要約
水中ロボットの新しい機能を開発し、現実の世界でテストすることは、時間がかかり、リソース集約型です。
シミュレーション環境により、フィールド展開前に迅速なテストが可能になります。
ただし、既存のツールには、プロジェクトのユースケースの特定の機能がありません。i)水中車両用の学習ベースの方法の開発。
ii)自律的な水中、地表、航空車両のチームを作成する。
iii)フィールド実験のミッション計画とシミュレーションを統合する。
これらの問題の全体的な解決策は、水中ドメインに新しい機能をもたらす大きな可能性をもたらします。
この論文では、これらの問題に対処するために開発したシミュレーションパッケージのセットであるSmarcsimを紹介します。
要約(オリジナル)
Developing new functionality for underwater robots and testing them in the real world is time-consuming and resource-intensive. Simulation environments allow for rapid testing before field deployment. However, existing tools lack certain functionality for use cases in our project: i) developing learning-based methods for underwater vehicles; ii) creating teams of autonomous underwater, surface, and aerial vehicles; iii) integrating the simulation with mission planning for field experiments. A holistic solution to these problems presents great potential for bringing novel functionality into the underwater domain. In this paper we present SMaRCSim, a set of simulation packages that we have developed to help us address these issues.
arxiv情報
著者 | Mart Kartašev,David Dörner,Özer Özkahraman,Petter Ögren,Ivan Stenius,John Folkesson |
発行日 | 2025-06-09 13:57:32+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google