論文の概要: Design and Implementation of a Dual Uncrewed Surface Vessel Platform for Bathymetry Research under High-flow Conditions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12539v1
- Date: Tue, 18 Feb 2025 05:01:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-19 14:05:26.000080
- Title: Design and Implementation of a Dual Uncrewed Surface Vessel Platform for Bathymetry Research under High-flow Conditions
- Title(参考訳): 高流動環境下での浴槽試験用二重廃容器プラットフォームの設計と実装
- Authors: Dinesh Kumar, Amin Ghorbanpour, Kin Yen, Iman Soltani,
- Abstract要約: 水中地形学の研究であるbathymetryは、水中構造物のソナーマッピングに依存している。
センサーの損傷や血管の喪失に伴う高い財政的リスクは、水位測定のために無人表面船(USV)を配備する難しさを生じさせる。
本稿では,このギャップを2つの相補的なUSVシステムの設計と実装を通じて解決する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.545813120882224
- License:
- Abstract: Bathymetry, the study of underwater topography, relies on sonar mapping of submerged structures. These measurements, critical for infrastructure health monitoring, often require expensive instrumentation. The high financial risk associated with sensor damage or vessel loss creates a reluctance to deploy uncrewed surface vessels (USVs) for bathymetry. However, the crewed-boat bathymetry operations, are costly, pose hazards to personnel, and frequently fail to achieve the stable conditions necessary for bathymetry data collection, especially under high currents. Further research is essential to advance autonomous control, navigation, and data processing technologies, with a particular focus on bathymetry. There is a notable lack of accessible hardware platforms that allow for integrated research in both bathymetry-focused autonomous control and navigation, as well as data evaluation and processing. This paper addresses this gap through the design and implementation of two complementary USV systems tailored for uncrewed bathymetry research. This includes a low-cost USV for Navigation And Control research (NAC-USV) and a second, high-end USV equipped with a high-resolution multi-beam sonar and the associated hardware for Bathymetry data quality Evaluation and Post-processing research (BEP-USV). The NAC-USV facilitates the investigation of autonomous, fail-safe navigation and control, emphasizing the stability requirements for high-quality bathymetry data collection while minimizing the risk to equipment. The BEP-USV, which mirrors the NAC-USV hardware, is then used for additional control validation and in-depth exploration of bathymetry data evaluation and post-processing methodologies. We detail the design and implementation of both systems, and open source the design. Furthermore, we demonstrate the system's effectiveness in a range of operational scenarios.
- Abstract(参考訳): 水中地形学の研究であるbathymetryは、水中構造物のソナーマッピングに依存している。
インフラの健康モニタリングに重要なこれらの測定は、しばしば高価な計器を必要とする。
センサーの損傷や血管の喪失に伴う高い財政的リスクは、水位測定のために無人表面船(USV)を配備する難しさを生じさせる。
しかし、船内での水位測定を行う作業は費用がかかり、人員に危険をもたらし、特に高電流下では、水位測定データ収集に必要な安定した条件を達成できないことがしばしばある。
自律的な制御、ナビゲーション、データ処理技術の進歩にはさらなる研究が不可欠である。
自動制御とナビゲーション、データ評価と処理の両方を統合的に研究できる、アクセス可能なハードウェアプラットフォームがないことは注目に値する。
本稿では,このギャップを2つの相補的なUSVシステムの設計と実装を通じて解決する。
これには、低コストのナビゲーション・アンド・コントロール研究(NAC-USV)と、高解像度のマルチビームソナーと、Bathymetryデータ品質評価・後処理研究(BEP-USV)のためのハードウェアを備えた第2のハイエンドUSVが含まれる。
NAC-USVは、自律的でフェールセーフなナビゲーションと制御の調査を促進し、機器のリスクを最小限にしつつ、高品質な水位計データ収集の安定性要件を強調している。
その後、NAC-USVハードウェアを反映したBEP-USVが追加の制御検証や、水深測定データ評価および後処理手法の詳細な探索に使用される。
