ASV Global，BMT为自主导航项目合作

由约瑟夫R Fonseca • 10 四月 2018

ASV全球SIMVEE项目照片ASV Global

ASV Global（ASV）正在与BMT合作领导一项价值120万英镑的新研究项目，以提高自主导航的安全性和可靠性。该项目团队将使用深度学习机器视觉系统，结合模拟和实际数据进行培训。该项目由英国创新机构英国创新公司资助，该项目将增强态势感知能力，使USV能够在极端和拥挤的海洋环境中运行。

极限环境下机器视觉（SIMVEE）项目的综合图像训练将基于ASV现有的COLREG认知，自主防撞和路径规划能力。该项目将使用BMT的REMBRANDT模拟器来训练和验证ASV Global的视觉算法，以检测和分类海上物体。

一项关键项目的输出将改善船上自主权和远程人员监督员的情况意识。现实世界和模拟数据的独特结合来训练深度学习算法将提高现有系统的可靠性，将现有系统的安全操作扩展到复杂的环境中，使用广泛的对象进行检测，分类和避免。

ASV全球研发总监Richard Daltry表示：“这项工作将为ASV Global的ASView自主控制和导航系统的能力迈出重要一步。今天，我们使用远程人员监控和AIS对物体进行分类并确保安全操作。增加机器视觉，检测和分类对象扩展了我们的COLREG兼容的自主导航，使操作在有限的带宽和减少监督员的工作量。“

BMT董事总经理Phil Thompson评论说：“这项研究将在帮助加速更广泛地采用无人系统并提高全球水手对其可行性的信任方面发挥关键作用。”

利用BMT REMBRANDT船舶操纵模拟器收集的数据以及现实世界的车载摄像机数据，将使团队能够利用大量数据来训练自治系统。该方法为生成数据提供了一种经济高效的解决方案，并加快了机器学习过程。该项目不仅可以让ASV以与传统的载货船相同的方式运行，而且还可以通过增加使用BMT的搜索和救援信息系统（SARIS）开辟新的使用案例和应用程序。