Risk-Influenced Path Planning based on Online Risk Analysis, Bayesian Networks and the A* Path Planning Algorithm

Abstract

Arbeidet presentert i denne masteroppgaven forsøker å bidra til kunnskapsgrunnlaget for autonome marine fartøy ved å tilby forslag til funksjonalitet i et autonomt fartøys kontrollarkitektur. Funksjonaliteten er basert på integreringen av et bayesiansk nettverk inn i et rammeverk for sanntids risikoanalyse og for å så bruke den predikerte risikoen for å starte en A\** ruteplanlegger med hensikt til å lage en tryggere rute. Arbeidet er viktig av den grunn at bevissthet rundt risiko er høyst relevant for høyere nivåer av autonomi.

The work presented in this master thesis attempt to contribute to the base of knowledge for autonomous marine vessels by offering a suggestion for functionality in an autonomous vessels system architecture. The functionality is based on the integration of a bayesian network into a framework for online risk analysis and using the predicted risk to trigger a A\** path planner in order to make a safer path. The work is of importance because awareness of risk is highly relevant for higher levels of autonomy.