基于视觉伺服的欠驱动无人水面艇自主靠泊方法

无人水面艇在开阔水域的自主航行得到了广泛的应用，但由于码头结构复杂、船只较多等因素，目前无人水面艇的靠泊还是需要人工来完成，这已成为无人水面艇全自主作业的瓶颈问题。为此本文提出了一种基于视觉伺服的无人水面艇自主靠泊方法。首先，通过无人水面艇搭载的视觉系统采集泊位的场景，从中提取出泊位标志物并将其作为视觉跟踪的对象；然后，利用标志物图像和期望图像的几何参数计算出航向偏差角，通过标志物图像计算标志物和无人艇的位置关系并求得虚拟航线，进而得到偏航距离；最后，选取航向偏差角和偏航距离作为控制变量，控制器实时调整无人水面艇航向和航速使其驶向泊位，当标志物图像与期望图像的差值小于设定阈值时即停止自主靠泊任务。实船试验结果表明，在较小风浪条件下靠泊位置误差小于0.7m，航向误差小于12°。     

一种用于无人船海面障碍物测距的双目视觉系统

双目视觉具有近距离测距精度高、获取的图像内容丰富等优点,是目前无人船自主避障领域的研究热点,立体匹配是双目视觉测距的技术关键。然而,无人船体的不规则晃动,增大了双目图像间海面障碍物的尺度、亮度差异,易造成匹配歧义。为提高立体匹配的准确性,本文提出一种改进的AKAZE特征匹配方法。通过提取、匹配非线性尺度空间中障碍物的轮廓角点,从而可准确测得海面障碍物的位置信息。利用本文所提方法研发出一种具有防水、防盐等性能的适用于无人船海上工作环境的宽基线双目视觉系统SV-100。测试实验结果表明,该系统在100 m内的测距误差小于6 m。     

反潜无人艇适配武器发展现状和趋势

随着无人技术的快速发展,无人水面艇应用于反潜作战逐渐受到关注。本文在对反潜无人水面艇的军事需求和面对威胁的分析基础上,梳理和分析了国内外无人水面艇及其配置武器载荷的发展现状,针对各型无人艇的武器配置进行深入分析并提出无人艇相应的适配武器类型,以及适配的武器应具有的能力和技术特点,想定了无人艇典型作战场景,为反潜无人艇的武器配置发展提供理论和技术支撑,对无人艇的顶层设计、作战体系搭建等具有重要意义。     

基于泊位水岸线检测的无人艇自主靠泊方法

针对无引导标志物的自然泊位，提出一种基于泊位水岸线检测的无人艇自主靠泊方法。首先，通过无人艇搭载的摄像机对泊位进行采集，从中提取出泊位与水面交接的水岸线，并将其作为无人艇的跟踪对象；其次，通过图像中泊位左右两侧水岸线的消失点以及相机坐标系下原点与泊位水岸线投影点连线所形成的几何关系建立导航模型，求得偏航角、偏航距离、无人艇与期望停泊点的距离以及无人艇速度。靠泊控制器由航向控制器和速度控制器构成，其中航向控制器采用PD控制，根据偏航角和偏航距离实时控制无人艇的航向，速度控制器根据无人艇与期望停泊点的距离和无人艇速度来控制无人艇进行减速运动，使无人艇平稳安全驶向期望停泊点且在到达时速度为零。最后通过仿真和实船试验验证了该方法的可行性。     

无人艇光视觉感知研究发展综述

无人艇具有机动灵活、隐蔽性好、活动区域广、使用成本低等优点,因而具有广阔的应用前景。这使得无人艇成为国内外的研究热点,其中感知技术是无人艇执行任务的基础。基于光视觉的感知技术具有应用方便,成本相对较低,数据获取容易及信息量大等优点,得到了国内外学者的广泛研究。本文主要从五个方面探讨光视觉在无人艇中的研究:一是基于水面无人艇的水面图像预处理,主要包括水面图像稳像研究及去雾增强研究;二水界线的检测;三是利用光视觉目标检测;四是水面目标跟踪方法。最后,对无人艇的光视觉研究进行了总结及展望。     

复杂背景下无人艇视频视觉目标图像识别算法

为精准跟踪海域环境中的各类舰船目标,生成连续性的视觉目标图像视频,提出复杂背景下的无人艇视频视觉目标图像识别算法。利用增强滤波处理无人艇图像中的数据信息,再通过特殊信息标记的方式,完成无人艇视频的图像数据集设计。在此基础上,改进原识别提取网络,借助边界框预测实值,完成待识别目标图像的特征提取,实现复杂背景下无人艇视频视觉目标图像识别算法的顺利应用。对比实验结果表明,与KCF目标跟踪算法相比,应用新型目标图像识别算法后,YOI船体识别参数增大至8.56,实现了对海域环境中各类舰船目标的精准跟踪,大幅促进了连续性视觉目标图像视频的生成。     

