Autonomous Aquaculture Net Inspection and Patching on a Low-Cost ROV

• Ugwu-Gabriel, Godsfavour ^[1] ; López Barajas, Salvador ^[1] ; Solís, Alejandro ^[1] ; Marín, Raúl ^[1] ; Sanz, Pedro J ^[1]
  1. [1] Universitat Jaume I

     Universitat Jaume I

     Castellón, España

     
• Localización: Jornadas de Automática, ISSN-e 3045-4093, Nº. 47, 2026
• Idioma: inglés
• DOI: 10.17979/ja-cea.2026.47.13753
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• Resumen
  • español

    Los agujeros no detectados en jaulas de red de acuicultura pueden provocar escapes masivos de peces; sin embargo, la inspección y reparación autónoma de estas estructuras sigue siendo un problema abierto. Los sistemas actuales suelen limitarse a la inspección o requieren teleoperación para desplegar el parche, por lo que el ciclo detección–reparación permanece parcialmente autónomo. Este artículo presenta un pipeline autónomo implementado en un ROV de bajo coste y uso general, BlueROV2 Heavy, capaz de cerrar dicho ciclo en un entorno controlado sin intervención del operador tras iniciar la misión. El vehículo busca visualmente la red, estima su posición relativa mediante percepción a bordo, inspecciona la superficie, detecta agujeros que cumplen un criterio de tamaño predefinido y ejecuta la maniobra de parcheo. El sistema fue desarrollado en Stonefish y validado experimentalmente en el tanque interior CIRTESU. Las principales contribuciones son la autonomía extremo a extremo en una plataforma económica y el enganche terminal mediante seguimiento de posición en bucle cerrado.

  • English

    Undetected holes in aquaculture net cages can cause massive fish escapes; however, autonomous inspection and repair of these structures remains an open problem. Existing systems usually focus on inspection only or require teleoperation for patch deployment, leaving the detection-to-repair cycle only partially autonomous. This paper presents an autonomous pipeline implemented on a low-cost, general-purpose ROV, the BlueROV2 Heavy, capable of closing this cycle in a controlled environment without operator intervention after mission start. The vehicle visually searches for the net, estimates its relative position using onboard perception, inspects the surface, detects holes that satisfy a predefined size criterion, and executes the patching maneuver. The system was developed and tested in the Stonefish simulator and experimentally validated end to end in the indoor CIRTESU test tank. The main contributions are end-to-end autonomy on an affordable robotic platform and terminal patch attachment through closed-loop position tracking, improving deployment repeatability under moderate underwater disturbances.

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