Collaboration of multi-domain marine robots towards above and below-water characterization of floating targets
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on a method to obtain a multidomain (environment) awareness on a floating target (non-responsive ship, iceberg, other floating structure) using a heterogeneous collaborative team of above, surface and underwater robots. This allows, for example, a ship approaching a non-responsive floating target to get information from a safe standoff prior to getting closer to further investigate or to attempt a boarding. The above-water unmanned aerial vehicle (UAV), integrated with optical cameras, obtains measurements of the above-water geometry using visual imagery to create an above-water three-dimensional model using photogrammetry methods. The below-water unmanned underwater vehicle is integrated with an imaging and profiling bathymetric sonars to capture the submerged hull geometry and features. An unmanned surface vehicle (USV) hosts an intelligent node which centrally controls the robotic collaboration by autonomously planning and distributing the mission for both the UUV and UAV. The results from the two are fused to yield a more complete picture of the floating target. We present results from simulations and a controlled in-water trial with an UUV, USV and UAV. The contributions from this work includes the robotic collaboration and autonomy across multiple domains, autonomous mission-planning and the fusing of multi-domain data. The scheduling of inter-dependent multi-robot task allocation is addressed in the autonomous mission-planning. The approach is validated in simulations and tested in-water. The in-water trials highlight the challenges and value of integrating sensors on distributed multi-domain robots towards a more complete picture on a floating target.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».