自律型水上船舶のための海事認識データセットと技術に関する調査

要約 近年、センサー技術とディープラーニングの進展により、海事自律型水上船舶（ASV）が注目を集めています。安全な海上船舶航行を開発する上での重要な課題は、動的な海事環境を認識する能力であり、これには障害物検出、航行要素の認識、状況認識などのタスクが含まれます。本論文は、海事データセットと認識アルゴリズムに関するさまざまな研究をレビューしており、多くは独自のデータセットを認識モデルとともに提示しています。データセットは、センサー構成やタスク目標、ならびに物体検出、意味的セグメンテーション、ターゲット追跡、マルチモーダルセンサー融合、および同時自己位置推定とマッピング（SLAM）などのタスクに用いられるアルゴリズムに基づいて整理されています。本調査は、ロボティクスの視点からの海事認識における最近の進展の包括的な概要を提供し、安全で信頼性の高い自律船舶航行システムの開発に向けた今後の研究を導く貴重な洞察を与えます。