論文の概要: Symbiotic System Design for Safe and Resilient Autonomous Robotics in
Offshore Wind Farms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09491v1
- Date: Sat, 23 Jan 2021 11:58:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-20 13:02:40.843401
- Title: Symbiotic System Design for Safe and Resilient Autonomous Robotics in
Offshore Wind Farms
- Title（参考訳）: オフショアウィンドファームにおける安全で回復力のある自律ロボットのための共生システム設計
- Authors: Daniel Mitchell, Osama Zaki, Jamie Blanche, Joshua Roe, Leo Kong,
Samuel Harper, Valentin Robu, Theodore Lim, David Flynn
- Abstract要約: Beyond Visual Line of Sight(BVLOS)ロボティクスの障壁には、運用上の安全コンプライアンスとレジリエンスが含まれます。
ロボットプラットフォームと遠隔操作者の相互利益のための知識共有によるライフサイクル学習と共進化を反映した共生システムを提案する。
本手法は,自律ミッションにおける安全性,信頼性,レジリエンスのリアルタイム検証を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5409202655473724
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To reduce Operation and Maintenance (O&M) costs on offshore wind farms,
wherein 80% of the O&M cost relates to deploying personnel, the offshore wind
sector looks to robotics and Artificial Intelligence (AI) for solutions.
Barriers to Beyond Visual Line of Sight (BVLOS) robotics include operational
safety compliance and resilience, inhibiting the commercialization of
autonomous services offshore. To address safety and resilience challenges we
propose a symbiotic system; reflecting the lifecycle learning and co-evolution
with knowledge sharing for mutual gain of robotic platforms and remote human
operators. Our methodology enables the run-time verification of safety,
reliability and resilience during autonomous missions. We synchronize digital
models of the robot, environment and infrastructure and integrate front-end
analytics and bidirectional communication for autonomous adaptive mission
planning and situation reporting to a remote operator. A reliability ontology
for the deployed robot, based on our holistic hierarchical-relational model,
supports computationally efficient platform data analysis. We analyze the
mission status and diagnostics of critical sub-systems within the robot to
provide automatic updates to our run-time reliability ontology, enabling faults
to be translated into failure modes for decision making during the mission. We
demonstrate an asset inspection mission within a confined space and employ
millimeter-wave sensing to enhance situational awareness to detect the presence
of obscured personnel to mitigate risk. Our results demonstrate a symbiotic
system provides an enhanced resilience capability to BVLOS missions. A
symbiotic system addresses the operational challenges and reprioritization of
autonomous mission objectives. This advances the technology required to achieve
fully trustworthy autonomous systems.
- Abstract（参考訳）: オフショア・ウィンドファームの運用・保守(O&M)コストを削減するため、O&Mコストの80%は人員の配置に関連しており、オフショア・ウィンドセクターはソリューションのためのロボティクスと人工知能(AI)に注目している。
BVLOS(Beyond Visual Line of Sight)ロボットへの障壁には、運用上の安全コンプライアンスとレジリエンスが含まれており、オフショアでの自動運転サービスの商用化を阻害している。
安全とレジリエンスの課題に対処するために,ロボットプラットフォームと遠隔操作者の相互獲得のための知識共有とライフサイクル学習と共進化を反映した共生システムを提案する。
本手法は,自律ミッションにおける安全性,信頼性,レジリエンスのリアルタイム検証を可能にする。
ロボット,環境,インフラのディジタルモデルを同期させ,遠隔操作者への自律的な適応ミッション計画と状況報告のためのフロントエンド分析と双方向通信を統合する。
このロボットの信頼性オントロジーは,我々の全体的階層関係モデルに基づいて,計算効率のよいプラットフォームデータ解析を支援する。
ロボット内の重要なサブシステムのミッションステータスと診断を分析し、実行時の信頼性オントロジーを自動的に更新し、ミッション中に障害を失敗モードに変換して意思決定できるようにする。
拘束空間内での資産検査ミッションを実演し、ミリ波センシングを用いて状況認識を高め、不明瞭な人員の存在を検知してリスクを軽減する。
本研究は,BVLOSミッションに対して,共生システムによりレジリエンスが向上することを示す。
共生システムは、自律的なミッション目標の運用上の課題と優先順位付けに対処する。
これにより、完全に信頼できる自律システムを実現するために必要な技術が進歩する。
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