自律航行プロジェクトのためのASVグローバル、BMTチームアップ
ジョセフ・R・フォンセカ • 10 4月 2018
ASVグローバルSIMVEEプロジェクトフォトASVグローバル
ASV Global（ASV）は自律航法の安全性と信頼性を向上させるため、BMTと共同で120万ポンドの研究プロジェクトを指導しています。プロジェクトチームは、シミュレートされたデータと実際のデータの組み合わせで訓練された深い学習マシンビジョンシステムを使用します。英国のイノベーションエージェンシーであるInnovate UKの資金提供を受けているこのプロジェクトは、USVが極端な混雑した海洋環境で動作することを可能にする状況認識を強化します。
極限環境でのマシンビジョン（SIMVEE）プロジェクトの合成画像トレーニングは、ASVの既存のCOLREGコグニザント、自律的衝突回避および経路計画機能を基盤にしています。このプロジェクトでは、BMTのREMBRANDTシミュレータを使用して、海上の物体を検出し分類するためのASV Globalのビジョンアルゴリズムを訓練し検証します。
主要なプロジェクトの成果は、オンボードの自律性と遠隔の人間のスーパーバイザーの両方に対する状況認識の向上につながります。深い学習アルゴリズムを訓練するための現実世界とシミュレートされたデータのユニークな組み合わせは、既存のシステムの信頼性を向上させ、検出、分類、回避するための幅広いオブジェクトを持つ複雑な環境に安全な操作を拡張します。
ASVグローバルのR＆DディレクターであるRichard Daltryは、「この作業は、ASV GlobalのASView自律制御およびナビゲーションシステムの機能に重要なステップを提供します。今日では、遠隔の人間のスーパーバイザーとAISを使用してオブジェクトを分類し、安全な操作を保証しています。オブジェクトを検出して分類するマシンビジョンを追加することで、COLREG準拠の自律航法が拡張され、限られた帯域幅での操作が可能になり、スーパバイザの作業負荷が軽減されます。
BMTのフィル・トンプソン（Phil Thompson）マネージング・ディレクターは、「この研究は、無人システムの普及を促進し、世界中の船員による実現可能性への信頼を高めるために重要な役割を果たす」とコメントした。
BMTのREMBRANDT船舶操縦シミュレーターと実世界のオンボードカメラデータによって収集されたデータを利用することで、チームは大量のデータを使用して自律システムを訓練することができます。この方法は、データを生成するための費用対効果の高いソリューションを提供し、機械の学習プロセスを加速します。このプロジェクトでは、ASVが海上伝統的な有人船と同じように機能するだけでなく、BMTの捜索救助情報システム（SARIS）を追加して新しいユースケースやアプリケーションを開く予定です。
