Collision Avoidance for Autonomous Surface Vessels using Novel Artificial Potential Fields

要約

水路を通じた輸送の需要が高まり続けるにつれ、それに応じて海域を航行する船舶の数も増加しています。
その結果、船舶間の事故や衝突が増加し、その中には重大な人命損失や経済的損失につながるものもあります。
研究によると、このような事故の主な要因は人的ミスであることがわかっています。
海事業界は、この問題を軽減するために、自律性への新しいアプローチを常に模索しています。
この研究では、海洋環境における障害物や衝突の回避を実行するための新しい人工ポテンシャル フィールド (APF) の使用について紹介します。
この研究は、ポテンシャル場のモデル化において、従来の関数に比べて調和関数の利点を強調しています。
修正により、この方法は COLREG を遵守しながら動的障害物を効果的に回避するように拡張されています。
従来のポテンシャル フィールドや一般的な速度障害アプローチと比較して、パフォーマンスの向上が見られます。
実際の交通状況をエミュレートするさまざまな渋滞環境でのモンテカルロ シミュレーションを通じて包括的な統計分析も実行され、アプローチの堅牢性が実証されます。

要約(オリジナル)

As the demand for transportation through waterways continues to rise, the number of vessels plying the waters has correspondingly increased. This has resulted in a greater number of accidents and collisions between ships, some of which lead to significant loss of life and financial losses. Research has shown that human error is a major factor responsible for such incidents. The maritime industry is constantly exploring newer approaches to autonomy to mitigate this issue. This study presents the use of novel Artificial Potential Fields (APFs) to perform obstacle and collision avoidance in marine environments. This study highlights the advantage of harmonic functions over traditional functions in modeling potential fields. With a modification, the method is extended to effectively avoid dynamic obstacles while adhering to COLREGs. Improved performance is observed as compared to the traditional potential fields and also against the popular velocity obstacle approach. A comprehensive statistical analysis is also performed through Monte Carlo simulations in different congested environments that emulate real traffic conditions to demonstrate robustness of the approach.

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