論文の概要: Feature Space Exploration For Planning Initial Benthic AUV Surveys

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11598v1
• Date: Tue, 25 May 2021 01:20:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-26 13:49:00.249985
• Title: Feature Space Exploration For Planning Initial Benthic AUV Surveys
• Title（参考訳）: ベントニックAUV調査計画のための特徴空間探査
• Authors: Jackson Shields, Oscar Pizarro, Stefan B. Williams
• Abstract要約: 特別目的自律水中車両(AUV)はベントニック(海底)調査に使用される。 カメラのフットプリントが小さく、調査対象地域が広いため、これらのAUVは数万平方メートル以上の面積をカバーできない。 本研究では,バスメータの特徴空間表現を効率的に探索する初期のAUVサーベイを計画する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.783783498844016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Special-purpose Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) are utilised for benthic (seafloor) surveys, where the vehicle collects optical imagery of near the seafloor. Due to the small-sensor footprint of the cameras and the vast areas to be surveyed, these AUVs can not feasibly full coverage of areas larger than a few tens of thousands of square meters. Therefore AUV paths which sample sparsely, yet effectively, the survey areas are necessary. Broad scale acoustic bathymetric data is ready available over large areas, and often is a useful prior of seafloor cover. As such, prior bathymetry can be used to guide AUV data collection. This research proposes methods for planning initial AUV surveys that efficiently explore a feature space representation of the bathymetry, in order to sample from a diverse set of bathymetric terrain. This will enable the AUV to visit areas that likely contain unique habitats and are representative of the entire survey site. The suitability of these methods to plan AUV surveys is evaluated based on the coverage of the feature space and also the ability to visit all classes of benthic habitat on the initial dive. This is a valuable tool for AUV surveys as it increases the utility of initial dives. It also delivers a comprehensive training set to learn a relationship between acoustic bathymetry and visually-derived seafloor classifications.
• Abstract（参考訳）: 特別目的自律水中車両(AUV)は、海底付近の光学画像を収集するベントニック(海底)調査に使用される。 カメラの小さなセンサーの足跡と、調査対象地域が広いため、これらのauvは数万平方メートル以上のエリアをカバーすることはできない。 そのため, サンプルの少ないAUVパスを効果的に実施するには, 調査エリアが必要である。 広帯域の音響浴量測定データは広い範囲で利用可能であり、しばしば海底カバーに先立って有用である。 そのため、AUVデータ収集のガイドには、事前の浴量測定が使用できる。 本研究は,多種多様な水浴場から試料を採取するために,水浴計の特徴空間表現を効率的に探索する初期auvサーベイの計画手法を提案する。 これにより、AUVは独自の生息地を含む可能性があり、調査地域全体を代表する地域を訪問できる。 これらの手法のAUV調査計画への適合性は,特徴空間のカバレッジと,初期潜水時のベント性生息地の全クラスへの訪問能力に基づいて評価される。 これは、初期潜水の有用性を高めるため、AUV調査にとって貴重なツールである。 また、音響浴量測定と視覚由来の海底分類の関係を学習するための総合的なトレーニングセットも提供する。

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