S&AS: INT: Taskable and Adaptable Autonomy for Heterogeneous Marine Vehicles
S
基本信息
- 批准号:1723924
- 负责人:
- 金额:$ 100万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2017
- 资助国家:美国
- 起止时间:2017-09-15 至 2021-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Underwater exploration using unmanned robotic vehicles has opened up vast new areas for understanding the world's oceans. However, in the current state of practice, human operators must provide specific waypoints for the vehicles to follow, which is both time-consuming and inflexible. This project will develop autonomy capabilities that facilitate on-vehicle intelligence, leading to longer duration deployments of unmanned underwater and surface (on-water) vehicles. Specifically, the project will enable autonomous information gathering missions, such as searching for an area of interest and tracking targets of interest (e.g., biological hot spots in the ocean). As the autonomous capabilities improve over the course of this project, the amount of time that humans must dedicate to interacting with, or correcting, the vehicle's actions will be reduced, drastically improving the efficiency and reducing the cost of ocean data collection. The ultimate objective is to develop intelligent autonomy capabilities that expand the functionality of unmanned marine systems and reduce the need for human intervention and control. This goal will be achieved by focusing on three key areas of marine vehicle autonomy: (1) the ability for humans to provide high-level, taskable specifications to vehicles in a way that is understandable to the autonomy system; (2) cognitive capabilities of autonomous vehicles to provide intelligent in-situ adaptation with changing conditions in long-duration missions; and (3) reflective and introspective failure recovery allowing the vehicles to self-assess faults and respond to them appropriately while still meeting the mission specifications. The proposed techniques will be validated through two ocean deployments, consisting of multiple underwater gliders and autonomous surface vehicles, as well as extensive simulated testing using satellite data and data from field deployments.
使用无人驾驶机器人潜水器的水下探索为了解世界海洋开辟了广阔的新领域。 然而,在目前的实践状态下,人类操作员必须为车辆提供特定的路点,这既耗时又不灵活。 该项目将开发自主能力,促进车载智能,从而延长无人水下和水面(水上)车辆的部署时间。 具体而言,该项目将实现自主信息收集任务,例如搜索感兴趣的区域和跟踪感兴趣的目标(例如,海洋中的生物热点)。 随着自主能力在该项目过程中的提高,人类必须致力于与车辆互动或纠正车辆行动的时间将减少,从而大大提高效率并降低海洋数据收集的成本。最终目标是开发智能自主能力,扩展无人海洋系统的功能,减少对人为干预和控制的需求。这一目标将通过关注船舶自主的三个关键领域来实现:(1)人类以自主系统可以理解的方式为车辆提供高水平,可执行任务的规范的能力;(2)自主车辆的认知能力,以提供智能的原位适应长期任务中不断变化的条件;以及(3)反射和内省故障恢复,允许飞行器自我评估故障并适当地响应它们,同时仍然满足使命规范。拟议的技术将通过两次海洋部署进行验证,包括多个水下滑翔机和自主水面车辆,以及使用卫星数据和现场部署数据进行的广泛模拟测试。
项目成果
期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Topology-Aware Self-Organizing Maps for Robotic Information Gathering
用于机器人信息收集的拓扑感知自组织地图
- DOI:10.1109/iros45743.2020.9341040
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:McCammon, Seth;Jones, Dylan;Hollinger, Geoffrey A.
- 通讯作者:Hollinger, Geoffrey A.
Optimal Temporal Plan Merging
最佳时间计划合并
- DOI:
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Marcon dos Santos, G.;Adams, J. A.
- 通讯作者:Adams, J. A.
Plan distance heuristics for task fusion in distributed temporal continuous planning
分布式时间连续规划中任务融合的规划距离启发式
- DOI:10.3233/mgs-200327
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0.7
- 作者:dos Santos, Gilberto Marcon;Adams, Julie A.
- 通讯作者:Adams, Julie A.
Ocean front detection and tracking using a team of heterogeneous marine vehicles
- DOI:10.1002/rob.22014
- 发表时间:2021-01
- 期刊:
- 影响因子:8.3
- 作者:Seth McCammon;Gilberto Marcon dos Santos;M. Frantz;T. Welch;Graeme Best;R. Shearman;J. Nash;J. Barth;J. Adams;Geoffrey A. Hollinger
- 通讯作者:Seth McCammon;Gilberto Marcon dos Santos;M. Frantz;T. Welch;Graeme Best;R. Shearman;J. Nash;J. Barth;J. Adams;Geoffrey A. Hollinger
Onboard Autonomy System for the Slocum Glider
Slocum 滑翔机机载自主系统
- DOI:10.23919/oceans40490.2019.8962851
- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:McCammon, Seth;Welch, T. P.;Waluk, C. M.;Benoit-Bird, Kelly;Barth, J. A.;Hollinger, Geoffrey A.
- 通讯作者:Hollinger, Geoffrey A.
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