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融合图像识别和VFH+的无人艇局部路径规划方法

论文摘要

针对水面无人艇在复杂海况下的局部避障问题,文中引入深度学习方法来处理视觉信息,提出了结合VFH+算法的水面无人艇的局部路径规划方法.首先利用对称的编码器-解码器结构的图像语义分割模型和Faster RCNN网络模型进行水面边界线检测及水面障碍物识别,构建水面无人艇环境模型;然后采用基于VFH+的局部路径规划方法,通过逐步构建主直方图、二元直方图和掩模直方图压缩环境数据,引入合理的代价函数来获取实现水面无人艇的有效避障方向规划.在MODD图像数据集上的仿真实验以及实船避障实验结果表明,该方法能有效地提取水面图像信息,并得到合理的局部路径规划策略,在10 kn航速下的避障轨迹平滑,可满足水面无人艇的自主避障需求.

论文目录

  • 1 水面边界与障碍物目标识别
  •   1.1 水面边界线检测
  •   1.2 水面障碍物识别
  •   1.3 避障环境模型的构建
  • 2 基于VFH+的局部路径规划方法
  •   2.1 主直方图的构建
  •   2.2 二元直方图的构建
  •   2.3 掩模直方图的构建
  •   2.4 运动方向的选择
  • 3 实验结果与分析
  •   3.1 仿真实验结果与分析
  •   3.2 实船实验结果与分析
  • 4 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 洪晓斌,魏新勇,黄烨笙,刘艳霞,肖国权

    关键词: 无人艇,图像分割,模型,算法,路径规划

    来源: 华南理工大学学报(自然科学版) 2019年10期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 船舶工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 华南理工大学机械与汽车工程学院,华南理工大学软件学院

    基金: 广东省科技计划项目(2018B010109005),广州市科技计划项目(201802020021,201802020009)~~

    分类号: U664.82;U665;TP391.41

    页码: 24-33

    总页数: 10

    文件大小: 3720K

    下载量: 299

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/74a8272a8e1ae4ea44c5f7e1.html