Wireless sensor networks can monitor the environment to detect anomalies and reduce the risk of maritime traffic. Energy is necessary for low-power conditions where wireless sensor networks are used. Ensuring the lifespan of energy constraints and providing continuous environmental observation, data collecting, and communication requires management. Battery replacement and energy consumption issues can be resolved with path planning and energy-efficient autonomous underwater vehicle charging for sensor nodes. The nearest neighbour technique is used in this study to solve the energy-aware path planning problem of an autonomous underwater vehicle. Path planning simulations show that the nearest neighbour strategy converges faster and produces a better result than the genetic algorithm. We develop robust and energy-efficient path-planning algorithms that efficiently acquire sensor data while consuming less energy, allowing the monitoring system to respond to anomalies more rapidly. Increased sensor connectivity lowers energy usage and increases network longevity. This study also considers the situation when it is recommended to avoid taking direct travel paths between particular node pairs for a variety of reasons. This recommendation is considered in this study. We present a strategy based on a modified Nearest Neighbour-based Approach from the Nearest Neighbour method to address this more challenging scenario. The direct pathways between such nodes are constrained within the context of this technique. The modified version of Nearest Neighbor-based approach performs well even in that particular situation.
Autonomous underwater vehicle artificial intelligence environmental monitoring energy-aware path planning wireless sensor networks underwater communication
No ethics committee permissions is required for this study.
No funding was received from institutions or agencies for the execution of this research.
Kablosuz sensör ağları, anormallikleri tespit etmek ve deniz trafiği riskini azaltmak için çevreyi izleyebilir. Kablosuz sensör ağlarının kullanıldığı düşük güç koşulları için enerji gereklidir. Enerji kısıtlamalarının ömrünün sağlanması ve sürekli çevresel gözlem, veri toplama ve iletişim sağlanması yönetim gerektirir. Pil değişimi ve enerji tüketimi sorunları, sensör düğümleri için yol planlaması ve enerji açısından verimli otonom su altı araç şarjı ile çözülebilir. Bu çalışmada, otonom bir su altı aracının enerji farkında yol planlama problemini çözmek için en yakın komşu tekniği kullanılmıştır. Yol planlama simülasyonları, en yakın komşu stratejisinin daha hızlı birleştiğini ve genetik algoritmadan daha iyi sonuç ürettiğini göstermektedir. Daha az enerji tüketirken sensör verilerini verimli bir şekilde toplayan ve izleme sisteminin anormalliklere daha hızlı yanıt vermesini sağlayan sağlam ve enerji açısından verimli yol planlama algoritmaları geliştiriyoruz. Artan sensör bağlantısı enerji kullanımını düşürür ve ağ ömrünü artırır. Bu çalışma ayrıca çeşitli nedenlerle belirli düğüm çiftleri arasında doğrudan seyahat yolları kullanmaktan kaçınılmasının önerildiği durumu da ele almaktadır. Bu öneri bu çalışmada dikkate alınmıştır. Bu daha zorlu senaryoyu ele almak için En Yakın Komşu yönteminden değiştirilmiş En Yakın Komşu tabanlı Yaklaşıma dayalı bir strateji sunuyoruz. Bu tür düğümler arasındaki doğrudan yollar bu tekniğin bağlamında kısıtlanmıştır. En Yakın Komşu tabanlı yaklaşımın değiştirilmiş versiyonu, o belirli durumda bile iyi performans gösterir.
Otonom su altı aracı yapay zeka çevresel izleme enerji bilinçli yol planlama kablosuz sensör ağları su altı iletişimi
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Marine Electronics, Control and Automation, Maritime Engineering (Other) |
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Early Pub Date | September 29, 2024 |
Publication Date | October 3, 2024 |
Submission Date | August 9, 2024 |
Acceptance Date | September 21, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Volume: 10 Issue: Özel Sayı: 1 |