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基于无人水面艇航海雷达和视觉图像的目标跟踪研究
| 论文题名： | 基于无人水面艇航海雷达和视觉图像的目标跟踪研究 |
| 关键词： | 无人水面艇;航海雷达;视觉图像;卡尔曼滤波;目标跟踪 |
| 摘要： | 随着人工智能、计算机技术和传感器技术的发展，自主无人系统近年来取得巨大的进步，其中以无人水面艇为代表的海洋自主无人系统所涉及的环境感知、数据融合、场景理解等关键技术也正成为研究热点。能够对其周围复杂多变航行环境中的目标进行检测和跟踪是无人水面艇自主完成使命任务的前提。由于无人水面艇体积小、速度快、极易受到各种扰动，因而给无人水面艇的感知技术带来了巨大的挑战。本文面向无人水面艇搭载的航海雷达和视觉传感器的联合感知技术，针对航海雷达和视觉图像的协同目标检测与跟踪问题，应用图像处理、自适应卡尔曼滤波、YOLOv3目标检测算法、视觉目标匹配策略，设计一套基于航海雷达和视觉传感器协同的目标检测与跟踪系统，并通过实船实验验证系统的有效性，主要研究内容如下： 首先，针对无人水面艇航海雷达的目标检测问题，应用图像处理的方法解析航海雷达图像，分析雷达图像中目标的特征，分离出目标和背景，再利用目标的特征区分不同目标，提取目标信息并实现目标检测。针对连续航海雷达图像中存在的目标可能丢失的问题，本文采用优化的自适应的卡尔曼滤波算法，对机动加速度方差进行处理，并引入了强跟踪滤波器，降低预测误差，通过仿真实验和实船实验验证了该方法的有效性，在目标丢失时利用预测值更准确估计目标位置，从而在更小的波门内实现对目标检测和跟踪。 然后，针对视觉传感器水面目标检测和跟踪问题，选用YOLOv3目标检测算法实现对船只目标的检测。并将YOLOv3算法中的定位损失优化为GIoU函数，解决原YOLOv3算法存在定位损失相同但交并比不同的问题，从实验结果来看损失函数优化后的检测精度得到了提高。针对视觉图像目标跟踪问题，通过目标检测算法得到目标移动特征数据，并利用卡尔曼滤波算法来实现目标跟踪。对视觉图像中出现多个目标的情况，采用了一种视觉目标的匹配策略来保证目标跟踪的正确性，并通过实验证明策略的有效性。 最后，针对视觉传感器视野有限的问题，本文在自适应卡尔曼滤波、YOLOv3目标检测算法和视觉目标匹配方法对雷达和视觉图像处理的基础上，设计了运用雷达发现并定位目标，从而引导视觉系统对目标进行追踪的策略，通过实船实验证明该策略能够解决视觉传感器视野有限的问题。 本文利用航海雷达和视觉传感器的图像，设计了一套无人艇水面目标检测和跟踪系统，为无人艇的环境感知技术打下了基础。 |
| 作者： | 周炜达 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 赵永生 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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