論文の概要: An Efficient Detection and Control System for Underwater Docking using
Machine Learning and Realistic Simulation: A Comprehensive Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01522v2
- Date: Mon, 6 Nov 2023 19:34:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 22:10:07.811706
- Title: An Efficient Detection and Control System for Underwater Docking using
Machine Learning and Realistic Simulation: A Comprehensive Approach
- Title（参考訳）: 機械学習と現実的なシミュレーションを用いた水中ドッキングの効率的な検出制御システム:包括的アプローチ
- Authors: Jalil Chavez-Galaviz, Jianwen Li, Matthew Bergman, Miras Mengdibayev,
Nina Mahmoudian
- Abstract要約: この研究は、水中ドッキングの検出と分類を行うために異なるディープラーニングアーキテクチャと比較する。
GAN(Generative Adversarial Network)は画像から画像への変換に用いられ、ガゼボのシミュレーション画像を水中画像に変換する。
その結果,水中の潮流によらず,高濁度シナリオでは20%の改善が見られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.039813366558306
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Underwater docking is critical to enable the persistent operation of
Autonomous Underwater Vehicles (AUVs). For this, the AUV must be capable of
detecting and localizing the docking station, which is complex due to the
highly dynamic undersea environment. Image-based solutions offer a high
acquisition rate and versatile alternative to adapt to this environment;
however, the underwater environment presents challenges such as low visibility,
high turbidity, and distortion. In addition to this, field experiments to
validate underwater docking capabilities can be costly and dangerous due to the
specialized equipment and safety considerations required to conduct the
experiments. This work compares different deep-learning architectures to
perform underwater docking detection and classification. The architecture with
the best performance is then compressed using knowledge distillation under the
teacher-student paradigm to reduce the network's memory footprint, allowing
real-time implementation. To reduce the simulation-to-reality gap, a Generative
Adversarial Network (GAN) is used to do image-to-image translation, converting
the Gazebo simulation image into a realistic underwater-looking image. The
obtained image is then processed using an underwater image formation model to
simulate image attenuation over distance under different water types. The
proposed method is finally evaluated according to the AUV docking success rate
and compared with classical vision methods. The simulation results show an
improvement of 20% in the high turbidity scenarios regardless of the underwater
currents. Furthermore, we show the performance of the proposed approach by
showing experimental results on the off-the-shelf AUV Iver3.
- Abstract（参考訳）: 水中ドッキングは、自律水中車両(AUV)の持続的な運用を可能にするために重要である。
そのため、AUVは、非常にダイナミックな海底環境のために複雑であるドッキングステーションを検出し、位置を特定できなければならない。
イメージベースのソリューションは、この環境に適応するための高い獲得率と多用途な代替手段を提供するが、水中環境は、視認性、高い濁度、歪みといった課題を呈する。
これに加えて、水中ドッキング能力を検証するフィールド実験は、実験を行うのに必要な特別な機器と安全上の考慮のために、コストと危険が伴う。
この研究は、異なるディープラーニングアーキテクチャを比較し、水中ドッキング検出と分類を行う。
最高の性能を持つアーキテクチャは、教師-学生パラダイムの下で知識蒸留を用いて圧縮され、ネットワークのメモリフットプリントを削減し、リアルタイムの実装を可能にする。
シミュレーションと現実のギャップを低減するため、GAN(Generative Adversarial Network)を用いて画像間変換を行い、ガゼボシミュレーション画像をリアルな水中画像に変換する。
得られた画像は水中画像形成モデルを用いて処理され、異なる水面下での画像減衰をシミュレートする。
提案手法はAUVドッキング成功率に応じて評価され,古典的視覚法と比較された。
シミュレーションの結果,水中の潮流によらず,高濁度シナリオでは20%の改善が見られた。
さらに,市販のAUV Iver3に実験結果を示すことにより,提案手法の性能を示す。
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