SUAVE: An Exemplar for Self-Adaptive Underwater Vehicles

要約

自律型水中ビークル (AUV) は、現実の世界に配備されると、人間の監視の手が届かなくなりますが、不安定で予測不可能な環境に適応するための決定を下す必要があります。
自己適応型 AUV の研究を促進するために、このホワイトペーパーでは、AUV の 2 層システムレベル適応の模範である SUAVE を紹介します。これは、アプリケーションと自己適応の問題を明確に分離します。
この例は、ROS2 ベースのシステムとして実装された単一の AUV による水中パイプライン検査のミッションに焦点を当てています。
このミッションは、スラスターの故障や不利な環境条件などの不確実性を同時に考慮しながら完了する必要があります。
この論文では、自己適応の有無にかかわらず AUV の動作を比較するために Metacontrol フレームワークを使用した実験によって示されているように、SUAVE をさまざまな自己適応フレームワークで使用する方法について説明しています。
この実験は、Metacontrol を使用してミッション中に AUV を適応させると、ミッションを完了するのにかかった全体の時間または検査されたパイプラインの長さで測定すると、そのパフォーマンスが向上することを示しています。

要約(オリジナル)

Once deployed in the real world, autonomous underwater vehicles (AUVs) are out of reach for human supervision yet need to take decisions to adapt to unstable and unpredictable environments. To facilitate research on self-adaptive AUVs, this paper presents SUAVE, an exemplar for two-layered system-level adaptation of AUVs, which clearly separates the application and self-adaptation concerns. The exemplar focuses on a mission for underwater pipeline inspection by a single AUV, implemented as a ROS2-based system. This mission must be completed while simultaneously accounting for uncertainties such as thruster failures and unfavorable environmental conditions. The paper discusses how SUAVE can be used with different self-adaptation frameworks, illustrated by an experiment using the Metacontrol framework to compare AUV behavior with and without self-adaptation. The experiment shows that the use of Metacontrol to adapt the AUV during its mission improves its performance when measured by the overall time taken to complete the mission or the length of the inspected pipeline.

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