Artificial Intelligence methods for Underwater target Tracking

Projektinformationen

AIforUTracking

ID Finanzhilfevereinbarung: 893089

DOI 10.3030/893089

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 16 März 2020

Startdatum 1 März 2021

Enddatum 30 September 2023

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Gesamtkosten € 226 801,76

EU-Beitrag € 226 801,76

Koordiniert durch

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTIFICAS
Spain

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (4)

Spatial ecology of Norway lobster Nephrops norvegicus in Mediterranean deep-water environments: implications for designing no-take marine reserves

Autoren: Maria Vigo; Joan Navarro; I. Masmitja; I. Masmitja; Jacopo Aguzzi; José A. García; Guiomar Rotllant; Nixon Bahamon
Veröffentlicht in: Marine Ecology Progress Series, Ausgabe 16161599, 2021, ISSN 1616-1599
Herausgeber: Inter-Research Science Publisher
DOI: 10.3354/meps13799

Dynamic robotic tracking of underwater targets using reinforcement learning

Autoren: I. Masmitja, M. Martin, T. O’Reilly, B. Kieft, N. Palomeras, J. Navarro, K. Katija
Veröffentlicht in: Science Robotics, Ausgabe 26/07/2023, 2023, Seite(n) eade7811, ISSN 2470-9476
Herausgeber: American Association for the Advancement of Science
DOI: 10.1126/scirobotics.ade7811

Burrow emergence rhythms of deep-water Mediterranean Norway lobsters (Nephrops norvegicus) revealed by acoustic telemetry

Autoren: J. Aguzzi; M. Vigo; N. Bahamon; I. Masmitja; D. Chatzievangelou; N. J. Robinson; J. P. Jónasson; A. Sánchez-Márquez; J. Navarro; J. B. Company
Veröffentlicht in: Reviews in Fish Biology and Fisheries, Ausgabe 26/05/2023, 2023, ISSN 0960-3166
Herausgeber: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s11160-023-09787-2

Spatial ecology of Norway lobster Nephrops norvegicus in Mediterranean deep-water environments: implications for designing no-take marine reserves

Autoren: Vigo M., Navarro J., Masmitja I., Aguzzi J., García JA., Rotllant G., Bahamón N., Company JB.
Veröffentlicht in: Marine Ecology Progress Series, Ausgabe 16/09/2021, 2021, Seite(n) 173-188, ISSN 0171-8630
Herausgeber: Inter-Research Science Publishing
DOI: 10.3354/meps13799

Conference proceedings (4)

Platform-portable reinforcement learning methods to localize underwater targets

Autoren: Ivan Masmitja, Mario Martin, Tom O'Reilly, Kakani Katija, Joan Navarro
Veröffentlicht in: Oceans MTS/IEEE proceedings, Ausgabe 15/05/2023, 2023, ISBN 979-8-3503-3226-1
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.1109/oceanslimerick52467.2023.10244488

A reinforcement learning path planning approach for range-only underwater target localization with autonomous vehicles

Autoren: Ivan Masmitja; Mario Martin; Kakani Katija; Spartacus Gomariz; Joan Navarro
Veröffentlicht in: IEEE 18th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 2022, ISBN 978-1-4799-1515-6
Herausgeber: IEEE

TransfQMix: Transformers for Leveraging the Graph Structure of Multi-Agent Reinforcement Learning Problems

Autoren: Gallici M., Martin M., Masmitja I.
Veröffentlicht in: Proceedings of the 2023 International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, Ausgabe 15/05/2023, 2023, Seite(n) 1679–1687, ISBN 9781450394321
Herausgeber: International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems
DOI: 10.48550/arxiv.2301.05334

Engineering a testbed for bidirectional acoustic tag development

Autoren: Gerrard Batet, Ivan Masmitja, David Sarria, Spartacus Gomariz, Joaquin Del Rio
Veröffentlicht in: OCEANS MTS/IEEE proceedings, Ausgabe 15/05/2023, 2023, ISBN 979-8-3503-3226-1
Herausgeber: Engineering a testbed for bidirectional acoustic tag development
DOI: 10.1109/oceanslimerick52467.2023.10244649