Communication Infrastructure for the RoboVaaS project

Emanuele Coccolo, Cosmin Delea+10 more|arXiv (Cornell University)|Jun 10, 2022

Underwater Vehicles and Communication Systems被引用 2

一句话总结

本文提出了一种基于云的、面向服务的系统架构以及混合水下/水面通信基础设施，用于RoboVaaS项目，实现了无人水面航行器（USVs）和无人水下航行器（ROVs）在海上服务中的按需部署。该系统在海上试验中成功实现了实时数据采集和任务执行，通过集成水声通信与长距离WiFi通信、安全的基于Web的控制方式以及模块化机器人平台，达到了TRL 5-6水平。

ABSTRACT

Current advancements in waterborne autonomous systems, together with the development of cloud-based service-oriented architectures and the recent availability of low-cost underwater acoustic modems and long-range above water wireless devices, enabled the development of new applications to support ships and port activities. Unmanned Surface Vehicle (USV) can, for instance, be used to perform bathymetry and environmental data collection tasks to ensure under-keel clearance and to monitor the quality of the water. Similarly, Remotely Operated Vehicles (ROVs) can be deployed to inspect ship hulls and typical port infrastructure elements, such as quay and sheet pilling walls. In this paper we present the complete system deployed for the small-scale demonstrations of the Robotic Vessels as-a-Service (RoboVaaS) project, which introduces an on-demand service-based cloud system that dispatches Unmanned Vehicles (UVs) capable of performing the required service either autonomously or piloted. These vessels are able to interact with sensors deployed in the port and with the shore station through an integrated underwater and above water network. The developed system has been validated through sea trials and showcased through an underwater sensor data collection service. The results of the test presented in this paper provide a proof-of-concept of the system design and indicate its technical feasibility. It also shows the need for further developments for a mature technology allowing on-demand robotic maritime assistance services in real operational scenarios.

研究动机与目标

• 开发一种可扩展的、面向服务的机器人系统，用于港口及近海环境中的海上作业，采用无人水面航行器（USVs/ROVs）。
• 通过支持标准浏览器访问的安全、基于Web的界面，实现实时远程监控与控制机器人任务。
• 将异构通信技术——水下声学调制解调器与长距离WiFi——集成到统一网络中，实现数据传输与指令控制。
• 通过真实海上试验验证系统在环境与海床测绘数据采集方面的可行性与性能表现。
• 通过达到技术成熟度等级（TRL）5–6，为未来工业部署奠定基础，并识别出实现更高成熟度所需的关键技术挑战。

提出的方法

• 部署了一款模块化无人水面航行器（SeaML ASV），配备传感器和通信模块，用于水下与水面的数据传输。
• 实施基于云的服务架构，通过中央服务器管理任务请求、通过密钥令牌实现用户身份认证，并支持安全的WebSocket通信。
• 集成消息队列代理（RabbitMQ），用于在操作员、机器人和后台服务之间实现任务路由，并支持基于角色的访问控制。
• 采用非关系型MongoDB数据库，灵活存储复杂嵌套的传感器与任务数据，支持动态模式处理。
• 在混合网络基础设施中结合使用水下声学通信（用于ROV和传感器数据）与长距离WiFi（用于ASV至岸基系统及WebUI连接）。
• 采用路径跟踪控制器实现自主导航，并使用类似MAVLink的轻量级消息协议，降低控制回路延迟。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于云的、面向服务的架构在多无人水面与水下航行器的海上作业中，如何实现有效协调？
• RQ2 为确保水下航行器、水面船舶与岸基系统之间可靠的数据传输，需要何种混合通信基础设施？
• RQ3 长距离WiFi与水下声学调制解调器的集成，在真实海洋环境中如何影响系统性能与任务可靠性？
• RQ4 通过基于Web的界面实现安全、实时、可扩展的远程操作机器人船舶，面临哪些关键挑战？
• RQ5 模块化机器人平台结合灵活的通信与控制基础设施，在多样的海上服务应用中，其支持能力如何？

主要发现

• RoboVaaS系统在为期10天的海上试验活动中，成功实现了水下传感器数据采集的端到端任务执行。
• 混合通信基础设施——结合水下声学调制解调器与长距离WiFi——在所有测试阶段均实现了可靠的数据传输与实时监控。
• 系统达到技术成熟度等级（TRL）5–6，证实了其技术可行性，并具备进一步在工业环境中验证的准备条件。
• 采用非关系型MongoDB数据库支持了复杂嵌套传感器与任务数据的灵活数据建模，但随着数据复杂度增加，查询性能有所下降。
• 安全的WebSocket通信与基于令牌的身份认证机制确保了系统的受控访问，有效防范未授权访问。
• 路径跟踪控制器实现了稳定的自主导航，模块化ASV平台在极少人工干预下成功执行了多样化任务。