HARDWARE AND SOFTWARE IMPLEMENTATION OF A REMOTELY OPERATED UNMANNED UNDERWATER VEHICLE OF THE MICRO-CLASS
Abstract
In modern underwater robotics, the tasks of control, increasing autonomy, increasing the functions performed and the possibility of import substitution are relevant. The paper considers an example of building a remotely controlled unmanned underwater vehicle (RCUV) of the micro class, the main purpose of which is to use for educational purposes, in particular for involving schoolchildren in engineering and programming, students in programming microcontrollers, practical study of control systems, digital image processing using wavelet transform. The article presents the basic principles and features of the design, hardware, algorithmic and software implementation of a robotic designer based on a RCUV of the micro class. The justification for the application of the design solution for using the RCUV for educational purposes is given, the principles of algorithmic movement of the underwater unit are considered. Based on the two-dimensional wavelet transform for processing underwater images, an algorithm was developed and verified. The wavelet transform is a modern and effective tool for identifying local features of signals and image processing. The use of two-dimensional wavelet decomposition, which is the process of decomposing a signal into high-frequency and low-frequency components, allows us to form four matrices of wavelet coefficients containing approximating ones with lowfrequency components and detailing coefficients (high-frequency) of three types: carrying information about the vertical, horizontal and diagonal parameters of the analyzed image. In the process of image processing after applying the wavelet transform, the approximation coefficients are changed to increase the image contrast, then the RGB components are determined based on the approximation matrix of the wavelet coefficients based on grayscale and the average and maximum values are calculated for each of the components. Then the color rendering coefficient and improvement coefficients are calculated, on the basis of which a modified matrix of wavelet coefficients is formed and the inverse transform is applied. As a result of applying the algorithm to test images, the possibility of color correction was demonstrated, in particular, the reduction of the influence of green and blue components by 8.6%. The results obtained can be used in the construction of image recognition systems in the underwater environment and the design of autonomous unmanned underwater vehicles.
References
1. Коноплин А.Ю., Денисов В.А., Даутова Т.Н. [и др.]. Технология использования ТНПА для вы-
полнения глубоководных исследовательских операций // Экстремальная робототехника. – 2020.
– № 1 (31). – С. 246-251.
2. Данилова С.К., Кусков А.М., Кусков И.М., Тарасов Н.Н. Модель движения и адаптивного управ-
ления телеуправляемого необитаемого подводного аппарата в сложной динамической системе
// Морской вестник. – 2019. – № 2 (70). – С. 93-97.
3. Костенко В.В., Павин А.М. К вопросу обеспечения независимости управляющих воздействий
движительно-рулевого комплекса подводного аппарата // Технические проблемы освоения Ми-
рового океана. – 2015. – Т. 6. – С. 118-123.
Ваулин Ю.В., Костенко В.В., Павин А.М. Навигационное и алгоритмическое обеспечение ТНПА
для эффективного решения задач идентификации донных целей и инспекции морских объектов
// Технические проблемы освоения Мирового океана. – 2013. – Т. 5. – С. 30-40. – EDN
YSWBWD.
5. Борисенко Н.А., Белоусов М.О. Разработка упрощенной математической модели телеуправляе-
мого необитаемого подводного аппарата // Интеллектуальные системы, управление и мехатро-
ника - 2019: Матер. V Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых, ас-
пирантов и студентов, Севастополь, 28–30 мая 2019 года / науч. ред. Крамарь В.А.. – Севасто-
поль: Севастопольский государственный университет, 2019. – С. 5-9.
6. Патент на полезную модель № 206387 U1 Российская Федерация, МПК B63C 11/48, B63G 8/00.
Телеуправляемый необитаемый подводный аппарат: № 2021115452: заявл. 31.05.2021: опубл.
08.09.2021 / Р.Р. Кульмухаметов, С.А. Гафуров, Р.М. Акбиров; заявитель Автономная неком-
мерческая организация высшего образования «Университет Иннополис».
7. Фролов Д.В., Ковалев А.Ю., Буланчиков Д.С., Кузнецов Д.И. Концепт телеуправляемого необи-
таемого подводного аппарата класса микро для решения исследовательских задач // Научные
горизонты. – 2018. – № 10 (14). – С. 253-258. – EDN YMQTTN.
8. Данилова С.К., Кусков А.М., Кусков И.М., Тарасов Н.Н. Модель движения и адаптивного управ-
ления телеуправляемого необитаемого подводного аппарата в сложной динамической системе
// Морской вестник. – 2019. – № 2 (70). – С. 93-97. – EDN KLTJLU.
9. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018612304 Российская
Федерация. Программное обеспечение блока управления и индикации телеуправляемого не-
обитаемого подводного аппарата: № 2017615431: заявл. 07.06.2017: опубл. 15.02.2018 /
А.С. Амирагов, Д.А. Никулин, А.М. Михайлов, А.А. Комиссаров; заявитель Российская Феде-
рация, от имени которой выступает Министерство промышленности и торговли Российской
Федерации. – EDN GXLPLA.
10. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019666504 Российская
Федерация. Управление движителями ТНПА: № 2019665395: заявл. 29.11.2019: опубл.
11.12.2019 / Ю.А. Чурсин, В.В. Павличев, Р.А. Нурмухаметов; заявитель федеральное государ-
ственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный ис-
следовательский Томский политехнический университет». – EDN HSMYAO.
11. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023661444 Российская
Федерация. Программа для энергетически оптимального распределения управляющих команд
на движительно-рулевой комплекс телеуправляемого необитаемого подводного аппарата: №
2023660819: заявл. 29.05.2023: опубл. 31.05.2023; заявитель Общество с ограниченной ответст-
венностью "КАШАЛОТ". – EDN RJADAH.
12. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018612303 Российская
Федерация. Программа реализации математической и имитационной моделей электронного ма-
кета телеуправляемого необитаемого подводного аппарата: № 2017615459: заявл. 07.06.2017:
опубл. 15.02.2018 / В.С. Палто; заявитель Российская Федерация, от имени которой выступает
Министерство промышленности и торговли Российской Федерации. – EDN TSRKTO.
13. Aamir M., Rehman Z., Pu Y.-F., Ahmed A. and Abro W.A. Image Enhancement in Varying Light Conditions
Based on Wavelet Transform // 2019 16th International Computer Conference on Wavelet Active
Media Technology and Information Processing, Chengdu, China, 2019. – P. 317-322.
14. Sun T. and Jung C. Readability enhancement of low light images based on dual-tree complex wavelet
transform // 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing
(ICASSP), Shanghai, China, 2016.
15. Espinosa A.R., McIntosh D., Albu A.B. An efficient approach for underwater image improvement:
Deblurring, dehazing, and color correction // Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on
Applications of Computer Vision. – 2023. – P. 206-215.
16. Yadav S. and Raj K. Underwater Image Enhancement via Color Balance and Stationary Wavelet
Based Fusion // 2020 IEEE International Conference for Innovation in Technology (INOCON),
Bangluru, India, 2020. – P. 1-5.
17. Сафина Л.Н., Шиндор О.В. Цветокоррекция подводных снимков на основе вейвлет-
преобразования // Измерения, автоматизация и моделирование в промышленности и научных
исследованиях (ИАМП–2024): Матер. XIX Всероссийской научно-технической конференции
студентов, аспирантов и молодых ученых с международным участием, 30 октября - 1 ноября
2024 года. – Бийск: Изд-во Алт. гос. техн. ун-та, 2024. – С. 176-178.
18. Fossen T.I. Guidance and control of oceanic vehicles. – John Willei and Sons, 1994. – 494 p.
19. Филаретов В.Ф., Лебедев А.В., Юхимец Д.А. Системы и устройства управления подводных ро-
ботов. – М.: Наука, 2005. – 270 с.
20. Aamir M., Rehman Z., Pu Y.-F., Ahmed A. and Abro W.A. Image Enhancement in Varying Light Conditions
Based on Wavelet Transform // 2019 16th International Computer Conference on Wavelet Active
Media Technology and Information Processing, Chengdu, China, 2019. – P. 317-322.
21. Sun T. and Jung C. Readability enhancement of low light images based on dual-tree complex wavelet
transform // 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing
(ICASSP), Shanghai, China, 2016.
22. Espinosa A.R., McIntosh D., Albu A.B. An efficient approach for underwater image improvement:
Deblurring, dehazing, and color correction // Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on
Applications of Computer Vision. – 2023. – P. 206-215.
23. Yadav S. and Raj K. Underwater Image Enhancement via Color Balance and Stationary Wavelet
Based Fusion // 2020 IEEE International Conference for Innovation in Technology (INOCON),
Bangluru, India, 2020. – P. 1-5.
24. Лиянаге П., Круглова Л.В., Ранасингхе Н. Улучшение обработки изображений с помощью мо-
дели сверточной нейронной сети на основе вейвлетов // Международный научно-
исследовательский журнал. – 2024. – № 6 (144).