Robótica Colaborativa Marina: Explorando Escenarios con NauSim y YOLO
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2025.46.12260Palabras clave:
Simulación, Vehículos Marítimos Autónomos, Sistemas multivehículo, Sensores/actuadores, Navegación, Programación y VisiónResumen
Este artículo presenta los resultados de las pruebas con NauSim, un simulador de código abierto para drones acuáticos, junto con el sistema de visión por computador YOLO en el contexto de la robótica colaborativa para el control y posicionamiento de vehículos de superficie no tripulados (USV). Se desarrollan algoritmos de control para tareas como formaciones, seguimiento de rutas y evasión de obstáculos, que se prueban en simulación y en escenarios reales. Los resultados muestran un notable rendimiento general del sistema y buena correspondencia entre la simulación y la realidad, apoyando la viabilidad del sistema propuesto.
Referencias
Amer, A., Álvarez-Tuñón, O., Ugurlu, H. I., Sejersen, J. L. F., Brodskiy, Y., Kayacan, E., 2023. Unav-sim: A visually realistic underwater robotics simulator and synthetic data-generation framework. In: 2023 21st International Conference on Advanced Robotics (ICAR). IEEE, pp. 570–576. DOI: 10.48550/arXiv.2310.11927
Barrera, C., Padron, I., Luis, F., Llinas, O., 2021. Trends and challenges in unmanned surface vehicles (usv): From survey to shipping. TransNav: International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation 15. DOI: 10.12716/1001.15.01.13
de Cerqueira Gava, P. D., Nascimento Júnior, C. L., Belchior de Franc¸a Silva, J. R., Adabo, G. J., 2022. Simu2vita: A general purpose underwater vehicle simulator. Sensors 22 (9), 3255. DOI: 10.3390/s22093255
Fossen, T. I., 2011. Handbook of marine craft hydrodynamics and motion control. John Wiley & Sons. DOI: 10.1002/9781119994138
Goslin, M., Mine, M. R., 2004. The panda3d graphics engine. Computer 37 (10), 112–114. DOI: 10.1109/MC.2004.180
Koubaa, A., Allouch, A., Alajlan, M., Javed, Y., Belghith, A., Khalgui, M., 2019. Micro air vehicle link (mavlink) in a nutshell: A survey. IEEE Access 7, 87658–87680. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2924410
Manhaes, M. M. M., Scherer, S. A., Voss, M., Douat, L. R., Rauschenbach, T., 2016. Uuv simulator: A gazebo-based package for underwater intervention and multi-robot simulation. In: OCEANS 2016 MTS/IEEE Monterey. Ieee, pp. 1–8. DOI: 10.1109/OCEANS.2016.7761080
Ortiz-Toro, C. A., Cerrada-Collado, C., Moreno-Salinas, D., Chaos-Garcia, D., Garcia-Suárez, K. L., Otero-Roth, P., Vidal-Perez, J. M., Luque- Nieto, M. A., Vázquez, A. I., Fraile-Ardanuy, J. J., Negro-Valdecantos, V., Jimenez-Yguacel, E., Aranda-Almansa, J., Zazo-Bello, S., Zufiria, P. J., Magdalena-Layos, L., Parras-Moral, J., Gutierrez, A., 2024. Exploring uuv development with nausim: An open-source simulation platform. In: 2024 Global Conference on Wireless and Optical Technologies (GCWOT). pp. 1–7. DOI: 10.1109/GCWOT63882.2024.10805602
Peng, Z.,Wang, J.,Wang, D., Han, Q.-L., 2020. An overview of recent advances in coordinated control of multiple autonomous surface vehicles. IEEE Transactions on Industrial Informatics 17 (2), 732–745. DOI: 10.1109/TII.2020.3004343
Potokar, E., Ashford, S., Kaess, M., Mangelson, J. G., 2022. Holoocean: An underwater robotics simulator. In: 2022 International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, pp. 3040–3046. DOI: 10.1109/ICRA46639.2022.9812353
Prats, M., Perez, J., Fern´andez, J. J., Sanz, P. J., 2012. An open source tool for simulation and supervision of underwater intervention missions. In: 2012 IEEE/RSJ international conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, pp. 2577–2582. DOI: 10.1109/IROS.2012.6385788
Qiao, Y., Yin, J., Wang, W., Duarte, F., Yang, J., Ratti, C., 2023. Survey of deep learning for autonomous surface vehicles in marine environments. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 24 (4), 3678–3701. DOI: 10.1109/TITS.2023.3235911
Reynolds, C. W., 1987. Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model. In: Proceedings of the 14th annual conference on Computer graphics and interactive techniques. pp. 25–34. DOI: 10.1145/37402.37406
Robotics, B., 2016. Bluerov2: The world’s most affordable high-performance rov. BlueROV2 Datasheet; Blue Robotics: Torrance, CA, USA. Varghese, R., Sambath, M., 2024. Yolov8: A novel object detection algorithm with enhanced performance and robustness. In: 2024 International Conference on Advances in Data Engineering and Intelligent Computing Systems (ADICS). IEEE, pp. 1–6. DOI: 10.1109/ADICS58448.2024.10533619
von Benzon, M., Sørensen, F. F., Uth, E., Jouffroy, J., Liniger, J., Pedersen, S., 2022. An open-source benchmark simulator: Control of a bluerov2 underwater robot. Journal of Marine Science and Engineering 10 (12), 1898. DOI: 10.3390/jmse10121898
Wu, C.-J., 2018. 6-dof modelling and control of a remotely operated vehicle. Ph.D. thesis.
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