基于液体神经轨迹建模的自主油污响应：协调海洋机器人
机器人学
2025-08-19 v1
摘要
海洋油污溃毁构成严重的环境和经济风险，威胁海洋生态系统、海岸线及相关产业。预测和管理油污轨迹极其复杂，由于风、流和温度等物理、化学和环境因素的相互作用，使得及时有效的响应备感挑战。准确的实时轨迹预测和协调的减轻对于最小化此类灾难的影响至关重要。本研究引入了一个集成框架，将基于MOOS-IvP平台构建的多智能体 swarm 机器人系统与液体时间常数神经网络（LTCNs）相结合。该系统将自适应机器学习与自主海洋机器人相融合，实现对演化中油污的实时预测、动态跟踪和快速响应。凭借LTCNs——适用于建模复杂时序过程的技术——该框架实现了实时、高精度的泄漏移动预测。群体智能 enables decentralized、可扩展且具韧性的决策在机器人代理之间，增强了集体监控和 containment 努力。我们的方法使用 Deepwater Horizon 泄漏的数据进行验证，其中 LTC-RK4 模型实现了0.96的空间准确率，超过了LSTM方法的23%。将先进的神经建模与自主、协调机器人集成，显著提高了预测精度、灵活性和操作可扩展性。最终，这项研究推动了可持续、自主油污管理和环境保护的前沿水平，通过增强轨迹预测和响应协调。
引用
@article{arxiv.2508.12456,
title = {Autonomous Oil Spill Response Through Liquid Neural Trajectory Modeling and Coordinated Marine Robotics},
author = {Hadas C. Kuzmenko and David Ehevich and Oren Gal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.12456},
year = {2025}
}
备注
30 pages, 40 figures. Framework combining Liquid Time-Constant Neural Networks with autonomous marine robotics for oil spill trajectory prediction and response coordination