General Anomaly Detection of Underwater Gliders Validated by Large-scale Deployment Datasets

要約

水中グライダーは、海洋学において様々な用途に広く使用されている。しかし、サメの衝突やコバンザメの付着のような予測不可能な事象は、グライダーの異常な挙動や機器の喪失につながる可能性がある。本論文では、実際の海洋環境における水中グライダーの動作状態を評価するために、異常検出アルゴリズムを採用する。異常を検出すると、グライダーのパイロットに迅速な警告が提供され、パイロットはさらなる被害を防ぐためにグライダーを制御することができる。検出アルゴリズムは、ジョージア大学スキダウェイ海洋研究所（SkIO）と南フロリダ大学（USF）が主導する実際のグライダー配備で収集された複数のデータセットに適用される。アルゴリズムの汎用性を実証するため、実験評価を4つのグライダー展開データセットに適用し、それぞれ異なるシーンで起こる様々な異常を強調する。具体的には、異常の詳細な分析を行い、パイロットログと比較するために、回収後にのみ利用可能な高解像度のデータセットを利用する。さらに、浮上イベント時にグライダーから送信されたデータのリアルタイムサブセットに基づいてオンライン検出をシミュレートする。リアルタイムのデータには、回収後のデータほど豊富な情報は含まれていないかもしれませんが、グライダーのパイロットが潜在的な異常状態をリアルタイムで監視することができるため、オンライン検出は非常に重要です。

要約(オリジナル)

Underwater gliders have been widely used in oceanography for a range of applications. However, unpredictable events like shark strikes or remora attachments can lead to abnormal glider behavior or even loss of the instrument. This paper employs an anomaly detection algorithm to assess operational conditions of underwater gliders in the real-world ocean environment. Prompt alerts are provided to glider pilots upon detecting any anomaly, so that they can take control of the glider to prevent further harm. The detection algorithm is applied to multiple datasets collected in real glider deployments led by the University of Georgia’s Skidaway Institute of Oceanography (SkIO) and the University of South Florida (USF). In order to demonstrate the algorithm generality, the experimental evaluation is applied to four glider deployment datasets, each highlighting various anomalies happening in different scenes. Specifically, we utilize high resolution datasets only available post-recovery to perform detailed analysis of the anomaly and compare it with pilot logs. Additionally, we simulate the online detection based on the real-time subsets of data transmitted from the glider at the surfacing events. While the real-time data may not contain as much rich information as the post-recovery one, the online detection is of great importance as it allows glider pilots to monitor potential abnormal conditions in real time.

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