両システムの設計と実装について詳述し、その設計をオープンソース化する。
さらに,システムの有効性をさまざまな運用シナリオで実証する。
関連論文リスト
- Enhancing Maritime Situational Awareness through End-to-End Onboard Raw Data Analysis [4.441792803766689]
本研究は、小型衛星の厳密な帯域幅、エネルギー、遅延制約に対処する枠組みを提案する。
衛星画像からの船舶の直接検出・分類における深層学習手法の適用について検討した。
本手法は,車載処理チェーンの簡素化により,キャリブレーションや整形などの計算集約的なステップを必要とせず,直接解析を容易にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-05T18:38:42Z) - Towards an Autonomous Surface Vehicle Prototype for Artificial Intelligence Applications of Water Quality Monitoring [68.41400824104953]
本稿では,人工知能アルゴリズムの利用と水質モニタリングのための高感度センシング技術に対処する車両プロトタイプを提案する。
車両には水質パラメータと水深を測定するための高品質なセンサーが装備されている。
ステレオカメラにより、実際の環境でのマクロプラスチックの検出と検出も可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-08T10:35:32Z) - Angle Robustness Unmanned Aerial Vehicle Navigation in GNSS-Denied
Scenarios [66.05091704671503]
本稿では、ポイントツーポイントナビゲーションタスクにおける飛行偏差に対処する新しい角度ナビゲーションパラダイムを提案する。
また、Adaptive Feature Enhance Module、Cross-knowledge Attention-guided Module、Robust Task-oriented Head Moduleを含むモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-04T08:41:20Z) - 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) - Tightly-coupled Visual-DVL-Inertial Odometry for Robot-based Ice-water
Boundary Exploration [8.555466536537292]
ローカライズ精度を高めるために,マルチセンサ融合フレームワークを提案する。
画像、ドップラー速度ログ(DVL)、慣性測定ユニット(IMU)、圧力センサーが統合されている。
提案手法は,凍結氷下のフィールドで収集したデータセットを用いて検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-29T20:16:39Z) - Robust Path Following on Rivers Using Bootstrapped Reinforcement
Learning [0.0]
本稿では,内陸海域における自律型表面容器(ASV)の航行制御のための深層強化学習(DRL)エージェントを開発した。
最先端のブートストラップ付きQ-ラーニングアルゴリズムと多用途のトレーニング環境ジェネレータを組み合わせることで、堅牢で正確な舵制御を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T07:21:27Z) - Censored Deep Reinforcement Patrolling with Information Criterion for
Monitoring Large Water Resources using Autonomous Surface Vehicles [0.0]
本研究は,自律走行車を用いた大規模水資源モニタリングの枠組みを提案する。
データに対する不確実性低減の尺度として情報ゲインを用いて,モデルに基づく障害物回避のためのQ-Censoring機構によって改良されたディープQ-ラーニングアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-12T07:33:46Z) - Benchmarking Safe Deep Reinforcement Learning in Aquatic Navigation [78.17108227614928]
本研究では,水文ナビゲーションに着目した安全強化学習のためのベンチマーク環境を提案する。
価値に基づく政策段階の深層強化学習(DRL)について考察する。
また,学習したモデルの振る舞いを所望の特性の集合上で検証する検証戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-16T16:53:56Z) - Data-driven controllers and the need for perception systems in
underwater manipulation [4.060731229044571]
UVMSのモデリングは、非常に非線形なダイナミクスのために複雑でコストがかかるプロセスである。
これは、オブジェクトの操作が必要なタスクで増大します。
未知のペイロードを扱うUVMSの制御戦略を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-21T17:25:10Z) - Efficient and Robust LiDAR-Based End-to-End Navigation [132.52661670308606]
我々は,LiDARをベースとした効率的なエンドツーエンドナビゲーションフレームワークを提案する。
本稿では,スパース畳み込みカーネル最適化とハードウェア対応モデル設計に基づくFast-LiDARNetを提案する。
次に,単一の前方通過のみから予測の不確かさを直接推定するハイブリッド・エビデンシャル・フュージョンを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-20T17:52:37Z) - Data Freshness and Energy-Efficient UAV Navigation Optimization: A Deep
Reinforcement Learning Approach [88.45509934702913]
我々は、移動基地局(BS)が配備される複数の無人航空機(UAV)のナビゲーションポリシーを設計する。
我々は、地上BSにおけるデータの鮮度を確保するために、エネルギーや情報年齢(AoI)の制約などの異なる文脈情報を組み込んだ。
提案したトレーニングモデルを適用することで、UAV-BSに対する効果的なリアルタイム軌道ポリシーは、時間とともに観測可能なネットワーク状態をキャプチャする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-21T07:29:15Z)
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。