論文の概要: Coverage Path Planning for Autonomous Sailboats in Inhomogeneous and Time-Varying Oceans: A Spatiotemporal Optimization Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15901v1
• Date: Fri, 13 Feb 2026 03:37:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.526008
• Title: Coverage Path Planning for Autonomous Sailboats in Inhomogeneous and Time-Varying Oceans: A Spatiotemporal Optimization Approach
• Title（参考訳）: 不均質および時変性海域における自律帆船の被覆経路計画:時空間最適化アプローチ
• Authors: Yang An, Zhikang Ge, Taiyu Zhang, Jean-Baptiste R. G. Souppez, Gaofei Xu, Zhengru Ren,
• Abstract要約: 自律的なヨットは、風力による耐久性のために長期の海洋観測に適している。 セイルボートの性能は異方性が高く、不均一で時変する風と電流場の影響を強く受けている。 本稿では,自律型ヨットに適した網羅経路計画手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.238675950114716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous sailboats are well suited for long-duration ocean observation due to their wind-driven endurance. However, their performance is highly anisotropic and strongly influenced by inhomogeneous and time-varying wind and current fields, limiting the effectiveness of existing coverage methods such as boustrophedon sweeping. Planning under these environmental and maneuvering constraints remains underexplored. This paper presents a spatiotemporal coverage path planning framework tailored to autonomous sailboats, combining (1) topology-based morphological constraints in the spatial domain to promote compact and continuous coverage, and (2) forecast-aware look-ahead planning in the temporal domain to anticipate environmental evolution and enable foresighted decision-making. Simulations conducted under stochastic inhomogeneous and time-varying ocean environments, including scenarios with partial directional accessibility, demonstrate that the proposed method generates efficient and feasible coverage paths where traditional strategies often fail. To the best of our knowledge, this study provides the first dedicated solution to the coverage path planning problem for autonomous sailboats operating in inhomogeneous and time-varying ocean environments, establishing a foundation for future cooperative multi-sailboat coverage.
• Abstract（参考訳）: 自律的なヨットは、風力による耐久性のために長期の海洋観測に適している。 しかし, その性能は異方性が高く, 不均質風と時変風と電流場の影響を強く受けており, ブーストロフェドンスイーピングなどの既存の適用方法の有効性を制限している。 これらの環境および操作上の制約の下での計画はまだ未定である。 本稿では,(1)空間領域におけるトポロジに基づく形態的制約を組み合わして,コンパクトかつ連続的なカバレッジを促進させ,(2)環境の進化を予測し,予測された意思決定を可能にする,時空間領域における予測型ルックアヘッド計画とを組み合わさった,自律型ヨットに適した時空間被覆経路計画フレームワークを提案する。 半方向アクセシビリティを持つシナリオを含む確率的不均質および時間的変動海洋環境下でのシミュレーションにより,従来の戦略がしばしば失敗する,効率的かつ実現可能なカバレッジパスを生成することを示した。 我々の知る限り、この研究は、不均一で時間的変化のある海洋環境下での自律型ヨットのカバーパス計画問題に対する最初の専用ソリューションを提供し、将来の協調型マルチセイルボートのカバレッジの基盤を確立します。

関連論文リスト

• COLREGs Compliant Collision Avoidance and Grounding Prevention for Autonomous Marine Navigation [8.778606523987198]
  海上自家用表面船(MASS)は、海上産業における乗組員の不足、安全、および運用効率に対処するための有望な解決策としてますます見なされている。 本稿では,海上衝突防止国際規則(COLREG)の遵守と防止要件を実現するMASSの統一動作計画手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-03T00:11:26Z)
• Streaming Real-Time Trajectory Prediction Using Endpoint-Aware Modeling [54.94692733670454]
  近隣の交通機関の将来の軌道は、自動運転車の経路計画と意思決定に大きな影響を与えている。 本稿では,軽量かつ高精度なストリーミングベース軌道予測手法を提案する。 当社のアプローチは推論遅延を大幅に低減し、現実のデプロイメントに適しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-02T13:44:23Z)
• Khalasi: Energy-Efficient Navigation for Surface Vehicles in Vortical Flow Fields [1.497481482212619]
  カラシ(Gujarati)は、海流を巧みに利用して、最小限の努力で広大な海を航行している。 渦流場におけるエネルギー効率の高い表面車両ナビゲーションのための学習に基づくアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-07T16:36:31Z)
• FASTopoWM: Fast-Slow Lane Segment Topology Reasoning with Latent World Models [75.28505955393591]
  レーンセグメント推論は、総合的な鳥眼ビュー(BEV)ロードシーン理解を提供する。 ストリームベースの時間的伝搬法は,クエリレベルとBEVレベルの両方に時間的手がかりを組み込むことで,有望な結果を示した。 FASTopoWMは、潜在世界モデルで拡張された新しい高速スローレーンセグメント推論フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-31T08:12:56Z)
• Autonomous search of real-life environments combining dynamical system-based path planning and unsupervised learning [0.0]
  本研究は,カオスカバレッジパスプランナの現実的応用のための新しいフレームワークを開発する。 効果的な障害物回避、カオス軌道分散、正確なリアルタイムカバレッジ計算のための技術を提供する。 このアプリケーションの性能は、従来の最適経路プランナーに匹敵するものだった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-03T00:09:31Z)
• SALT: Sea lice Adaptive Lattice Tracking -- An Unsupervised Approach to Generate an Improved Ocean Model [72.3183990520267]
  シーライス分散と分布を効率的に推定するためのシーライス適応格子追跡手法を提案する。 具体的には、局所的な海洋特性に基づいて、オーシャンモデルの格子グラフにノードをマージすることで、適応的な空間メッシュを生成する。 提案手法は, 変動する気候下での海洋ライス寄生圧マップの予測モデルにより, 積極的養殖管理の促進を約束するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T17:29:42Z)
• The Importance of Prior Knowledge in Precise Multimodal Prediction [71.74884391209955]
  道路にはよく定義された地形、地形、交通規則がある。 本稿では,構造的事前を損失関数として組み込むことを提案する。 実世界の自動運転データセットにおけるアプローチの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-04T03:56:11Z)

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。