Search and monitoring of shipwreck and munitions dumpsites using HUGIN AUV with synthetic aperture sonar – technology study

Abstract

Sammendrag Teknologien til autonome undervannsfarkoster (AUV) har modnet betraktelig de siste tiårene. I dag er AUV-er tilgjengelig og pålitelig til bruk både i forskning og i kommersielle, offentlige og militære sammenhenger. Det siste tiåret har syntetisk apertur-sonar (SAS) blitt tilgjengelig som en referansesensorteknologi for AUV-basert avbildning av havbunnen, med stor arealdekning og høy oppløsning samtidig. Forsvarets forskningsinstitutt (FFI) har et langvarig samarbeid med Kongsberg Maritime (KM) om utvikling av AUV-teknologi og SAS-teknologi. Flere produkter i AUV-familien og SAS-familien er i dag kommersielt tilgjengelig fra KM. Søk og monitorering av områder på havbunnen der store skipsvrak og små objekter er dumpet, utgjør en spesiell utfordring. Både små og store objekter skal avbildes, detekteres, lokaliseres, klassifiseres eller identifiseres over et stort område. Når objektene er lokalisert, skal tilstanden vurderes og observeres over tid i en detaljgrad som gjør det mulig å oppdage potensielt skadelige endringer. I denne studien vurderer vi HUGIN AUV med SAS for søk og monitorering av dumpefelt. Vi velger å gjøre dette fra et rent sensorsentrisk ståsted. Det vil si at vi tar utgangspunkt i FFIs HUGIN HUS AUV og dens sensorer med hovedtyngde på SAS. Vi deler problemstillingen inn i forskjellige steg og vurderer egnetheten til de ulike teknologiene. Basert på denne studien foreslår vi følgende: Å bruke SAS eller multistråle ekkolodd (MBES) for å søke etter skipsvrak. Innsamlingen av data må være gjennomtenkt for maksimal bruk og best ytelse. Å bruke SAS og optiske kamera for å søke etter og identifisere små objekter. Søk og klassifisering kan potensielt automatiseres ved bruk av maskinlæring. Å bruke automatisk endringsdeteksjon i monitoreringsfasen. Dette må kombineres med intelligent innsamling av data for maksimalisert effektivitet og ytelse. Som eksempel bruker vi dumpefeltet i Skagerrak, der tusenvis av tonn med kjemiske stridsmidler ble dumpet etter andre verdenskrig. Vi viser eksempelbilder fra dumpefeltet og andre områder for å illustrere potensialet og den mulige ytelsen som kan oppnås. Til slutt lister vi opp mulige retninger for videre arbeid der bruk av AUV med SAS i forskning og utvikling vil kunne forbedre effektiviteten og ytelsen av søk og monitorering på dumpefelt på havbunnen. Denne studien er finansiert av Kystverket.

Summary Autonomous underwater vehicle (AUV) technology has matured substantially over the last decades, and today AUVs are available and reliable for a number of research, commercial, government, and military applications. The last decade, synthetic aperture sonar (SAS) has emerged as a reference sensor for AUV-based imaging of the seabed, providing both large area coverage and very high resolution simultaneously. The Norwegian Defence Research Establishment (FFI) has a long-standing collaboration with the Norwegian company Kongsberg Maritime (KM) to develop AUV-technology and SAS-technology. Today, there are multiple products in the AUV-family and the SAS-family available from KM, with the HUGIN AUV with the HISAS 1032 interferometric SAS as the flagship. Search and monitoring of large seabed dumpsites containing potentially large shipwrecks and smaller objects such as crates or barrels is particularly challenging since both large and small objects must be imaged, detected and located, classified and/or identified over a large area. When located and identified, the objects must then be monitored with sufficient detail level such that potentially harmful changes are detected. In this study, we consider using the HUGIN AUV with SAS for search and monitoring of dumpsites from a sensor-centric point of view. We consider the sensor suite on FFIs HUGIN HUS AUV with special emphasis on SAS. We divide the search and monitoring into different stages and rate the usability of the different technologies. Our suggestion is the following: Use SAS or multibeam echosounder (MBES) for the search and classification of shipwrecks. Special emphasis should be placed on collecting the reference data. Use SAS and optical camera for search, classification and identification of small objects. The search and classification can potentially be automated using machine learning algorithms. Use automated change detection for monitoring. This must be done in combination with intelligent data gathering in order to maximize the efficiency and performance. As a test case we use the Skagerrak dumpsite where thousands of tons of chemical munitions were dumped after World War II. We show example images from the dumpsite to indicate the capabilities and the achievable performance. Finally, we point out a number of directions for future work where research and development may improve the efficiency and performance in search and monitoring of dumpsites on the seabed using AUVs with SAS. This study is sponsored by the Norwegian Coastal Administration.