基于多波束前视声呐的水下障碍物检测及避障算法研究
发布时间：2021-05-19 04:02
海洋作为地球上最为广阔的部分,其内部所拥有的资源具有极大的开发价值。近几年来,人们开始不断地开发海洋资源和空间,如在海底铺设大量的天然气管道以便于运输,因而,利用自主式水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）去探测海底天然气管道是否泄漏的技术,就具有极其重大的战略意义。不过,由于海洋内部环境的复杂性,自主式水下航行器在执行任务时常常会有障碍物干扰航行,因此,对水下障碍物的检测及避障进行研究,就显得尤为重要。本文基于自主式水下航行器搭载的多波束前视声呐采集的数据,开展了障碍物检测算法、避障算法和指令系统三个方面的研究:（1）基于采集到的声呐图像数据,本文首先提出了一种基于类间方差及小区域抑制的障碍物检测算法。该算法在快速计算得到声呐图像最佳阈值的基础上,针对声呐图像处理结果上依旧存在一定数量的噪声区域的情况,通过对最佳阈值的不断更新,使得声呐图像中障碍物检测结果更为精确。（2）本文在以上算法的基础上提出了一种基于深度学习及改进阈值分割的障碍物检测算法。该算法采用了YOLO v3网络,对声呐图像中的障碍物候选区域进行了检测,在得到的障碍物候选区域内,...
【文章来源】：上海大学上海市 211工程院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题来源
1.2 课题研究的目的和意义
1.3 国内外研究概况
1.3.1 障碍物检测研究概况
1.3.2 避障算法研究概述
1.4 论文的主要研究内容
第二章 基于多波束前视声呐的自主式水下航行器
2.1 引言
2.2 自主式水下航行器
2.3 多波束前视声呐
2.3.1 多波束前视声呐
2.3.2 声呐配备软件ProViewer
2.3.3 声呐数据软件开发套件
2.3.4 声呐图像数据采集
2.4 本章小结
第三章 AUV声呐图像中的障碍物检测算法
3.1 引言
3.2 基于类间方差及小区域抑制的障碍物检测算法
3.2.1 算法流程
3.2.2 声呐图像的预处理
3.2.3 基于直方图区域迭代分割的类间方差最大化算法
3.2.4 基于小区域抑制的最佳阈值更新
3.3 基于深度学习及改进阈值分割的障碍物检测算法
3.3.1 算法流程
3.3.2 YOLO概述
3.3.3 基于YOLOv3的障碍物候选区域检测算法
3.4 实验结果及分析
3.4.1 障碍物检测算法的客观评价标准
3.4.2 障碍物检测算法的实验结果及分析
3.5 本章小结
第四章 基于障碍物轮廓的AUV避障算法
4.1 引言
4.2 基于障碍物轮廓的避障算法
4.2.1 障碍物问题分析
4.2.2 避障规则设计
4.2.3 算法详述
4.3 实验结果及分析
4.4 本章小结
第五章 面向自主导航的指令系统
5.1 引言
5.2 串口通信设计
5.2.1 串口通信关键技术
5.2.2 串口连接
5.2.3 串口通信系统的实现
5.3 模拟指令系统实验
5.4 本章小结
第六章 现场测试
6.1 引言
6.2 模拟实验
6.2.1 水池模拟实验
6.2.2 海洋模拟实验
6.3 实际现场测试
6.4 本章小结
第七章 结论与展望
7.1 结论
7.2 展望
参考文献
作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文
作者在攻读硕士学位期间所作的项目
作者在攻读硕士学位期间所获奖项
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]自主水下航行器导航技术发展现状与分析[J]. 张世童,张宏伟,王延辉,张玉鹏,谢阳光. 导航定位学报. 2020(02)
[2]基于零空间行为法的自主水下机器人避障策略[J]. 庞师坤,梁晓锋,李英辉,易宏. 上海交通大学学报. 2020(03)
[3]联合NSCT与多重分形的高噪声侧扫声呐图像分割[J]. 何义才,赵建虎,张红梅,阮世伦. 测绘学报. 2020(02)
[4]一种利用迁移学习训练卷积神经网络的声呐图像识别方法[J]. 朱兆彤,付学志,胡友峰. 水下无人系统学报. 2020(01)
[5]AUV水下通信技术研究现状及发展趋势探讨[J]. 窦智,张彦敏,刘畅,孔斌. 舰船科学技术. 2020(03)
[6]PC与单片机多机RS232串口通信设计分析[J]. 席小卫,陈荻茜,苏喆,田铭繁. 数字通信世界. 2020(02)
[7]AUV智能化现状与发展趋势[J]. 黄琰,李岩,俞建成,李硕,封锡盛. 机器人. 2020(02)
[8]基于轮廓的侧扫声呐图像配准[J]. 李治远,豆虎林,胡俊,吴子敬,吴永亭. 测绘通报. 2019(12)
