論文の概要: Dynamic Autonomous Surface Vehicle Control and Applications in Environmental Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15951v1
• Date: Mon, 29 Mar 2021 20:55:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-31 14:44:15.917835
• Title: Dynamic Autonomous Surface Vehicle Control and Applications in Environmental Monitoring
• Title（参考訳）: 動的自律表面車両制御と環境モニタリングへの応用
• Abstract要約: 本稿では,敵対力の存在下でのロボット操作の問題に対処する。 風や電流の存在は、車両に作用する外部の力を生み出し、意図した経路から逸脱することが多い。 これらの現象、風と電流を測定し、船への影響をモデル化することで、その効果を緩和することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6774978731594548
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the problem of robotic operations in the presence of adversarial forces. We presents a complete framework for survey operations: waypoint generation,modelling of forces and tuning the control. In many applications of environmental monitoring, search and exploration, and bathymetric mapping, the vehicle has to traverse in straight lines parallel to each other, ensuring there are no gaps and no redundant coverage. During operations with an Autonomous Surface Vehicle (ASV) however, the presence of wind and/or currents produces external forces acting on the vehicle which quite often divert it from its intended path. Similar issues have been encountered during aerial or underwater operations. By measuring these phenomena, wind and current, and modelling their impact on the vessel, actions can be taken to alleviate their effect and ensure the correct trajectory is followed.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,敵対力の存在下でのロボット操作の問題に対処する。 サーベイ操作のための完全なフレームワークであるwaypoint生成、力のモデリング、制御のチューニングについて紹介する。 環境モニタリング、探索と探索、および水量計マッピングの多くの応用において、車両は互いに平行な直線を横切る必要があり、ギャップがなく、冗長なカバレッジがないことが保証される。 しかし、オートマチック・サーフェス・ビークル (ASV) との運用中、風力や電流の存在は車両に作用する外部力を生み出し、しばしば意図した経路から逸脱する。 同様の問題は航空機や水中での運用でも発生している。 これらの現象、風と電流を計測し、その船への影響をモデル化することで、それらの効果を緩和し、正しい軌道をたどることを確実にすることができる。

関連論文リスト

• LOTUSim-Energy: A Maritime Simulator for Human-Drone Interaction in Autonomous Offshore Operation \& Maintenance [0.5545791216381868]
  LOTUSim-Energy(ロツシム・エネルギー)は、オフショア・オペレーションとメンテナンスのためのマルチドメイン・ヒューマン・ドローン・インタラクション用に設計されたリアルタイム海洋シミュレータである。 このシミュレータは、現実的な物理、エネルギーを意識したバッテリモデリング、モジュール検証ツールとしての欠陥検出パイプラインをサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-15T12:49:54Z)
• End-to-end Conditional Diffusion for Realistic and Controllable Visual Traffic Scenario Generation [59.188006170485046]
  E2E-CDiffは、制御可能で現実的なシナリオ生成のためのエンドツーエンドの条件拡散フレームワークである。 微分可能な誘導は速度を規制し、乾燥可能な領域のコンプライアンスを強制し、衝突回避や衝突回避行動をサポートする。 E2E-CDiffは、学習ベースのエゴプランナーとしても競争力がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-21T02:13:25Z)
• Causality-Based Parametric Control Barrier Function for Safe Multi-Vehicle Interaction [30.96105928488279]
  我々は,エゴ車両が学習した予測で周囲の車両に安全に反応できる適応型安全クリティカルコントローラを提案する。 マルチサイクルシステム間での動作柔軟性を活用することにより,タスク効率を大幅に向上できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-23T20:06:30Z)
• AirBender: Adaptive Transportation of Bendable Objects Using Dual UAVs [6.537874129963871]
  本稿では、2台の航空機が自在な弾力性モデルに頼らずに、折り曲げ可能な物体を輸送しながら、軌道を協調的に追従できる適応制御器を提案する。 本手法は,物体の未知な変形特性をオンザフライで適応し,軌道追従作業における安定性と性能を確保する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-07T22:36:03Z)
• Driver-WM: A Driver-Centric Traffic-Conditioned Latent World Model for In-Cabin Dynamics Rollout [55.19244743715421]
  Driver-WMは、ドライバー中心の潜在世界モデルで、アウトキャビンのトラフィックコンテキストを考慮に入れたインキャビンのダイナミクスをロールアウトする。 身体のキネマティクス予測を補助的な行動的・感情的意味認識と統合する。 ドライバ-WMは、反応性の高いハイモーション操作のための堅牢な長距離幾何学的予測を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-06T16:30:48Z)
• Sistema de navegación de cobertura para vehículos no holonómicos en ambientes de exterior [4.2566707664597]
  この研究は、カバレッジ・ナビゲーションを必要とする様々なユニット・プロセスの自動化の可能性を実証することを目的としている。 開発システムは、移動プラットフォームが特定のエリアをカバーすることができるルートの計算を含む。 システムは、様々なシミュレーションと実際の屋外環境でテストされ、90%近いカバレッジで結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-28T00:36:16Z)
• IndustryNav: Exploring Spatial Reasoning of Embodied Agents in Dynamic Industrial Navigation [56.43007596544299]
