PyGemini: Unified Software Development towards Maritime Autonomy Systems

要約

自律型表面容器（ASV）の安全性と証明性を確保するには、広範なシミュレーション、テスト、検証によってサポートされる堅牢な意思決定システムが必要です。
ただし、現在の海上自治開発の景観は断片化されています – コミュニケーション、シミュレーション、監視、およびシステム統合のための異なるツールに依存しています。これは、学際的な協力を妨げ、保険会社と規制団体によって要求される説得力のある保証ケースの作成を阻害します。
さらに、これらのばらばらのツールは、パフォーマンスのボトルネック、ベンダーのロックイン、および継続的な統合ワークフローに対する限られたサポートに悩まされることがよくあります。
これらの課題に対処するために、海上自治開発を統合するためにオートフェリージェミニの遺産に基づいた、許可された認可されたPython-NativeフレームワークであるPygeminiを紹介します。
Pygeminiは、動作主導型開発（BDD）、データ指向設計、およびコンテナ化を融合させる新しい構成駆動型開発（CDD）プロセスを導入し、モジュール式、保守可能、およびスケーラブルなソフトウェアアーキテクチャをサポートします。
フレームワークは、スタンドアロンアプリケーション、クラウドベースのサービス、または組み込みライブラリとして機能します。これは、研究および運用コンテキスト全体の柔軟性を確保します。
シミュレーションと監視のための3Dコンテンツ生成、自律検証とトレーニングのためのシナリオ生成、画像を増強するための生成人工知能パイプラインなど、一連の海事ツールを通じてその汎用性を実証し、それによって、将来のマリタイムロボティックスと自治の研究のためのスケーラブルで維持可能なパフォーマンス指向の基礎を提供します。

要約(オリジナル)

Ensuring the safety and certifiability of autonomous surface vessels (ASVs) requires robust decision-making systems, supported by extensive simulation, testing, and validation across a broad range of scenarios. However, the current landscape of maritime autonomy development is fragmented — relying on disparate tools for communication, simulation, monitoring, and system integration — which hampers interdisciplinary collaboration and inhibits the creation of compelling assurance cases, demanded by insurers and regulatory bodies. Furthermore, these disjointed tools often suffer from performance bottlenecks, vendor lock-in, and limited support for continuous integration workflows. To address these challenges, we introduce PyGemini, a permissively licensed, Python-native framework that builds on the legacy of Autoferry Gemini to unify maritime autonomy development. PyGemini introduces a novel Configuration-Driven Development (CDD) process that fuses Behavior-Driven Development (BDD), data-oriented design, and containerization to support modular, maintainable, and scalable software architectures. The framework functions as a stand-alone application, cloud-based service, or embedded library — ensuring flexibility across research and operational contexts. We demonstrate its versatility through a suite of maritime tools — including 3D content generation for simulation and monitoring, scenario generation for autonomy validation and training, and generative artificial intelligence pipelines for augmenting imagery — thereby offering a scalable, maintainable, and performance-oriented foundation for future maritime robotics and autonomy research.

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