[9]多波束声呐图像条带中央和边缘残差处理方法[J]. 朱正任,樊妙,邢喆,冯成凯,孙毅,阳凡林. 海洋技术学报. 2019(05)
[10]基于K-means聚类与数学形态学的侧扫声呐图像目标轮廓自动提取方法[J]. 王涛,潘国富,张济博. 海洋科学. 2019(08)
硕士论文
[1]水声图像去噪方法研究[D]. 周敬.电子科技大学 2019
[2]基于前视声呐的AUV避障方法研究[D]. 邢炜.哈尔滨工程大学 2019
[3]基于人工势能场的水下滑翔机局部路径规划方法研究[D]. 赵梦媛.天津大学 2018
本文编号：3195076
【文章来源】：上海大学上海市 211工程院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题来源
1.2 课题研究的目的和意义
1.3 国内外研究概况
1.3.1 障碍物检测研究概况
1.3.2 避障算法研究概述
1.4 论文的主要研究内容
第二章 基于多波束前视声呐的自主式水下航行器
2.1 引言
2.2 自主式水下航行器
2.3 多波束前视声呐
2.3.1 多波束前视声呐
2.3.2 声呐配备软件ProViewer
2.3.3 声呐数据软件开发套件
2.3.4 声呐图像数据采集
2.4 本章小结
第三章 AUV声呐图像中的障碍物检测算法
3.1 引言
3.2 基于类间方差及小区域抑制的障碍物检测算法
3.2.1 算法流程
3.2.2 声呐图像的预处理
3.2.3 基于直方图区域迭代分割的类间方差最大化算法
3.2.4 基于小区域抑制的最佳阈值更新
3.3 基于深度学习及改进阈值分割的障碍物检测算法
3.3.1 算法流程
3.3.2 YOLO概述
3.3.3 基于YOLOv3的障碍物候选区域检测算法
3.4 实验结果及分析
3.4.1 障碍物检测算法的客观评价标准
3.4.2 障碍物检测算法的实验结果及分析
3.5 本章小结
第四章 基于障碍物轮廓的AUV避障算法
4.1 引言
4.2 基于障碍物轮廓的避障算法
4.2.1 障碍物问题分析
4.2.2 避障规则设计
4.2.3 算法详述
4.3 实验结果及分析
4.4 本章小结
第五章 面向自主导航的指令系统
5.1 引言
5.2 串口通信设计
5.2.1 串口通信关键技术
5.2.2 串口连接
5.2.3 串口通信系统的实现
5.3 模拟指令系统实验
5.4 本章小结
第六章 现场测试
6.1 引言
6.2 模拟实验
6.2.1 水池模拟实验
6.2.2 海洋模拟实验
6.3 实际现场测试
6.4 本章小结
第七章 结论与展望
7.1 结论
7.2 展望
参考文献
作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文
作者在攻读硕士学位期间所作的项目
作者在攻读硕士学位期间所获奖项
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]自主水下航行器导航技术发展现状与分析[J]. 张世童,张宏伟,王延辉,张玉鹏,谢阳光. 导航定位学报. 2020(02)
[2]基于零空间行为法的自主水下机器人避障策略[J]. 庞师坤,梁晓锋,李英辉,易宏. 上海交通大学学报. 2020(03)
[3]联合NSCT与多重分形的高噪声侧扫声呐图像分割[J]. 何义才,赵建虎,张红梅,阮世伦. 测绘学报. 2020(02)
[4]一种利用迁移学习训练卷积神经网络的声呐图像识别方法[J]. 朱兆彤,付学志,胡友峰. 水下无人系统学报. 2020(01)
[5]AUV水下通信技术研究现状及发展趋势探讨[J]. 窦智,张彦敏,刘畅,孔斌. 舰船科学技术. 2020(03)
[6]PC与单片机多机RS232串口通信设计分析[J]. 席小卫,陈荻茜,苏喆,田铭繁. 数字通信世界. 2020(02)
[7]AUV智能化现状与发展趋势[J]. 黄琰,李岩,俞建成,李硕,封锡盛. 机器人. 2020(02)
[8]基于轮廓的侧扫声呐图像配准[J]. 李治远,豆虎林,胡俊,吴子敬,吴永亭. 测绘通报. 2019(12)
[9]多波束声呐图像条带中央和边缘残差处理方法[J]. 朱正任,樊妙,邢喆,冯成凯,孙毅,阳凡林. 海洋技术学报. 2019(05)
[10]基于K-means聚类与数学形态学的侧扫声呐图像目标轮廓自动提取方法[J]. 王涛,潘国富,张济博. 海洋科学. 2019(08)
硕士论文
[1]水声图像去噪方法研究[D]. 周敬.电子科技大学 2019
[2]基于前视声呐的AUV避障方法研究[D]. 邢炜.哈尔滨工程大学 2019
[3]基于人工势能场的水下滑翔机局部路径规划方法研究[D]. 赵梦媛.天津大学 2018
本文编号：3195076
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/chuanbolw/3195076.html
