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Stonefish: Apoyo a la investigación del aprendizaje automático en robótica marina

Created by
  • Haebom

Autor

Michele Grimaldi, Patryk Cieslak, Eduardo Ochoa, Vibhav Bharti, Hayat Rajani, Ignacio Carlucho, Maria Koskinopoulou, Yvan R. Petillot, Nuno Gracias

Describir

Este artículo presenta mejoras recientes de Stonefish, un simulador de código abierto utilizado en el campo de la robótica marina. Dado que las pruebas en entornos marinos reales son costosas y logísticamente complejas, los simuladores son esenciales para el desarrollo y la mejora de algoritmos de robótica marina. El simulador Stonefish se ha mejorado con actualizaciones como la incorporación de diversos sensores, como cámaras basadas en eventos, cámaras térmicas y cámaras de flujo óptico, compatibilidad con comunicación óptica, compatibilidad con operaciones de amarre, mejoras en el modelado de propulsores, modelos hidrodinámicos y precisión del sonar. Además, se ha mejorado para contribuir a la investigación en el campo del aprendizaje automático, donde la recopilación de datos precisos es particularmente difícil, mediante la incorporación de una herramienta de anotación automática.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Las capacidades mejoradas del simulador Stonefish pueden aumentar significativamente la eficiencia del desarrollo y la prueba de algoritmos de robótica marina.
La incorporación de diversos sensores y capacidades permite obtener datos críticos para la investigación robótica marina basada en el aprendizaje automático.
Ser de código abierto garantiza la accesibilidad a una amplia gama de investigadores.
Limitations:
La compatibilidad perfecta con entornos marinos reales puede ser difícil. Se requiere verificación adicional para garantizar que los resultados de la simulación sean igualmente aplicables a entornos reales.
Existe la posibilidad de que la velocidad de simulación disminuya debido a la incorporación de nuevas funciones.
Es necesaria una evaluación más profunda de la precisión y confiabilidad del simulador.
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