Optimized Path Planning for USVs under Ocean Currents

要約

提案された研究は、海流やその他のエネルギー消費要因などのさまざまな時空間要因を考慮した、海洋環境における無人水上車両 (USV) の経路計画に焦点を当てています。
この論文では、連続および非線形のパス プランニング アルゴリズムで有望な結果を示したベイズ最適化手法である Gaussian Process Motion Planning (GPMP2) の使用を提案しています。
提案された研究では、時空間ベイジアン推論を使用して海流を追跡および予測するための新しい時空間要素を組み込むことで GPMP2 を改善します。
このアルゴリズムは USV の経路計画に適用され、困難な環境における滑らかさ、障害物の回避、海流を最適化することが示されています。
この研究は、コストを最小限に抑え、パフォーマンスを最適化するために USV の最適な経路計画が不可欠である海洋シナリオでの実際のアプリケーションに関連しています。

要約(オリジナル)

The proposed work focuses on the path planning for Unmanned Surface Vehicles (USVs) in the ocean enviroment, taking into account various spatiotemporal factors such as ocean currents and other energy consumption factors. The paper proposes the use of Gaussian Process Motion Planning (GPMP2), a Bayesian optimization method that has shown promising results in continuous and nonlinear path planning algorithms. The proposed work improves GPMP2 by incorporating a new spatiotemporal factor for tracking and predicting ocean currents using a spatiotemporal Bayesian inference. The algorithm is applied to the USV path planning and is shown to optimize for smoothness, obstacle avoidance, and ocean currents in a challenging environment. The work is relevant for practical applications in ocean scenarios where an optimal path planning for USVs is essential for minimizing costs and optimizing performance.

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