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基于光视觉的无人艇水面目标检测与跟踪研究
| 论文题名： | 基于光视觉的无人艇水面目标检测与跟踪研究 |
| 关键词： | 无人艇;水面目标检测;光视觉传感器;跟踪技术 |
| 摘要： | 海洋作为世贸的主要渠道,蕴含着广阔的自然资源。漫长的海岸线也是国家安全的第一道防线。大力发展海洋装备,提高对海洋的控制能力和开发能力,一直受到我国和众多西方国家的重视。水面无人艇(Unmanned Surface Vehicles,USV)作为一种水面无人航行器,它的研究内容涉及到系统工程、自动控制、计算机科学、船舶结构力学、流体动力学等众多学科。因此,对USV的研究有重要的理论意义和工程实用价值。 本文以“XL-USV”为研究对象,重点研究了基于可见光视觉传感器的水面目标检测跟踪技术,通过水面图像处理,得出有效信息如水界线以及水面目标或障碍物的位置等,作为USV自主规避障碍物或自主作业的必要条件,提高USV自身的生存与作业能力。具体研究内容如下: (1)回顾了国内外USV的发展现状以及USV结合环境感知设备的技术应用状况,总结了基于光视觉的水面图像处理技术的研究现状,包括水界线检测技术,水面目标检测技术以及水面目标跟踪技术。 (2)分析并总结水面图像的典型特征。然后针对水面图像的特点,从图像的质量增强和平滑两个方面,进行了算法研究,提出了改进的增强和平滑处理方法,解决了图像中的曝光和反光等高亮度区域的去除问题。 (3)分析了USV在航行过程中的水面图像背景特性,总结了水界线在动态场景图像中的表现形式,提出了一种既适合于水天线提取又适合于水岸线提取的方法,解决了USV在航行过程中对水界线的自适应提取问题。 (4)分析了水面目标(障碍物)在背景变化的序列图像中的表现形式,提出了改进的Mean-Shift分割方法;借鉴PhotoShop软件中“浮雕”的图像效果处理原理,提出了基于横纵梯度信息融合的目标提取方法,解决了USV在航行过程中实时准确的目标(障碍物)定位问题。 (5)研究了水面目标跟踪方法的实现,通过将经典的跟踪方法Mean-Shift搜索模型和Kalman滤波预测模型用于水面图像中目标位置信息跟踪,融合两者自身的优势,尝试构建了两种预测搜索跟踪框架,改善了跟踪速度,降低了目标尺度变化的影响。 (6)介绍了本文研究对象“XL-USV”的体系结构及其环境感知系统的组成;建立了视觉感知系统的仿真子平台,验证了图像处理算法流程以及视觉与规划控制之间的数据通信;与载体进行系统集成,在海试过程中,通过USV的自主避障航行实验,完成了对方法的可靠性与有效性的验证。 |
| 作者： | 曾文静 |
| 专业： | 船舶与海洋结构物设计制造 |
| 导师： | 万磊 |
| 授予学位： | 博士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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