論文の概要: Online Navigation Planning for Long-term Autonomous Operation of Underwater Gliders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19315v1
• Date: Sun, 22 Feb 2026 19:34:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.581789
• Title: Online Navigation Planning for Long-term Autonomous Operation of Underwater Gliders
• Title（参考訳）: 水中グライダーの長期自律運転のためのオンラインナビゲーション計画
• Authors: Victor-Alexandru Darvariu, Charlotte Z. Reed, Jan Stratmann, Bruno Lacerda, Benjamin Allsup, Stephen Woodward, Elizabeth Siddle, Trishna Saeharaseelan, Owain Jones, Dan Jones, Tobias Ferreira, Chloe Baker, Kevin Chaplin, James Kirk, Ashley Morris, Ryan Patmore, Jeff Polton, Charlotte Williams, Alexandra Kokkinaki, Alvaro Lorenzo Lopez, Justin J. H. Buck, Nick Hawes,
• Abstract要約: グライダーナビゲーションを最短経路マルコフ決定プロセスとして定式化し,モンテカルロ木探索に基づくサンプルベースオンラインプランナを提案する。 我々はこれらの手法をSlocumグライダーの自律的なコマンド・アンド・コントロールシステムに統合する。 その結果, 直接航法に比べて効率が向上し, 長期海洋自治のためのサンプルベースプランニングの実践性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.38057493354144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Underwater glider robots have become an indispensable tool for ocean sampling. Although stakeholders are calling for tools to manage increasingly large fleets of gliders, successful autonomous long-term deployments have thus far been scarce, which hints at a lack of suitable methodologies and systems. In this work, we formulate glider navigation planning as a stochastic shortest-path Markov Decision Process and propose a sample-based online planner based on Monte Carlo Tree Search. Samples are generated by a physics-informed simulator that captures uncertain execution of controls and ocean current forecasts while remaining computationally tractable. The simulator parameters are fitted using historical glider data. We integrate these methods into an autonomous command-and-control system for Slocum gliders that enables closed-loop replanning at each surfacing. The resulting system was validated in two field deployments in the North Sea totalling approximately 3 months and 1000 km of autonomous operation. Results demonstrate improved efficiency compared to straight-to-goal navigation and show the practicality of sample-based planning for long-term marine autonomy.
• Abstract（参考訳）: 水中グライダーロボットは、海洋サンプリングに欠かせないツールとなっている。 利害関係者はますます大規模なグライダーを管理するためのツールを求めているが、自律的な長期展開が成功していないため、適切な方法論やシステムが欠如していることが示唆されている。 本研究では,グライダーナビゲーション計画を確率的最短パスマルコフ決定プロセスとして定式化し,モンテカルロ木探索に基づくサンプルベースオンラインプランナを提案する。 サンプルは物理インフォームドシミュレーターによって生成され、制御や海流予測の不確実な実行を捉えながら、計算処理が可能である。 シミュレータパラメータは、履歴グライダーデータを用いて適合する。 我々はこれらの手法をSlocumグライダーの自律的なコマンド・アンド・コントロールシステムに統合する。 結果として得られたシステムは、北海での2つの野戦配備で約3ヶ月と1000kmの自律作戦で検証された。 その結果, 直接航法に比べて効率が向上し, 長期海洋自治のためのサンプルベースプランニングの実践性を示した。

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