  IndustryNavは、アクティブな空間推論のための最初の動的産業用ナビゲーションベンチマークである。 9つの最先端のVisual Large Language Modelsの研究によると、クローズドソースモデルは一貫した優位性を維持している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-21T16:48:49Z)
• FlowDrive: Energy Flow Field for End-to-End Autonomous Driving [50.89871153094958]
  FlowDriveは、物理的に解釈可能なエネルギーベースのフローフィールドを導入し、セマンティックな前提と安全性をBEV空間にエンコードする新しいフレームワークである。 NAVSIM v2ベンチマークの実験では、FlowDriveが最先端のパフォーマンスを86.3で達成し、安全性と計画品質の両方において以前のベースラインを超えたことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-17T13:51:33Z)
• GeoDrive: 3D Geometry-Informed Driving World Model with Precise Action Control [50.67481583744243]
  実世界モデルにロバストな3次元形状条件を明示的に統合したGeoDriveを紹介する。 車両の位置を編集することでレンダリングを強化するため,トレーニング中の動的編集モジュールを提案する。 動作精度と空間認識の両面で既存のモデルよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-28T14:46:51Z)
• Autonomous Hiking Trail Navigation via Semantic Segmentation and Geometric Analysis [2.1149122372776743]
  この研究は、自動ハイキングトレイルナビゲーションに新しいアプローチを導入し、必要に応じてオフトレールルートに適応する柔軟性とトレイルアテンデンスをバランスさせる。 このソリューションは、カメラ画像のセマンティックデータとLiDARの幾何学的情報を統合して、周囲の地形を包括的に理解するトラバーサビリティ分析モジュールである。 プランナーは、このトラバーサビリティマップを安全にナビゲートするために使用し、トレイルに固執しながら、軌道上の危険や安全なオフトレールショートカットを避けるために必要であれば、オフトレール移動を許可する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T02:21:10Z)
• Efficient Real-time Smoke Filtration with 3D LiDAR for Search and Rescue with Autonomous Heterogeneous Robotic Systems [56.838297900091426]
  スモークとダストは、搭載された知覚システムに依存するため、あらゆる移動ロボットプラットフォームの性能に影響を与える。 本稿では,重みと空間情報に基づく新しいモジュラー計算フィルタを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-14T16:48:57Z)
• Vision-Based Autonomous Navigation for Unmanned Surface Vessel in Extreme Marine Conditions [2.8983738640808645]
  本稿では,極端海洋環境下での目標物追跡のための自律的視覚に基づくナビゲーション・フレームワークを提案する。 提案手法は砂嵐や霧による可視性低下下でのシミュレーションで徹底的に検証されている。 結果は、ベンチマークしたMBZIRCシミュレーションデータセット全体にわたる最先端のデハージング手法と比較される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-08T14:25:13Z)
• Aeolus Ocean -- A simulation environment for the autonomous COLREG-compliant navigation of Unmanned Surface Vehicles using Deep Reinforcement Learning and Maritime Object Detection [0.0]
  海上部門における無人水上機(USV)の航行自律性は、より安全な水と運用コストの削減につながる可能性がある。 本稿では, 現実的な海洋シミュレーション環境において, COLREG 準拠の DRL を用いた衝突回避航法システムの開発について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-13T11:20:18Z)
• Camera-Radar Perception for Autonomous Vehicles and ADAS: Concepts, Datasets and Metrics [77.34726150561087]
  本研究の目的は、ADASおよび自動運転車のカメラおよびレーダーによる認識の現在のシナリオに関する研究を行うことである。 両センサと融合に関する概念と特徴を提示する。 本稿では、ディープラーニングに基づく検出とセグメンテーションタスクの概要と、車両の認識における主要なデータセット、メトリクス、課題、オープンな質問について説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-08T00:48:32Z)
• Learning energy-efficient driving behaviors by imitating experts [75.12960180185105]
  本稿では,コミュニケーション・センシングにおける制御戦略と現実的限界のギャップを埋める上で,模倣学習が果たす役割について考察する。 擬似学習は、車両の5%に採用されれば、局地的な観測のみを用いて、交通条件の異なるネットワークのエネルギー効率を15%向上させる政策を導出できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T17:08:31Z)
• Autonomous Aerial Robot for High-Speed Search and Intercept Applications [86.72321289033562]
  高速物体把握のための完全自律飛行ロボットが提案されている。 追加のサブタスクとして、我々のシステムは、表面に近い極にある気球を自律的にピアスすることができる。 我々のアプローチは、挑戦的な国際競争で検証され、優れた結果が得られました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T11:49:51Z)
• Multi-Modal Fusion Transformer for End-to-End Autonomous Driving [59.60483620730437]
  画像表現とLiDAR表現を注目で統合する,新しいマルチモードフュージョントランスフォーマであるTransFuserを提案する。 本手法は, 衝突を76%低減しつつ, 最先端駆動性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T11:48:13Z)
• Studying Person-Specific Pointing and Gaze Behavior for Multimodal Referencing of Outside Objects from a Moving Vehicle [58.720142291102135]
  物体選択と参照のための自動車応用において、手指しと目視が広く研究されている。 既存の車外参照手法は静的な状況に重点を置いているが、移動車両の状況は極めて動的であり、安全性に制約がある。 本研究では,外部オブジェクトを参照するタスクにおいて,各モダリティの具体的特徴とそれら間の相互作用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-23T14:56:19Z)
• Probabilistic End-to-End Vehicle Navigation in Complex Dynamic Environments with Multimodal Sensor Fusion [16.018962965273495]
  全日と全天候のナビゲーションは、自動運転にとって重要な機能である。 本稿では,カメラ,ライダー,レーダからの情報を利用して,触覚能力を備えた確率的運転モデルを提案する。 その結果,提案モデルがベースラインを上回り,目に見えない環境での優れた一般化性能を実現することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T03:48:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。