要約
自律水上船舶 (ASV) は、海上運航の安全性と持続可能性を高める上でますます重要になってきています。
これらの船舶で利用される最新の制御アルゴリズムの信頼性を確保するために、デジタル ツイン (DT) は、仮想環境内で安全で効果的なシミュレーションを実行するための堅牢なフレームワークを提供します。
デジタル ツインは一般に 0 から 5 のスケールで分類され、各レベルは複雑さと機能の進歩を表します。レベル 0 (スタンドアロン) はオフライン モデリング技術を採用します。
レベル 1 (記述) は、センサーとオンライン モデリングを統合して、状況認識を強化します。
レベル 2 (診断) は状態監視とサイバーセキュリティに焦点を当てます。
レベル 3 (予測) には予測分析が組み込まれています。
レベル 4 (規範的) には意思決定支援システムが組み込まれています。
レベル 5 (自律) では、衝突回避や経路追跡などの高度な機能が有効になります。
これらのデジタル表現は、船舶の現在の状態と運航効率に関する洞察を提供するだけでなく、将来のシナリオを予測し、耐用年数を評価することもできます。
リアルタイムのセンサー データで継続的に更新することで、デジタル ツインはモデリング エラーを効果的に修正し、意思決定プロセスを強化します。
DT は複雑な自律システムを実現するための重要な要素であるため、このホワイトペーパーでは、ASV に特化したデジタル ツイン フレームワークを確立するための包括的な方法論を紹介します。
詳細な文献調査を通じて、定義されたレベル全体にわたって既存の最先端のイネーブラーを調査し、この急速に進化する分野における将来の研究開発に貴重な推奨事項を提供します。
要約(オリジナル)
Autonomous surface vessels (ASVs) are becoming increasingly significant in enhancing the safety and sustainability of maritime operations. To ensure the reliability of modern control algorithms utilized in these vessels, digital twins (DTs) provide a robust framework for conducting safe and effective simulations within a virtual environment. Digital twins are generally classified on a scale from 0 to 5, with each level representing a progression in complexity and functionality: Level 0 (Standalone) employs offline modeling techniques; Level 1 (Descriptive) integrates sensors and online modeling to enhance situational awareness; Level 2 (Diagnostic) focuses on condition monitoring and cybersecurity; Level 3 (Predictive) incorporates predictive analytics; Level 4 (Prescriptive) embeds decision-support systems; and Level 5 (Autonomous) enables advanced functionalities such as collision avoidance and path following. These digital representations not only provide insights into the vessel’s current state and operational efficiency but also predict future scenarios and assess life endurance. By continuously updating with real-time sensor data, the digital twin effectively corrects modeling errors and enhances decision-making processes. Since DTs are key enablers for complex autonomous systems, this paper introduces a comprehensive methodology for establishing a digital twin framework specifically tailored for ASVs. Through a detailed literature survey, we explore existing state-of-the-art enablers across the defined levels, offering valuable recommendations for future research and development in this rapidly evolving field.
arxiv情報
| 著者 | Daniel Menges,Adil Rasheed |
| 発行日 | 2024-11-05 19:35:23+00:00 |
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