Field Testing of a Stochastic Planner for ASV Navigation Using Satellite Images

要約

淡水湖の水質監視を目的とした自律水上船舶（ASV）用のマルチセンサーナビゲーションシステムを紹介します。
当社のミッション プランナーは衛星画像を事前マップとして使用し、ASV のグローバル ナビゲーションのためのミッションレベルのポリシーをオフラインで策定し、ローカル認識およびローカル計画モジュールを介して自律的なオンライン実行を可能にします。
風、水生植物、浅瀬、水位の変動などの環境影響により、衛星画像と実際の湖の間の通過可能性の推定に不一致があるため、重大な課題が生じています。
したがって、これらの通過可能性の不確実性をグラフの確率的エッジとして具体的にモデル化し、予想される総移動距離を最小限に抑えるミッションレベルのポリシーに合わせて最適化しました。
ポリシーを実行するために、センサー入力を処理し、不確実な通過可能性条件下で高レベルのポリシーを実行するためのパスを計画する最新のローカル プランナー アーキテクチャを提案します。
私たちのシステムは、オンタリオ州北部の湖での 3 km 規模のミッションでテストされ、GPS、ビジョン、ソナー対応の ASV システムがミッションレベルのポリシーを効果的に実行し、確率的エッジの通過可能性を明確にできることが実証されました。
最後に、実際の現場での経験から得た洞察を提供し、ASV ナビゲーション システムの全体的な信頼性を向上させるための将来の方向性をいくつか示します。

要約(オリジナル)

We introduce a multi-sensor navigation system for autonomous surface vessels (ASV) intended for water-quality monitoring in freshwater lakes. Our mission planner uses satellite imagery as a prior map, formulating offline a mission-level policy for global navigation of the ASV and enabling autonomous online execution via local perception and local planning modules. A significant challenge is posed by the inconsistencies in traversability estimation between satellite images and real lakes, due to environmental effects such as wind, aquatic vegetation, shallow waters, and fluctuating water levels. Hence, we specifically modelled these traversability uncertainties as stochastic edges in a graph and optimized for a mission-level policy that minimizes the expected total travel distance. To execute the policy, we propose a modern local planner architecture that processes sensor inputs and plans paths to execute the high-level policy under uncertain traversability conditions. Our system was tested on three km-scale missions on a Northern Ontario lake, demonstrating that our GPS-, vision-, and sonar-enabled ASV system can effectively execute the mission-level policy and disambiguate the traversability of stochastic edges. Finally, we provide insights gained from practical field experience and offer several future directions to enhance the overall reliability of ASV navigation systems.

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