Autonomous search and rescue using an autonomous surface vessel

Abstract

Rundt 80 liv går tapt til drukning i Norge hvert år (Redningsselskapet, 2023). I de fleste tilfeller skjer disse drukningene nært land. Med de nylige fremskrittene innenfor datamaskin teknologi og autonome løsninger har vi nå den nødvendige teknologien for å utvikle autonome systemer for å minske dette problemet.

Denne masteroppgaven utforsker tidligere forskning og eksisterende løsninger for autonome redningsoppdrag. Flesteparten av disse baserer seg på ubemannede flygende fartøy, og da spesielt søkefasen av et redningsoppdrag. Likevel finnes det noen løsninger utviklet for autonome overflatefartøy.

Teori relatert til navigasjon og fartøystyring blir presentert, samt et overblikk over søksmønster som brukes i maritime redningssøk i dag. Arbeidet i oppgaven er en implementasjon av en algoritme som produserer et linjesøk, samt en tilstandsmaskin som utfører dette mønsteret i praksis. Ved simulasjoner kjørt i Gemini simulatoren ble det verifisert at algoritmen og tilstandsmaskinen fungerte som planlagt. Senere ble dette også testet på sjøen det autonome ReVolt-fartøyet. Det ble konkludert med at problemene var tilknyttet regulatorene implementert på fartøyet, og i sjøtesten et propellproblem, urelatert oppgaven.

Resultatene viser at baneplanlegging og oppdragsutføring er mulig å gjennomføre med dagens teknologi. En del arbeid gjenstår med å få et komplett, trygt og pålitelig autonomt system for redningssøk.

Around 80 lives are lost to drowning in Norway each year (Redningsselskapet, 2023). In most cases these drownings happen close to shore. With the recent advancements within computer hardware and autonomous solutions we now possess the technology to develop autonomous solutions to remedy this problem.

This thesis reviews some of the existing research and solutions for autonomous search and rescue (SAR). Most of these are related to unmanned aerial vehicles, and especially the search phase of a SAR mission, but some solutions exist for marine SAR using unmanned vessels as well.

Some theory relevant to the guidance, navigation and control of marine vessels was presented, as well as an overview of some search patterns used within marine SAR today. The work of this thesis is an implementation of a path planning algorithm that produces a parallel track search pattern, as well as a state machine that executes the planned mission. Through simulations executed using the Gemini vessel simulator it was verified that the path planner and state machine worked as intended. The planner and state machine were then tested on the ReVolt vessel. The problems related to the tests were hypothesized to be a problem with the controllers, and in the case of the sea trial a hardware problem, unrelated to the thesis work.

The results show that the path planning and mission flow for an autonomous SAR mission are solvable with the current technology. A lot of work remains in developing a safe and reliable autonomous system for SAR.