Evaluation of risk of loss an underwater Glider in the sea using BBN

Resumen

Actualmente, la literatura relacionada con el desplazamiento
y el control de trayectorias de vehículos submarinos está
relacionada con los aspectos de autonomía del control de
imágenes, planes de navegación, control avanzado, en los
que estos sistemas se relacionan con vehículos autónomos
submarinos. A continuación se muestra un análisis para
conocer en la práctica el riesgo de perder un sistema
submarino Glider (GUS) en el océano y para asegurarse de
que siempre regrese a su punto de lanzamiento, un módulo
de aprendizaje basado en una red de creencias bayesianas
que fue diseñado para el robot en sí mismo que puede tomar
decisiones sobre su navegación y autonomía. Además, se
mostró la Bayesian Belief Network, con sus parámetros de
diseño, basados en la capacitación, su efectividad y
eficiencia.