一种基于多线激光雷达的无人艇避障系统设计

为了实现无人艇在复杂的海洋环境下能够顺利地躲避障碍物,并按照相应的设计路线进行自主航行的目的,完成了一种基于多线激光雷达的海上无人艇软硬件设计。利用多线激光雷达获得周围环境中的连续数据和无人艇实时的位姿信息,建立无人艇所在位置的坐标系,对无人艇周围环境中的障碍物点云数据进行过滤、聚类和分割处理。在角度与距离上同时对障碍物进行分类,判断每个角度中障碍物的占比是否小于预设阈值,使用改进的A*算法对无人艇路径进行规划,使无人艇按照规定的路线航行。     

多无人艇集群协同控制研究进展与未来趋势

当前,海洋航行器呈现智能化、网络化、集群化等重要发展趋势,多无人艇通过协同实现集群化作业,是未来海洋作业的主要形式之一.从无人艇运动数学模型出发,分析了多无人艇集群控制所面临的问题和挑战,根据多无人艇运动不同的场景,从轨迹导引、路径导引、目标导引3个方面综述了多无人艇集群协同控制的研究进展.最后,对多无人艇协同控制的研...     

水面无人艇单目视觉伺服自主控制研究综述

单目视觉伺服采用相机模仿人眼视觉功能,感知周围环境和测量运动状态,是提高无人艇航行感知与控制自主性的重要手段。首先,从基本原理出发,简述视觉伺服技术分类、相机透视投影原理和无人艇运动数学模型,为文献综述分析提供框架基础。然后,根据任务复杂度,依次综述单目视觉伺服在无人艇航向控制、镇定控制、轨迹跟踪控制和集群控制等典型应用场景下的研究进展和挑战。最后,系统性地总结无人艇单目视觉伺服自主控制的潜在研究方向和发展趋势。     

小型无人艇研究现状及关键技术

小型无人艇具有功能多样、机动性强、隐蔽性好、航速高、使用成本低和使用风险小等特点,广泛应用于海上搜救、水文探测、港口安防、情报搜集、警戒巡逻和反潜反水雷等军民领域。国内外学者在自主控制和任务能力等方面对小型无人艇开展了大量研究。论文对国内外无人艇技术发展的现状作了简要阐述,对小型无人艇的应用场景进行了归纳总结,并针对沿海港口、岛礁周围附近海域以及外围海域的警戒能力需求,分析了小型无人艇的关键技术。     

无人艇的研究现状与进展

随着无人技术在海洋平台上的运用,无人艇展现出了巨大的应用前景。本文介绍了国内外无人艇研发进展情况,总结了目前无人艇的艇型、动力、材料、控制、运用特点,指出了无人艇开发过程中的关键理论与技术难点,为下一步更加深入地研究提供参考。     

高海况下无人艇回收过程动态特性仿真

无人艇在回收过程中会受到复杂海况及母船尾流的综合影响。因此,开展不同环境条件下无人艇回收过程动态响应特性及变化规律研究,对实现无人艇安全平稳回收具有重要意义。以某型无人艇为研究对象,建立无人艇回收动态仿真数值模型,并通过加载4级海况不规则波,研究无人艇回收过程动态特性。在此基础上,对比分析不同的相对航速、偏移距离对无人艇回收过程动态特性的影响规律。研究结果表明,标准工况下无人艇的回收满足航行稳定性、回收时的快速性和安全性要求。同时,在4级海况及尾流综合作用下,增加无人艇回收航速或增大无人艇与母船中心线偏移量时,无人艇的运动将出现较大波动,稳定性下降。在实际回收过程中无人艇的回收航速不能过高,与母船中心线之间的偏移距离应保持在一定范围内,确保无人艇运动幅值不超过安全极限,避免倾覆现象的发生。     

多准则粒子滤波下的无人艇航行轨迹虚拟重构

通过对无人艇航行轨迹虚拟重构,提高对无人艇的目标跟踪调度能力,提出基于多准则粒子滤波下的无人艇航行轨迹虚拟重构方法。采用融合双模态特征检测方法实现对无人艇航行轨迹的图像检测,结合视觉分割和分块特征匹配实现对无人艇航行轨迹重构过程中的显著性检测,采用多准则粒子滤波方法进行寻优迭代,根据深度学习和粒子滤波增强结果,实现无人艇航行轨迹虚拟重构和模态跟踪识别。测试表明,采用该方法进行无人艇航行轨迹虚拟重构的视觉增强能力较好,期望值和实际值拟合性能较好。     

