Stonefish: Supporting Machine Learning Research in Marine Robotics

要約

シミュレーションは、海洋ロボット工学で非常に価値があり、水中および表面操作の困難な条件でテストするための費用対効果の高い制御環境を提供します。
現実世界の試験の高いコストと物流上の困難を考えると、海底環境の運用条件をキャプチャできるシミュレーターは、遠隔操作および自律的な水中車両のアルゴリズムの開発と改良の鍵となっています。
このペーパーでは、海洋ロボティクスソリューションの開発とテストをサポートする高度なオープンソースプラットフォームであるStonefish Simulatorの最近の機能強化を強調しています。
キーの更新には、イベントベースのカメラ、サーマルカメラ、光フローカメラなどの追加のセンサーのスイート、視覚的な光通信、テザー操作のサポート、改善されたスラスタモデリング、より柔軟な流体力学、強化
ソナーの精度。
これらの開発と自動化された注釈ツールは、特に既知のグラウンドトゥルースを備えたトレーニングデータを収集するのが難しいか不可能な機械学習の分野で、海洋ロボット工学研究におけるストーンフィッシュの役割を大幅に強化します。

要約(オリジナル)

Simulations are highly valuable in marine robotics, offering a cost-effective and controlled environment for testing in the challenging conditions of underwater and surface operations. Given the high costs and logistical difficulties of real-world trials, simulators capable of capturing the operational conditions of subsea environments have become key in developing and refining algorithms for remotely-operated and autonomous underwater vehicles. This paper highlights recent enhancements to the Stonefish simulator, an advanced open-source platform supporting development and testing of marine robotics solutions. Key updates include a suite of additional sensors, such as an event-based camera, a thermal camera, and an optical flow camera, as well as, visual light communication, support for tethered operations, improved thruster modelling, more flexible hydrodynamics, and enhanced sonar accuracy. These developments and an automated annotation tool significantly bolster Stonefish’s role in marine robotics research, especially in the field of machine learning, where training data with a known ground truth is hard or impossible to collect.

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