基于前视声纳的水下机器人目标自主跟踪研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 杨辉 |
| 学位类别 | 硕士 |
| 答辩日期 | 2012-05-28 |
| 授予单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 授予地点 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 导师 | 李硕 |
| 关键词 | 水下机器人 目标跟踪 前视声纳 声纳图像处理 |
| 其他题名 | Research on Target Autonomous Tracking of Underwater Vehicle Based on Forward-Looking Sonar |
| 学位专业 | 机械电子工程 |
| 中文摘要 | 随着水下机器人技术的日趋成熟，提高水下机器人的自主能力也备受重视。前视声纳作为水下机器人上搭载的重要传感器，可以为水下机器人提供有效的环境信息。目前，前视声纳在水下机器人上的应用中，主要通过人工识别前视声纳的信息，不能直接被水下机器人自主决策所使用。为此，本文研究了基于前视声纳信息的水下机器人目标自主跟踪问题。 本文从单波束前视声纳的原始数据出发，实时获取声纳视域内的目标距离和方位信息，然后控制水下机器人自主跟踪目标。为此，本文依次展开了以下三方面的研究：获取声纳原始数据，并生成声纳图像；处理声纳图像，从中提取目标特征信息；根据目标特征信息，实现水下机器人自主跟踪目标。 首先，由于本文所使用的前视声纳自带的水面软件只显示声纳图像，不提供数据接口，所以，本文根据声纳的通信协议和内部的工作时序，重新设计可用于控制声纳工作的水面软件，以直接获取声纳的原始数据。 并且对声纳原始数据进行进一步处理，包括了生成声纳图像并实时显示和对声纳图像的信息提取。本文详细介绍了该声纳应用软件中各个功能模块的具体实现。 其次，针对前视声纳图像的特点，本文研究了前视声纳图像处理方法。从声纳图像中提取目标特征信息可大致分为三个步骤：声纳图像预处理，图像分割和目标特征信息提取。研究了包括去除噪声和滤波，灰度变换，图像二值化，形态学变换和连通域分割及标记的相关原理和实现算法，并在声纳应用软件中实现了该处理过程，实时地从声纳图像中提取了目标的特征信息。 最后，在实时获取的目标特征信息的基础上研究了实现水下机器人目标自主跟踪的方法。提出了一种以视线法为基础，基于目标航向的水下机器人目标自主跟踪策略，并在水池通过试验验证了其有效性。在目标自主跟踪问题上，研究了数据关联的方法，解决了在不同声纳图像中对同一目标识别的问题；同时，研究提高目标跟踪的可靠性，讨论了被跟踪目标丢失的原因和提出了一种水下机器人处理目标丢失的策略，并在水池进行了试验，验证了其有效性。 本文完整地实现了水下机器人从前视声纳数据出发到目标自主跟踪的全部过程，提高了水下机器人自主能力，也为前视声纳在水下机器人的进一步应用奠定了基础。 |
| 索取号 | TP242/Y27/2012 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2012-07-27 |
| 分类号 | TP242 |
| 源URL | [http://ir.sia.ac.cn/handle/173321/9275]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_水下机器人研究室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 杨辉. 基于前视声纳的水下机器人目标自主跟踪研究[D]. 中国科学院沈阳自动化研究所. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2012. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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