Optimized Path Planning for USVs under Ocean Currents

要約

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)。
この論文では、連続および非線形の動作計画アルゴリズムで有望な結果を示しているベイズ最適化手法である Gaussian Process Motion Planning (GPMP2) を使用しています。
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用的なアプリケーションに関連しています。

要約(オリジナル)

Unmanned Surface Vehicles (USVs) in the ocean environment, considering various spatiotemporal factors such as ocean currents and other energy consumption factors. The paper uses Gaussian Process Motion Planning (GPMP2), a Bayesian optimization method that has shown promising results in continuous and nonlinear motion 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 optimal path planning for USVs is essential for minimizing costs and optimizing performance.

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