發(fā)布時間：2025-02-15 09:36

　　隨著水域資源的迅速開發(fā),無人船因其高度自主性成為水上自動化的未來發(fā)展趨勢。而環(huán)境感知能力是下一代無人船自主化與智能化的重要衡量標(biāo)準(zhǔn),其通過各傳感器的融合與關(guān)聯(lián)賦予無人船對環(huán)境的語義理解能力和對環(huán)境中目標(biāo)的狀態(tài)估計能力。但是因為運(yùn)算成本問題,當(dāng)下多數(shù)基于各傳感器融合的無人船環(huán)境感知系統(tǒng)無法做到在線處理,且不包含對于目標(biāo)的運(yùn)動估計能力。這在很大程度上限制了無人船的自主性和低成本的優(yōu)勢。針對上述無人船在線感知能力有限和計算成本高的問題,本文研究了應(yīng)用于小型無人船的在線感知系統(tǒng),其融合了立體視覺和濾波算法,賦予了無人船對于環(huán)境中目標(biāo)物的語義理解能力和對目標(biāo)物的運(yùn)動狀態(tài)估計能力。該感知系統(tǒng)的主要目的是讓無人船擁有在線環(huán)境解析能力,其包括基于立體視覺的目標(biāo)稀疏語義理解與基于假設(shè)分析濾波器的目標(biāo)狀態(tài)估計。在低運(yùn)算成本下,滿足無人駕駛?cè)蝿?wù)對語義信息的理解要求和目標(biāo)跟蹤任務(wù)對狀態(tài)的估計要求。本文研究內(nèi)容圍繞上述感知系統(tǒng)開展,主要完成了以下工作:(1)針對輕量級環(huán)境語義信息的提取問題:本文研究了一個可以在GPU上實時工作的稀疏語義提取網(wǎng)絡(luò)。其結(jié)合了YOLO和HED子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)物提取,設(shè)計了Modified...

【文章頁數(shù)】：110 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1:應(yīng)用于USV無人駕駛的環(huán)境感知系統(tǒng)框架

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文2基于立體視覺和濾波算法的USV環(huán)境感知系統(tǒng)設(shè)計方案2.2整體環(huán)境感知系統(tǒng)結(jié)構(gòu)本系統(tǒng)整體框架如圖(2.1),其主要研究內(nèi)容為立體視覺感知模塊研究、語義識別模塊研究、目標(biāo)狀態(tài)估計模塊研究(示意圖中的雙目圖片來源于立體數(shù)據(jù)集SceneFlow[59]，雷達(dá)圖片來源....

圖2.2:本文使用的小型USV實驗平臺

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文2基于立體視覺和濾波算法的USV環(huán)境感知系統(tǒng)設(shè)計方案2.3本環(huán)境感知系統(tǒng)的各模塊研究與實現(xiàn)本環(huán)境感知系統(tǒng)主要搭載在小型USV中(圖2.2)，其結(jié)構(gòu)為雙層結(jié)構(gòu)，上層搭載雷達(dá)與攝像頭系統(tǒng)，下層為控制運(yùn)動驅(qū)動系統(tǒng)。圖2.2:本文使用的小型USV實驗平臺主要實驗場所(....

圖3.1:USV語義識別模塊框架

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文3應(yīng)用于USV環(huán)境感知的語義識別算法研究3應(yīng)用于USV環(huán)境感知的語義識別算法研究對于USV來說，環(huán)境的感知不僅僅是從雷達(dá)中獲取尺度信息與從立體視覺中獲取深度信息。為了增強(qiáng)其對環(huán)境的理解能力，我們研究了一種基于目標(biāo)檢測和邊緣提取的稀疏語義獲取算法，并以語義識別模....

圖3.3:YOLOV3的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文3應(yīng)用于USV環(huán)境感知的語義識別算法研究其中選框（BoundingBox）的預(yù)測方法，是通過YOLO回歸4個坐標(biāo)偏移tx，ty，tw，th使得網(wǎng)絡(luò)更易于學(xué)習(xí)。偏移量與之前參數(shù)bx,by,bw,bh關(guān)系如式(3.3),具體等價關(guān)系可以如圖(3.2(b))(圖片來....

本文編號：4034104