22/08/31抽象的な
海洋環境の理解は、資源探査や水中構造物の調査など、様々な水中ミッションにとって不可欠です。これらのタスクは、自律型水中探査機（AUV）の介入なしには実行できません。自律型水中探査機（AUV）は、水中探査ミッションの実施には限界があります。
搭載バッテリーとデータストレージ容量の不足により、AUVの水中充電とデータ転送は困難になっています。この問題を克服するために、水中ドッキングステーションがAUVの水中充電とデータ転送機能を提供します。これらのドッキングステーションは、濁度や低照度といった環境が航行を妨げる大きな要因となる、動的な海洋環境に設置できるように設計されています。
ドッキング操作の成功。能動型または受動型のマーカーに基づく視覚誘導アルゴリズムは、AUVをドッキングステーションに向けて正確に誘導するために一般的に用いられます。本論文では、濁度の影響を軽減し、同時に不要な光源やノイズの多い光源を排除する、ロックイン検出を用いた視覚ベースの誘導法を提案します。ロックイン検出法は、ドッキングステーションに設置された光ビーコンの点滅周波数に同期します。
ステーションに設置された2つの光ビーコンと1台のsCMOSカメラを用いて、他の周波数における不要な光の影響を効果的に除去する。提案手法では、模擬ドッキングステーションに設置された固定周波数で発光する2つの光ビーコンと、1台のsCMOSカメラを使用する。提案手法の有効性を示すために、概念実証実験を行った。得られた結果は、本手法がさまざまな濁度レベルの光ビーコンを認識し、不要な光を効率的に除去できることを示している。
ビジョンベース誘導アルゴリズムのこのステップでは、別途画像処理を施すことなく、光のみを用いて検出を行います。提案手法の有効性は、濁度レベルごとに検出法の真陽性率を計算することで検証されています。
図 ロックイン検出の原理。
図 a) 中央の模擬ドッキング ステーションに設置された、63 Hz で変調されたアクティブ ライト ビーコンと、55 Hz および 0 Hz で発光する 2 つの背景光源を使用して透明な水中で撮影された生のカメラ フレーム。b) ロックイン検出後の 2 値化結果は 63 Hz で適用されます。c) ロックイン検出後の 2 値化結果は 55 Hz で適用されます。
画像技術の分析
視覚ベースのナビゲーションは光学センサーによって支援されており、高精度の測位、外部検出に対する脆弱性の低さ、複数のタスクの能力の点で他のセンサーより優れていることが分かっていますが、水中環境では光の減衰と散乱の影響を受けます。
さらに、深海でAUVが巻き上げる泥によって生じる濁度は、視覚に基づく手法の適用をさらに困難にする可能性がある。ディヤナ 400BSIカメラは、高速かつ高い信号対雑音比を備え、ノイズ内の弱い信号を抽出でき、ソフトウェアと連携して画像時系列でのロックイン時間検出を実現できるため、実験に必要な柔軟性を提供します。
参考資料
Amjad RT, Mane M, Amjad AA, et al. 高濁度水中での光ビーコンの追跡と水中ドッキングへの応用[C]//Ocean Sensing and Monitoring XIV. SPIE, 2022, 12118: 90-97.
