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Stonefish: Supporting Machine Learning Research in Marine Robotics

Created by
  • Haebom

作者

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

概要

本論文では、海洋ロボット工学の分野で活用されるオープンソースシミュレータであるStonefishの最近の改善点を紹介します。実際の海洋環境でのテストはコストと物流の難しさが大きいため、シミュレータは海洋ロボットアルゴリズムの開発と改善に不可欠です。 Stonefishシミュレータは、イベントベースのカメラ、熱画像カメラ、オプティカルフローカメラなどのさまざまなセンサーの追加、視覚光通信のサポート、係留操作のサポート、強化された推力機のモデリング、流体力学モデルの改善、および改善された音波検出器の精度などのアップデートにより、機能が向上しました。さらに、自動注釈ツールを追加することで、特に正解データ収集が困難な機械学習分野の研究に貢献できるように改善されました。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
Stonefishシミュレータの機能強化により、海洋ロボットアルゴリズムの開発とテストの効率が大幅に向上します。
さまざまなセンサーと機能を追加すると、機械学習ベースの海洋ロボットの研究に重要なデータを提供できます。
オープンソースで提供されることで、幅広い研究者のアクセシビリティを確保します。
Limitations:
実際の海洋環境との完全な一致は難しいかもしれません。シミュレーション結果が実際の環境で同じように適用されるかどうかは追加の検証が必要です。
新機能の追加によるシミュレーション速度の低下の可能性があります。
シミュレータの精度と信頼性の追加評価が必要です。
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