thumbnail

Topic

Technical equipment testing

Volume

Volume 77 / No. 3 / 2025

Pages : 531-540

Metrics

Volume viewed 0 times

Volume downloaded 0 times

EXPERIMENTAL VALIDATION OF AN INTELLIGENT UNDERWATER ROV SYSTEM FOR PRECISION AQUACULTURE MONITORING

VALIDAREA EXPERIMENTALĂ A UNUI SISTEM INTELIGENT ROV SUBACVATIC PENTRU MONITORIZAREA ÎN ACVACULTURA DE PRECIZIE

DOI : https://doi.org/10.35633/inmateh-77-43

Authors

DAN CUJBESCU

National Institute of Research – Development for Machines and Installations Designed to Agriculture and Food Industry

(*) IULIAN VOICEA

National Institute of Research – Development for Machines and Installations Designed to Agriculture and Food Industry

CATALIN PERSU

National Institute of Research – Development for Machines and Installations Designed to Agriculture and Food Industry

MIHAI MATACHE

National Institute of Research – Development for Machines and Installations Designed to Agriculture and Food Industry

IULIANA GAGEANU

National Institute of Research – Development for Machines and Installations Designed to Agriculture and Food Industry

ELENA SÎRBU

Research and Development Institute for Aquatic Ecology, Fisheries and Aquaculture "Gheorghe Ionescu – Șișești" Academy of Agricultural and Forestry Sciences

(*) Corresponding authors:

voicea_iulian@yahoo.com |

IULIAN VOICEA

Abstract

The integration of autonomous technologies in aquaculture has become essential for enhancing sustainability, biosecurity, and operational efficiency within increasingly intensive production systems. This paper presents the experimental validation of a functional prototype of an intelligent Remotely Operated Vehicle (ROV) developed for underwater environmental monitoring under controlled laboratory conditions that simulate aquaculture-specific scenarios. The proposed system integrates vectorial propulsion, an intelligent depth-hold controller, and a multisensor inertial navigation unit, enabling robust operation in GPS-denied environments and confined aquatic infrastructures. The hardware platform incorporates optical imaging alongside dissolved oxygen, pH, and temperature sensors, with data acquisition and command input managed via a mobile dashboard interface. A series of functional trials were conducted to assess depth-hold precision, trajectory-tracking accuracy, command latency, and imaging performance under dynamic test conditions. Based on these evaluations, the ROV exhibited a mean vertical deviation of ±0.10 m, a trajectory error of 0.16 m, and an average command latency of 290.7 ± 2.6 ms, demonstrating stable and repeatable behavior. These results validate the system’s potential as a non-invasive, semi-autonomous monitoring solution tailored to the requirements of precision aquaculture and scalable digital aquafarming frameworks.

Abstract in Romanian

Integrarea tehnologiilor autonome în acvacultură a devenit esențială pentru creșterea sustenabilității, biosecurității și eficienței operaționale în cadrul sistemelor de producție tot mai intensive. Această lucrare prezintă validarea experimentală a unui prototip funcțional de Vehicul Subacvatic Operat de la Distanță (ROV) inteligent, proiectat pentru monitorizarea mediului acvatic în condiții de laborator controlate, care simulează scenarii specifice acvaculturii. Sistemul propus combină propulsia vectorială, un algoritm inteligent de control al adâncimii și o unitate de navigație inerțială multisenzorială, permițând operarea în medii lipsite de semnal GPS și în infrastructuri acvatice restrânse. Platforma hardware integrează imagistică optică, senzori pentru oxigen dizolvat, pH și temperatură, iar achiziția și controlul datelor sunt realizate printr-un panou de comandă mobil. O serie de teste funcționale au fost efectuate pentru a evalua performanța în menținerea adâncimii, urmărirea traiectoriei, timpul de răspuns la comenzi și calitatea imaginilor în condiții dinamice simulate. Pe baza a cinci seturi independente de încercări, ROV-ul a înregistrat o abatere medie pe verticală de ±0,10 m (limitare dată de rezoluția senzorului), o eroare medie de traiectorie de 0.16 m și un timp mediu de răspuns la comenzi de 290.7 ± 2.6 ms. Rezultatele obținute confirmă comportamentul stabil și repetabil al sistemului, susținând potențialul acestuia ca soluție semi-autonomă, non-invazivă de monitorizare, adaptată cerințelor acvaculturii de precizie și ecosistemelor digitale din cadrul Aquaculturii 4.0.


Indexed in

Clarivate Analytics.
 Emerging Sources Citation Index
Scopus/Elsevier
Google Scholar
Crossref
Road