Stochastic Guidance of Buoyancy Controlled Vehicles under Ice Shelves using Ocean Currents

要約

我々は、不確実な氷下の海流における浮力制御車両の誘導のための新しい技術を提案します。
南極の棚氷がその下の岩盤と接する接地帯で収集された現場の融解速度測定は、将来の海面上昇のモデルを制約するために不可欠である。
浮力制御車両は、内部の作動によって水柱内での垂直位置を制御しますが、水平方向の推進手段は持たず、そのような現場データ収集のための手頃な価格で信頼性の高いプラットフォームを提供します。
しかし、座礁ゾーンに到達するには、車両は、変動性が高く不確実な海流の中、大まかな位置情報と通信手段を持たずに棚氷の下を数十キロメートル移動する必要があります。
この課題に対処するために、我々は、氷の下の流れと、重要なことにその不確実性に関するモデルベースの知識を活用して、効果的な誘導政策を合成する、部分的に観測可能なMDPアプローチを提案します。
このアプローチでは、近似動的計画法を使用して電流の不確実性をモデル化し、QMDP を使用して位置の不確かさに対処します。
数値実験によると、この政策により、水中車両の最大 88.8% を座礁ゾーンに到達させることができます。これは、最先端の誘導技術と比較して 33% の改善、制御されていない漂流者と比較して 262% の改善です。
まとめると、これらの結果は、モデルベースの氷下誘導が氷下空洞の探査において非常に有望な技術であり、これらの困難でめったに観察されない環境への費用対効果が高く、スケーラブルなアクセスを可能にする可能性があることを示しています。

要約(オリジナル)

We propose a novel technique for guidance of buoyancy-controlled vehicles in uncertain under-ice ocean flows. In-situ melt rate measurements collected at the grounding zone of Antarctic ice shelves, where the ice shelf meets the underlying bedrock, are essential to constrain models of future sea level rise. Buoyancy-controlled vehicles, which control their vertical position in the water column through internal actuation but have no means of horizontal propulsion, offer an affordable and reliable platform for such in-situ data collection. However, reaching the grounding zone requires vehicles to traverse tens of kilometers under the ice shelf, with approximate position knowledge and no means of communication, in highly variable and uncertain ocean currents. To address this challenge, we propose a partially observable MDP approach that exploits model-based knowledge of the under-ice currents and, critically, of their uncertainty, to synthesize effective guidance policies. The approach uses approximate dynamic programming to model uncertainty in the currents, and QMDP to address localization uncertainty. Numerical experiments show that the policy can deliver up to 88.8% of underwater vehicles to the grounding zone — a 33% improvement compared to state-of-the-art guidance techniques, and a 262% improvement over uncontrolled drifters. Collectively, these results show that model-based under-ice guidance is a highly promising technique for exploration of under-ice cavities, and has the potential to enable cost-effective and scalable access to these challenging and rarely observed environments.

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