水中グライダーの長期自律運用のためのオンライン航法計画
arXiv cs.RO / 2026/4/16
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要点
- 本論文は、実環境における水中グライダー・ロボットのより信頼性の高い長期自律運用を可能にする、不確実性を考慮したオンライン航法計画手法を提案する。
- 航法を確率的最短経路マルコフ決定過程（stochastic shortest-path Markov Decision Process）として定式化し、オンラインでの意思決定にモンテカルロ木探索（Monte Carlo Tree Search）に基づくサンプルベースのプランナを用いる。
- プランナは、実際のグライダーデータで校正された物理に基づくシミュレータに依存し、制御実行の不確実性や海流による予測誤差をモデル化しつつ、計算可能性（計算負荷の管理）を保つ。
- Slocumグライダーのクローズドループ自律スタックに統合され、各浮上（surfacing）ごとに再計画を実行する。本システムは、北海での2つの展開により検証され、約3か月・1000 kmをカバーした。
- 報告されている改善として、ゴールへ直進するナビゲーションに比べて最大で潜航時間が9.88%長くなり、経路長が16.51%短くなった。さらに、フィールド展開では経路長の統計的に有意な9.55%の削減が確認された。
