无人水面艇多信息融合环境感知的研究
发布时间：2023-01-30 09:14
在复杂多变的海洋环境中,实时并准确的进行多元信息快速融合的环境感知是实现无人艇自主航行的前提和避碰决策控制的基础。针对未知动态海洋环境下的无人水面艇对航行态势的实时感知和多元信息的统一描述问题,进行了艇载航海雷达、电子海图和组合导航的多信息快速融合与优化理论的研究。本文以大连海事大学蓝信号高速无人水面艇为研究对象,设计多信息融合的无人水面艇环境感知系统,以惯性导航系统作为运动状态基准信息,将雷达图像叠加到电子海图中进行统一尺度的描述,同时采用特征快速提取方法解算障碍物运动状态信息,对环境信息的感知精度进行了优化。主要的研究内容有:1、为解决电子海图与雷达图像匹配叠加的问题,选用了轮廓匹配算法。首先,通过船载雷达获取实时海域信息生成雷达图像,串口接收惯性导航数据,解析出无人艇的位置信息与航向信息。然后,采用最小二乘拟合建立经纬度与像素点之间的关系,通过对惯性导航信息的解算,将位置信息解算到电子海图中,运用图像处理技术,对雷达图像进行尺寸和方位的调整,对雷达图像和电子海图进行处理,实现第一步的匹配融合。最后,采用Hausdorff距离匹配算法,通过对轮廓的相似比对,对匹配点进行修正,实现雷...
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 课题背景和研究意义
1.2 感知技术在各个领域的发展
1.2.1 感知技术在机器人领域的发展
1.2.2 感知技术在无人车领域的发展
1.2.3 感知技术在无人机领域的发展
1.3 感知技术在无人船领域的发展
1.4 论文的主要内容及章节安排
2 多尺度图像预处理
2.1 雷达图像的保存与提取
2.2 电子海图预处理
2.3 雷达图像预处理
2.3.1 雷达图像的坐标系转换
2.3.2 雷达图像的补偿
2.4 多尺度图像的灰度处理
2.4.1 图像的灰度化处理
2.4.2 图像的阈值分割
2.5 本章小结
3 多尺度图像的匹配叠加
3.1 惯性导航数据采集
3.1.1 惯性导航数据格式
3.1.2 惯性导航数据解析
3.2 多尺度图像叠加预处理
3.2.1 多尺度图像的归一化
3.2.2 多尺度图像的显示方向一致
3.2.3 多尺度图像的显示区域重合
3.3 基于惯性导航的多尺度图像匹配叠加
3.3.1 经纬度到像素点的位置关系解算
3.3.2 基于经纬度的叠加匹配
3.4 基于Hausdorff距离修正的图像匹配叠加
3.5 本章小结
4 障碍物信息提取
4.1 静态障碍物信息提取
4.1.1 静态障碍物轮廓提取
4.1.2 静态障碍物信息提取
4.2 动态障碍物信息提取
4.2.1 动态单目标信息提取
4.2.2 动态多目标信息提取
4.3 本章小结
5 实验平台的搭建及实验结果分析
5.1 雷达图像与电子海图的融合实验
5.1.1 实验平台的搭建
5.1.2 基于惯性导航的匹配叠加实验
5.2 动态目标提取实验
5.2.1 动态单目标信息提取
5.2.2 动态多目标信息提取
5.3 本章小结
结论
参考文献
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于单目摄像机的无人机动态目标实时跟踪[J]. 辛长浩,常玉克,赵宏智,张彬. 科技创新与应用. 2020(08)
[2]毫米波雷达与激光雷达在无人船上的应用[J]. 庄加兴,焦侬,殷非. 船舶工程. 2019(11)
[3]基于机器学习的无人船目标识别系统研究[J]. 刘雨青,冯俊凯,邢博闻,曹守启,李佳佳,陶清. 测控技术. 2019(08)
[4]家庭巡视机器人环境感知系统设计[J]. 潘光良,李军. 齐鲁工业大学学报. 2018(05)
[5]基于激光雷达的内河无人船障碍物识别方法[J]. 王贵槐,谢朔,柳晨光,初秀民,李梓龙. 光学技术. 2018(05)
[6]无人船目标探测与跟踪系统[J]. 张磊,许劲松,秦操. 船舶工程. 2018(08)
[7]国内外无人船发展现状及未来前景[J]. 曹娟,王雪松. 中国船检. 2018(05)
[8]现代水面无人艇技术[J]. 朱炜,张磊. 造船技术. 2017(02)
[9]基于3D激光雷达的无人水面艇海上目标检测[J]. 李小毛,张鑫,王文涛,瞿栋,祝川. 上海大学学报(自然科学版). 2017(01)
[10]基于激光三维视觉的船舶靠泊动态监测技术[J]. 闫晓飞,刘泽西,李颖,刘瑀,周颖. 激光与红外. 2016(12)
博士论文
[1]基于多传感器融合的无人机自主避障研究[D]. 何守印.北京理工大学 2016
硕士论文
[1]基于无人机的轨道交通线路环境实时感知技术研究[D]. 管岭.北京交通大学 2018
[2]基于三维激光雷达的无人船目标检测[D]. 赵玉梁.哈尔滨工程大学 2018
