未知の水中空間におけるナビゲーションのための瞬時的な計画・制御・安全性

Abstract

未知環境における自律型無人潜水機（AUV）の航行は、視界の悪さ、信号伝送の弱さ、そして動的な海流によって大きく難しくなります。これらの要因は、正確なグローバルな自己位置推定、信頼性の高い通信、障害物回避に対する課題をもたらします。局所センシングは、オンラインの意思決定を可能にするために重要なリアルタイムの環境データを提供します。しかし、水中センサー計測に内在するノイズが不確実性を生み、計画と制御を複雑にします。これらの課題に対処するため、本研究では、リアルタイムのセンサーデータを活用して閉ループのAUV軌道を動的に誘導する統合的な計画・制御フレームワークを提案し、確実な障害物回避と、狭い空間における機動性の向上を実現します。 事前に設計されたフィードバック制御器に基づいて運動を計画することで、オンライン最適化を実行するために必要な計算複雑性が低減され、複雑な水中空間での運用安全性が高まります。提案手法は、RexRov AUV に対する ROS Gazebo シミュレーションによって検証され、その有効性が示されます。さらに本手法の性能は、PID に基づく追従手法との比較によって評価され、AUVが目標の通信範囲へ移行する際のデッドレコニングにおける自己位置推定誤差を定量化することで評価します。