論文の概要: MarineFormer: A Spatio-Temporal Attention Model for USV Navigation in Dynamic Marine Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13973v4
• Date: Wed, 09 Jul 2025 23:40:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 14:32:07.58895
• Title: MarineFormer: A Spatio-Temporal Attention Model for USV Navigation in Dynamic Marine Environments
• Title（参考訳）: MarineFormer: 動的海洋環境におけるUSVナビゲーションのための時空間注意モデル
• Authors: Ehsan Kazemi, Dechen Gao, Iman Soltani,
• Abstract要約: 局所流れ場計測を取り入れることによって,問題の性質が根本的に変化し,解決不可能なナビゲーションシナリオがトラクタブルなものに変換されることを示す。 センサ融合のための空間的注意と時間的注意を統合したトランスフォーマーベースのポリシーアーキテクチャであるtextbfMarineFormer を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.669739954510407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous navigation in marine environments can be extremely challenging, especially in the presence of spatially varying flow disturbances and dynamic and static obstacles. In this work, we demonstrate that incorporating local flow field measurements fundamentally alters the nature of the problem, transforming otherwise unsolvable navigation scenarios into tractable ones. However, the mere availability of flow data is not sufficient; it must be effectively fused with conventional sensory inputs such as ego-state and obstacle states. To this end, we propose \textbf{MarineFormer}, a Transformer-based policy architecture that integrates two complementary attention mechanisms: spatial attention for sensor fusion, and temporal attention for capturing environmental dynamics. MarineFormer is trained end-to-end via reinforcement learning in a 2D simulated environment with realistic flow features and obstacles. Extensive evaluations against classical and state-of-the-art baselines show that our approach improves episode completion success rate by nearly 23\% while reducing path length. Ablation studies further highlight the critical role of flow measurements and the effectiveness of our proposed architecture in leveraging them.
• Abstract（参考訳）: 海洋環境における自律航法は、特に空間的に変化する流れの乱れや動的および静的な障害物が存在する場合、非常に困難である。 本研究では,局所流れ場計測を取り入れることによって,問題の性質が根本的に変化し,解決不可能なナビゲーションシナリオがトラクタブルなシナリオに変換されることを実証する。 しかし、フローデータの可用性は十分ではなく、エゴ状態や障害物状態のような従来の感覚入力と効果的に融合する必要がある。 そこで本稿では, センサ融合のための空間的注意と, 環境力学を捉えるための時間的注意という2つの相補的注意機構を統合した, トランスフォーマーベースのポリシーアーキテクチャである, \textbf{MarineFormer}を提案する。 MarineFormerは、現実的なフロー特徴と障害物を持つ2Dシミュレーション環境で、強化学習を通じてエンドツーエンドでトレーニングされている。 古典的,最先端のベースラインに対する広範囲な評価は,パス長を減少させながら,エピソード完了率を約23%向上させることを示す。 アブレーション研究は、フロー計測の重要部分と、それを活用する上で提案したアーキテクチャの有効性をさらに強調する。

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