論文の概要: Depth-Constrained ASV Navigation with Deep RL and Limited Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18253v1
• Date: Fri, 25 Apr 2025 10:56:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.745596
• Title: Depth-Constrained ASV Navigation with Deep RL and Limited Sensing
• Title（参考訳）: 深部RLと限定センシングを用いた深部拘束型ASVナビゲーション
• Authors: Amirhossein Zhalehmehrabi, Daniele Meli, Francesco Dal Santo, Francesco Trotti, Alessandro Farinelli,
• Abstract要約: 本研究では,深度制約下でのASVナビゲーションのための強化学習フレームワークを提案する。 環境意識を高めるため,GPレグレッションをRLフレームワークに統合する。 我々は,実世界の水環境に対して,訓練された政策が適切に一般化されることを保証する効果的なシミュレート・トゥ・リアル・トランスファーを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.77464360746532
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous Surface Vehicles (ASVs) play a crucial role in maritime operations, yet their navigation in shallow-water environments remains challenging due to dynamic disturbances and depth constraints. Traditional navigation strategies struggle with limited sensor information, making safe and efficient operation difficult. In this paper, we propose a reinforcement learning (RL) framework for ASV navigation under depth constraints, where the vehicle must reach a target while avoiding unsafe areas with only a single depth measurement per timestep from a downward-facing Single Beam Echosounder (SBES). To enhance environmental awareness, we integrate Gaussian Process (GP) regression into the RL framework, enabling the agent to progressively estimate a bathymetric depth map from sparse sonar readings. This approach improves decision-making by providing a richer representation of the environment. Furthermore, we demonstrate effective sim-to-real transfer, ensuring that trained policies generalize well to real-world aquatic conditions. Experimental results validate our method's capability to improve ASV navigation performance while maintaining safety in challenging shallow-water environments.
• Abstract（参考訳）: オートマチック・サーフェス・ビークル (ASV) は海洋活動において重要な役割を担っているが、浅海域での航行は、ダイナミックな乱れや深度制約のために困難である。 従来のナビゲーション戦略はセンサー情報に限られており、安全かつ効率的な操作を困難にしている。 本稿では,下向きのSingle Beam Echosounder (SBES) からのタイムステップ毎の1回の深度測定のみを回避しながら,車両が目標に到達しなければならない深度制約下でのASVナビゲーションのための強化学習(RL)フレームワークを提案する。 環境意識を高めるため,我々はガウス過程(GP)回帰をRLフレームワークに統合し,スパースソナー読解から潜水深度マップを段階的に推定する。 このアプローチは環境のより豊かな表現を提供することによって意思決定を改善する。 さらに,実世界の水文条件に対して,訓練された政策が適切に一般化されることを保証し,効果的なシミュレート・トゥ・リアル・トランスファーを実証する。 実験により,浅瀬環境における安全を維持しつつ,ASV航法性能を向上させる手法の有効性を検証した。

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