水面无人艇系统的设计实现与未来展望

水面无人艇是一种具有自主航行与路径规划能力,可搭载不同任务载荷,并且能够完成设定任务的水面舰艇。具有航速高、智能化、机动性强、无人员操控等优点,被广泛应用于海洋空间资源探测、海底测绘、应急救援、情报收集、反潜反水雷等任务。由于无人艇上的各类应用必须依附于无人艇系统完成,因此要求无人艇必须具有完备而先进的系统。本文将从系统设计的角度,对水面无人艇系统的设计实现与未来展望进行论述。     

基于任务可靠度的无人艇可靠性评估方法研究

针对无人艇的任务可靠性评估问题,对有人艇与无人艇的差异进行分析,进一步明确无人艇的任务剖面和可靠性评估的关注要点,并给出任务可靠性评估的方法,为无人艇复杂任务场景及环境下高效、低成本的可靠性评估提供了理论基础和技术支撑。     

基于亚像素级角点检测的双目视觉距离测量

要提高双目测距的精度,需要高精度的视差,为此引入亚像素检测方法。首先,采用Bouguet立体校正算法将左右图像进行极线校正,以减少匹配计算代价,提高匹配效率;然后,利用Harris角点探测器在一矩形领域内寻找一个最强特征点作为待匹配点,再采用最大互相关法对左图像进行匹配搜索确定匹配点。最后,对已匹配好的点对进行亚像素级检测,即可得到亚像素级视差。实验结果表明,该方法能将角点检测精度提高到0.001像素,测距精度也相应提高,距离越远效果越明显。     

基于LoRa的无人艇运行状态监测系统

针对无人水面艇（unmanned surface vehicle, USV）航行中对远距离通信和自身运行状态监测的需求,设计并实现基于扩频技术超远距离无线传输（long range, LoRa）的无人艇运行状态监测系统。系统采用LoRa技术实现无人艇与岸基端的数据通信,岸基云平台对回传的各项数据进行解析、处理、显示等,实现对无人艇的横纵摇、经纬度等信息的监测。实船测试结果表明,该系统可以满足实时监测无人艇运行状态的需求,为无人艇感知与智控体系研究方面提供参考。     

基于模型预测控制的无人艇VO避障

在高速行驶中,无人艇速度快、反应时间短,为了达到安全避障的要求,避障算法必须实时性好、稳定性高。同时,在高速场景中,无人艇的静浮力较小,流体升力较大,风浪流对无人艇的影响较低速场景更加显著,稳定的航迹跟踪与避障控制面临挑战。为了达到良好的避障效果,无人艇必须要满足控制量的约束,同时要削减外界扰动带来的不利影响。无人艇控制系统是一个多输入多输出系统,而模型预测控制则是处理多变量约束优化问题最有效的方法之一。本文提出基于模型预测控制的无人艇VO避障算法,通过仿真实验实现了该算法的避障功能,并将该算法与传统的VO算法避障效果作对比,验证了该算法的有效性,同时,通过分析模型不确定性对该避障算法性能的影响,证明了该算法的鲁棒性。     

双目视觉下多尺度舰船图像轮廓特征点提取算法

为清晰分辨船舶航行图像的边缘特征信息,提出双目视觉原理下的多尺度舰船图像轮廓特征点提取算法。依照图像信息的测距处理方案,匹配必要的视觉性像素,完成基于双目视觉的舰船图像特征点标注处置。在此基础上,根据多尺度成像坐标原理,判定舰船图像的灰度信息,再通过计算轮廓特征系数的方式,实现双目视觉下多尺度舰船图像轮廓特征点提取算法的应用。对比实验结果表明,与SIFT算法相比,应用新型特征点提取算法后,QDI系数指标出现明显提升的变化趋势,船舶航行图像的边缘特征信息得到清晰化分辨。     

海空背景下基于双目视觉的目标测距新方法

结合海空背景特点和双目视觉测量需求,提出一种基于海天线的双目图像校准方法。采用Sobel算子对图像进行边缘检测并作二值化处理,利用Hough变换算法提取和定位海天线,根据参数空间返回的参数值对图像进行旋转和平移变换。试验结果表明:运用该方法能有效实现双目图像对的行对准。在此基础上,基于双目视差测距原理完成海面目标距离的测量,测距结果表明:对于500 m远的目标,相对测距误差5%,能够满足一定场合的应用需求。