Adaptive and Collaborative Bathymetric Channel-Finding Approach for Multiple Autonomous Marine Vehicles

要約

この論文では、1 台以上の無人水上飛行体 (USV) を使用して水域を横切る水路を迅速に特定する問題についての調査を報告します。
現在の方法を改善する潜在的なソリューションとして、提案ベースの適応チャネル検索 (PBACS) と呼ばれる新しいアルゴリズムが紹介されています。
PBACS の経験的パフォーマンスは、芝刈り機測量と、上限信頼限界 (UCB) と最大値情報 (MVI) という 2 つの最先端の報酬関数を使用したマルコフ決定プロセス (MDP) 計画と比較されます。
各メソッドのパフォーマンスは、1 つ、2 つ、3 つ、または 4 つの USV を使用して、エリア内の連続チャネルを識別するのにかかる時間を比較することで評価されます。
各メソッドのパフォーマンスは、それぞれが異なるチャネル レイアウトを持つ 10 のシミュレートされた深浅地形シナリオと 1 つのフィールド エリアにわたって比較されます。
シミュレーションと実地試験の結果は、特に少なくとも 3 台の車両が使用されている場合、複数車両の PBACS が平均して芝刈り機、UCB、および MVI ベースの方法よりも優れたパフォーマンスを発揮することを示しています。

要約(オリジナル)

This paper reports an investigation into the problem of rapid identification of a channel that crosses a body of water using one or more Unmanned Surface Vehicles (USV). A new algorithm called Proposal Based Adaptive Channel Search (PBACS) is presented as a potential solution that improves upon current methods. The empirical performance of PBACS is compared to lawnmower surveying and to Markov decision process (MDP) planning with two state-of-the-art reward functions: Upper Confidence Bound (UCB) and Maximum Value Information (MVI). The performance of each method is evaluated through comparison of the time it takes to identify a continuous channel through an area, using one, two, three, or four USVs. The performance of each method is compared across ten simulated bathymetry scenarios and one field area, each with different channel layouts. The results from simulations and field trials indicate that on average multi-vehicle PBACS outperforms lawnmower, UCB, and MVI based methods, especially when at least three vehicles are used.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google