論文の概要: Sonar-based Deep Learning in Underwater Robotics: Overview, Robustness and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11840v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 15:03:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:54:25.202032
• Title: Sonar-based Deep Learning in Underwater Robotics: Overview, Robustness and Challenges
• Title（参考訳）: 水中ロボティクスにおけるソナーに基づく深層学習 : 概観,ロバスト性,課題
• Authors: Martin Aubard, Ana Madureira, Luís Teixeira, José Pinto,
• Abstract要約: 水中でのソナーの使用は、限られた訓練データと固有のノイズが特徴であり、頑丈さをモデル化する上での課題となっている。 本稿では,分類,物体検出,セグメンテーション,SLAMなどのソナーベース認知タスクモデルについて検討する。 ソナーベースの最先端データセット、シミュレータ、ニューラルネットワーク検証、アウト・オブ・ディストリビューション、敵攻撃などの堅牢性メソッドを体系化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46873264197900916
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• Abstract: With the growing interest in underwater exploration and monitoring, Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) have become essential. The recent interest in onboard Deep Learning (DL) has advanced real-time environmental interaction capabilities relying on efficient and accurate vision-based DL models. However, the predominant use of sonar in underwater environments, characterized by limited training data and inherent noise, poses challenges to model robustness. This autonomy improvement raises safety concerns for deploying such models during underwater operations, potentially leading to hazardous situations. This paper aims to provide the first comprehensive overview of sonar-based DL under the scope of robustness. It studies sonar-based DL perception task models, such as classification, object detection, segmentation, and SLAM. Furthermore, the paper systematizes sonar-based state-of-the-art datasets, simulators, and robustness methods such as neural network verification, out-of-distribution, and adversarial attacks. This paper highlights the lack of robustness in sonar-based DL research and suggests future research pathways, notably establishing a baseline sonar-based dataset and bridging the simulation-to-reality gap.
• Abstract（参考訳）: 水中探査と監視への関心が高まっているため、自律型水中車両(AUV)が不可欠となっている。 近年、搭載型ディープラーニング(DL)への関心は、効率的な視覚ベースのDLモデルに頼って、リアルタイム環境相互作用能力の向上に寄与している。 しかし、限られた訓練データと固有のノイズを特徴とする水中環境におけるソナーの使用は、ロバスト性をモデル化するための課題を提起する。 この自律的な改善は、水中での運用中にそのようなモデルをデプロイする際の安全性上の懸念を高め、潜在的に危険な状況を引き起こす可能性がある。 本稿では,ソナー型DLについて,ロバスト性の範囲で概観する。 ソナーベースDL知覚タスクモデル(分類、オブジェクト検出、セグメンテーション、SLAM)を研究する。 さらに、ソナーベースの最先端データセット、シミュレータ、ニューラルネットワーク検証、アウト・オブ・ディストリビューション、敵攻撃などの堅牢性手法を体系化する。 本稿では,ソナーベースDL研究におけるロバスト性の欠如に注目し,ソナーベースデータセットの確立とシミュレーションと現実のギャップの埋め合わせなど,今後の研究経路を提案する。

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