[3]基于形状外观的无人船目标识别方法研究[D]. 王汝珣.哈尔滨工程大学 2018
[4]基于多传感器的无人机定位和避障技术研究[D]. 万富华.浙江工业大学 2017
[5]基于电子海图和航海雷达的无人水面艇路径规划研究[D]. 操文芷.大连海事大学 2017
[6]城市低空环境下的无人机三维环境感知与避障方法研究[D]. 肖斌.东北大学 2017
[7]基于立体视觉的无人机感知与规避研究[D]. 朱海锋.西北工业大学 2016
本文编号：3732928
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 课题背景和研究意义
1.2 感知技术在各个领域的发展
1.2.1 感知技术在机器人领域的发展
1.2.2 感知技术在无人车领域的发展
1.2.3 感知技术在无人机领域的发展
1.3 感知技术在无人船领域的发展
1.4 论文的主要内容及章节安排
2 多尺度图像预处理
2.1 雷达图像的保存与提取
2.2 电子海图预处理
2.3 雷达图像预处理
2.3.1 雷达图像的坐标系转换
2.3.2 雷达图像的补偿
2.4 多尺度图像的灰度处理
2.4.1 图像的灰度化处理
2.4.2 图像的阈值分割
2.5 本章小结
3 多尺度图像的匹配叠加
3.1 惯性导航数据采集
3.1.1 惯性导航数据格式
3.1.2 惯性导航数据解析
3.2 多尺度图像叠加预处理
3.2.1 多尺度图像的归一化
3.2.2 多尺度图像的显示方向一致
3.2.3 多尺度图像的显示区域重合
3.3 基于惯性导航的多尺度图像匹配叠加
3.3.1 经纬度到像素点的位置关系解算
3.3.2 基于经纬度的叠加匹配
3.4 基于Hausdorff距离修正的图像匹配叠加
3.5 本章小结
4 障碍物信息提取
4.1 静态障碍物信息提取
4.1.1 静态障碍物轮廓提取
4.1.2 静态障碍物信息提取
4.2 动态障碍物信息提取
4.2.1 动态单目标信息提取
4.2.2 动态多目标信息提取
4.3 本章小结
5 实验平台的搭建及实验结果分析
5.1 雷达图像与电子海图的融合实验
5.1.1 实验平台的搭建
5.1.2 基于惯性导航的匹配叠加实验
5.2 动态目标提取实验
5.2.1 动态单目标信息提取
5.2.2 动态多目标信息提取
5.3 本章小结
结论
参考文献
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于单目摄像机的无人机动态目标实时跟踪[J]. 辛长浩,常玉克,赵宏智,张彬. 科技创新与应用. 2020(08)
[2]毫米波雷达与激光雷达在无人船上的应用[J]. 庄加兴,焦侬,殷非. 船舶工程. 2019(11)
[3]基于机器学习的无人船目标识别系统研究[J]. 刘雨青,冯俊凯,邢博闻,曹守启,李佳佳,陶清. 测控技术. 2019(08)
[4]家庭巡视机器人环境感知系统设计[J]. 潘光良,李军. 齐鲁工业大学学报. 2018(05)
[5]基于激光雷达的内河无人船障碍物识别方法[J]. 王贵槐,谢朔,柳晨光,初秀民,李梓龙. 光学技术. 2018(05)
[6]无人船目标探测与跟踪系统[J]. 张磊,许劲松,秦操. 船舶工程. 2018(08)
[7]国内外无人船发展现状及未来前景[J]. 曹娟,王雪松. 中国船检. 2018(05)
[8]现代水面无人艇技术[J]. 朱炜,张磊. 造船技术. 2017(02)
[9]基于3D激光雷达的无人水面艇海上目标检测[J]. 李小毛,张鑫,王文涛,瞿栋,祝川. 上海大学学报(自然科学版). 2017(01)
[10]基于激光三维视觉的船舶靠泊动态监测技术[J]. 闫晓飞,刘泽西,李颖,刘瑀,周颖. 激光与红外. 2016(12)
博士论文
[1]基于多传感器融合的无人机自主避障研究[D]. 何守印.北京理工大学 2016
硕士论文
[1]基于无人机的轨道交通线路环境实时感知技术研究[D]. 管岭.北京交通大学 2018
[2]基于三维激光雷达的无人船目标检测[D]. 赵玉梁.哈尔滨工程大学 2018
[3]基于形状外观的无人船目标识别方法研究[D]. 王汝珣.哈尔滨工程大学 2018
[4]基于多传感器的无人机定位和避障技术研究[D]. 万富华.浙江工业大学 2017
[5]基于电子海图和航海雷达的无人水面艇路径规划研究[D]. 操文芷.大连海事大学 2017
[6]城市低空环境下的无人机三维环境感知与避障方法研究[D]. 肖斌.东北大学 2017
[7]基于立体视觉的无人机感知与规避研究[D]. 朱海锋.西北工业大学 2016
本文编号：3732928
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