Advanced Navigation은 Hydrus에서 수집 한 데이터를 사용하여 Hall Bank Seabed의 3D 디지털 트윈을 생성했습니다. | 출처 : 고급 내비게이션
지난달 Advanced Navigation은 서호주의 Hall Bank Reef에 3 개의 수중 Hydrus 드론을 배치했습니다. 임무 기간 동안 로봇은 해양 과학자들이 치명적인 산호 손실과 변색을 발견하도록 도와주었습니다.
Hall Bank는 호주 남서부의 Fremantle의 작고 근해 암초로 산호초의 전형적인 위도 범위를 넘어서 있습니다. 고급 내비게이션의 자율 수중 차량 (난소)는 지리 참조 고해상도 이미지와 4K 비디오를 병렬로 캡처하여 암초에 대한 자세한 조사를 실시했습니다.
이 데이터는 심각한 산호 표백과 조각화를 보여 주었고, 세계 최남단 암초 중 하나에서 위기가 높아지고 있다고 회사는 밝혔다. 고급 내비게이션은 컨설팅의 도움으로 미션을 완료했습니다. O2 해양.
Advanced Navigation의 선임 AI 엔지니어 인 Alec McGregor 박사는 로봇 보고서 호주 기반 시드니 소개 회사최신 임무와 계획이 진행되는 계획.
바다에서 상세한 매핑을 다루는 맥그리거
임무 중 Hydrus의 설문 조사 패턴을 조정하는 데 어떤 과제를 극복 했습니까?
맥그리거 : 한 가지 주요 장애물은 GNS가 약한 지역에서 정확한 위치를 유지하는 것이 었습니다. [Global Navigation Satellite System] 신호 또는 감소 된 DVL [Doppler velocity logger] 음향 성능, 특히 산호초 및 기타 복잡한 해저 환경 근처. 또한 설문 조사 해상도와 미션 기간의 균형을 맞추어야했는데, 이는 운영 한도를 초과하지 않고 고품질 이미지를 캡처하기 위해 세심한 사전 계획이 필요했습니다.
환경 변동성, 특히 현재 유발 드리프트도 중요한 도전을 제기했습니다. 이를 위해서는 일관된 커버리지와 이미지 품질을 유지하기위한 실시간 수정과 사려 깊은 미션 계획이 모두 필요했습니다.
이 설문 조사에서 향후 임무에 적용 할 수 있다는 교훈은 무엇입니까?
맥그리거 : 특히 수심 측정법, 조수 조건 및 조명 수준을 설명하는 데있어 철저한 미술 계획이 중요하며, 이는 모두 설문 조사의 성공에 직접적인 영향을 미칩니다.
적응 형 미션 로직을 포함시키는 것도 필수적입니다. Hydrus. 이것은 예기치 않은 조건에 직면 할 때 회복 또는 회복의 유연성을 제공하여 임무 탄력성을 크게 향상시킵니다.
마지막으로, 강력한 QA/QC가 지원하는 효율적인 이미지 처리 파이프 라인 [quality assurance/control] 단계는 미료 후 생산성과 결과 모델의 전반적인 품질을 향상시키는 데 귀중한 것으로 판명되었습니다.
고급 내비게이션 파트너 O2
Mission에서 O2 Marine의 역할과 책임은 무엇이며 팀과 얼마나 밀접하게 협력 했습니까?
맥그리거 : 해양 컨설팅 회사 인 O2 Marine의 야망은 해양 환경 평가 및 모니터링, 해양 동물 군 및 해양학에 대한 노력을 가속화하기위한 사업을 돕는 데 있습니다.
O2 Marine은 새로운 비즈니스 기회를 확보하고 글로벌 보존 노력을 확대하기 위해 자체 환경 및 지속 가능성 분석의 정확성과 깊이를 향상시켜야합니다. 이를 위해서는 바다 표면 아래의 스케일과 미세한 변화의 세부 사항을 모두 포착하는 고급 기술의 사용이 필요합니다.
이것은 Hydrus가 시작된 곳입니다. 설문 조사는 Advanced Navigation과 O2 Marine에 의해 총체적으로 수행되었으며, 비용 효율적인 방식으로 지식 공유를위한 데이터와 통찰력을 수집 할 수있는 Hydrus의 능력을 입증하는 것을 목표로했습니다.
수중 조사 후, Advanced Navigation은 Hydrus에서 캡처 한 데이터를 사후 처리하고 3D 디지털 트윈을 구축하는 작업을 수행했습니다. 인상적인 결과를 감안할 때 O2 Marine은 Hydrus를 전 세계 파트너와의 영향 평가 조사를 위해 중요한 실제 프로젝트에 통합 할 것입니다.
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Advanced Navigation의 최근 기술 개발
Advanced Navigation은 대형 언어 모델 또는 LLM과 같은 AI의 최근 발전을 사용하여 어떻게 작동합니까?
맥그리거 : 우리는 Hydrus의 객체 감지 및 분류를 위해 Convolutional Neural Network (CNN)를 사용하고 있습니다. LLM은 Hydrus, 특히 미션 플래닝, 실행 및 후 처리 단계에서 값을 추가 할 수있는 방법을 찾기 위해 탐색하는 새로운 영역입니다.
더 심해 임무를 바라 볼 때 더 어려운 환경을 처리하기 위해 Hydrus를 어떻게 준비하고 있습니까?
맥그리거 : 주요 초점 영역은 AI 중심 탐색 및 적응 형 측량 동작을 통합하여 더 많은 온보드 인텔리전스를 추가하여 Hydrus가 예기치 않은 지형 또는 GNS 또는 음향 신호 손실에 동적으로 응답 할 수 있도록합니다.
우리는 또한 압력 공차를 중심으로 강력한 하드웨어 업데이트를 조사하고 있으므로 Hydrus는 더 깊고 가혹한 수중 조건에서 안정적으로 작동 할 수 있습니다. 이러한 업그레이드는 점차적으로 까다로운 환경에서 진행중인 실제 테스트로 보완 될 것이므로 상용 배치 전에 에지 케이스 실패 모드를 식별하고 해결할 수 있습니다.
McGregor는 Hydrus의 수평선에 무엇이 있는지에 대한 McGregor
Advanced Navigation에는 미래의 Hydrus Missions가 나에게 조금 말해 줄 수있는 미래의 Hydrus 임무가 계획되어 있습니까?
맥그리거 : 최근에 Hydrus는 NOAA의 Coral Reef Photogrmetry 및 Ecosystem 모니터링 노력을 지원하는 활동의 일환으로 Florida Keys 해안의 얕은 암초를 가로 질러 배치되었습니다.
92.4%의 성공률로 총 66 개의 임무가 완료되었습니다. 이 조사는 고해상도 사진 측량 측정뿐만 아니라 내비게이션 검증, 음향 스케일링에 대한 스케일 바를 교정하고 도전적인 조건에서 실제 지구력을 테스트하는 데 중점을 두었습니다.
이 프로젝트는 숫자 외에도 산호초가 중요한 인프라라는 개념을 강화했습니다. 해안선을 보호하고 지역 경제를 지원하며 엄청난 생태 학적 가치를 유지합니다. Hydrus는 이러한 중요한 시스템을 모니터링, 매핑 및 이해하는 방법을 계속해서 규모로 확장하고, 대규모 표면지지 용기를 효율적으로, 저렴하게, 그리고 큰 표면지지 용기의 필요없이 확장 할 것입니다.
게시물 세계 최남단 암초의 고급 내비게이션의 산호 손실 발견 먼저 나타났습니다 로봇 보고서.