Five-Tiered Route Planner for Multi-AUV Accessing Fixed Nodes in Uncertain Ocean Environments

要約

この記事では、確率論的な海洋環境で効率的にタスクを完了できるようにする、複数の自律型水中移動体 (AUV) で複数のノードにアクセスするための 5 層のルート プランナーを紹介します。
まず、事前計画層は単一 AUV ルーティング問題を解決して最適なジャイアント ルート (GR) を見つけ、GR セグメンテーションに基づいて必要な AUV の数を推定し、アクセスする各 AUV にノードを割り当てます。
次に、ルート計画層は、AUV ごとに個別のルートを計画します。
ナビゲーション中、経路計画層は各 AUV に任意の 2 点間の物理経路を提供し、作動層は経路追跡と障害物回避を担当します。
最後に、確率論的な海洋環境では、当初の計画からの逸脱が発生する可能性があるため、オークションベースの調整層が分散方式で AUV 間のオンライン タスク調整を推進します。
提案されたプランナーのパフォーマンスをテストするために複数の異なるシナリオでシミュレーション実験が行われ、提案された方法が既存の方法と比較して AUV の使用量を 7.5% 削減するという有望な結果が示されました。
同じ数の AUV を使用した場合、提案されたプランナーを搭載したフリートは平均タスク完了率が 6.2% 向上しました。

要約(オリジナル)

This article introduces a five-tiered route planner for accessing multiple nodes with multiple autonomous underwater vehicles (AUVs) that enables efficient task completion in stochastic ocean environments. First, the pre-planning tier solves the single-AUV routing problem to find the optimal giant route (GR), estimates the number of required AUVs based on GR segmentation, and allocates nodes for each AUV to access. Second, the route planning tier plans individual routes for each AUV. During navigation, the path planning tier provides each AUV with physical paths between any two points, while the actuation tier is responsible for path tracking and obstacle avoidance. Finally, in the stochastic ocean environment, deviations from the initial plan may occur, thus, an auction-based coordination tier drives online task coordination among AUVs in a distributed manner. Simulation experiments are conducted in multiple different scenarios to test the performance of the proposed planner, and the promising results show that the proposed method reduces AUV usage by 7.5% compared with the existing methods. When using the same number of AUVs, the fleet equipped with the proposed planner achieves a 6.2% improvement in average task completion rate.

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