A Search Strategy and Vessel Detection in Maritime Environment Using Fixed-Wing UAVs

要約

この論文では、固定翼 UAV を使用した、GNSS が拒否された未知の海洋環境における自律捜索と船舶検出の問題に取り組みます。
位置特定、通信範囲、UAV とセンサーの総数が制限されているこのような環境における主な課題は、ターゲット船舶をできるだけ早く検出できるように適切な捜索戦略を実装することです。
したがって、環境を探索するために使用される情報に基づいた方法と情報に基づいていない方法を紹介します。
インフォームド方式は取得した確率マップに依存しますが、非インフォームド方式は環境に関して計算された事前定義されたパスに沿って UAV をナビゲートします。
血管検出方法は、データ注釈ツールを使用してシミュレーターで収集された合成データに基づいてトレーニングされます。
シミュレーションでの比較実験により、センサー、探索方法、船舶検出アルゴリズムの組み合わせにより、このような困難な環境でもターゲット船舶の探索が成功することが示されました。

要約(オリジナル)

In this paper, we address the problem of autonomous search and vessel detection in an unknown GNSS-denied maritime environment with fixed-wing UAVs. The main challenge in such environments with limited localization, communication range, and the total number of UAVs and sensors is to implement an appropriate search strategy so that a target vessel can be detected as soon as possible. Thus we present informed and non-informed methods used to search the environment. The informed method relies on an obtained probabilistic map, while the non-informed method navigates the UAVs along predefined paths computed with respect to the environment. The vessel detection method is trained on synthetic data collected in the simulator with data annotation tools. Comparative experiments in simulation have shown that our combination of sensors, search methods and a vessel detection algorithm leads to a successful search for the target vessel in such challenging environments.

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