ASV Global, BMT-Team für Autonomes Navigationsprojekt

Von Joseph R. Fonseca • 10 April 2018

ASV Global SIMVEE Projektfoto ASV Global

ASV Global (ASV) führt in Zusammenarbeit mit BMT ein neues Forschungsprojekt in Höhe von £ 1,2 Millionen durch, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit der autonomen Navigation zu verbessern. Das Projektteam wird Deep-Learning-Machine-Vision-Systeme einsetzen, die mit einer Kombination aus simulierten und realen Daten trainiert werden. Das Projekt wird von Innovate UK, der britischen Innovationsagentur, finanziert. Dieses Projekt wird das Situationsbewusstsein verbessern und es der USV ermöglichen, in extremen und überlasteten Meeresumgebungen zu operieren.

Das Training für Synthetic Imagery für Machine Vision in Extreme Environments (SIMVEE) wird auf der bestehenden, COLREG erkennenden, autonomen Kollisionsvermeidungs- und Wegplanungsfähigkeit von ASV aufbauen. Das Projekt wird den REMBRANDT-Simulator von BMT nutzen, um die Vision-Algorithmen von ASV Global zu trainieren und zu validieren, um Objekte auf See zu erkennen und zu klassifizieren.

Ein wichtiger Projektbeitrag wird das Situationsbewusstsein sowohl für die Autonomie an Bord als auch für den entfernten menschlichen Supervisor sein. Die einzigartige Kombination von realen und simulierten Daten zum Trainieren von Deep-Learning-Algorithmen wird die Zuverlässigkeit des bestehenden Systems verbessern, indem sichere Operationen in komplexe Umgebungen mit einer Vielzahl von Objekten zur Erkennung, Klassifizierung und Vermeidung erweitert werden.

Richard Daltry, R & D Director bei ASV Global, sagte: "Diese Arbeit wird einen bedeutenden Schritt in der Leistungsfähigkeit des autonomen ASView Kontroll- und Navigationssystems ASV Global bedeuten. Heute verwenden wir einen Remote Human Supervisor und AIS, um Objekte zu klassifizieren und einen sicheren Betrieb zu gewährleisten. Die zusätzliche Bildverarbeitung, die Objekte erkennt und klassifiziert, erweitert unsere COLREG-konforme autonome Navigation und ermöglicht Operationen in begrenzter Bandbreite mit reduziertem Supervisor-Arbeitsaufwand. "

Phil Thompson, Managing Director bei BMT, kommentierte: "Diese Forschung wird eine entscheidende Rolle dabei spielen, die breitere Akzeptanz unbemannter Systeme zu beschleunigen und das Vertrauen der Seeleute auf der ganzen Welt in ihre Machbarkeit zu erhöhen."

Die Nutzung von Daten, die vom REMBRANDT-Schiffsmanövrier-Simulator von BMT gesammelt werden, sowie von realen Kameradaten aus der realen Welt werden es dem Team ermöglichen, das Autonomiesystem mit großen Datenmengen zu trainieren. Diese Methode bietet eine kostengünstige Lösung zur Generierung der Daten und beschleunigt den maschinellen Lernprozess. Das Projekt wird nicht nur ermöglichen, dass ASVs wie traditionelle bemannte Schiffe auf See operieren, sondern auch neue Anwendungsfälle und Anwendungen mit dem zusätzlichen Einsatz des BMT-Such- und Rettungsinformationssystems (SARIS) eröffnen.

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