基于視覺伺服的欠驅(qū)動(dòng)無人水面艇自主靠泊方法
發(fā)布時(shí)間:2021-07-15 00:05
無人水面艇在開闊水域的自主航行得到了廣泛應(yīng)用,但由于碼頭結(jié)構(gòu)復(fù)雜、船只較多等因素,無人水面艇的靠泊主要還需人工來完成,這已成為無人水面艇全自主作業(yè)的瓶頸。文章提出一種基于視覺伺服的無人水面艇自主靠泊方法。首先,通過無人水面艇搭載的視覺系統(tǒng)采集泊位的場景,從中提取出泊位標(biāo)志物并將其作為視覺跟蹤的對(duì)象;然后,利用標(biāo)志物圖像和期望圖像的幾何參數(shù)計(jì)算出航向偏差角,通過標(biāo)志物圖像計(jì)算標(biāo)志物和無人艇的位置關(guān)系并求得虛擬航線,進(jìn)而得到偏航距離;最后,選取航向偏差角和偏航距離作為控制變量,控制器實(shí)時(shí)調(diào)整無人水面艇航向和航速使其駛向泊位,當(dāng)標(biāo)志物圖像與期望圖像像素面積的差值小于設(shè)定閾值時(shí)即停止自主靠泊任務(wù)。實(shí)船試驗(yàn)結(jié)果表明,在較小風(fēng)浪條件下靠泊位置誤差小于0.7 m,航向誤差小于12°。
【文章來源】:船舶工程. 2020,42(07)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
“海翔”號(hào)無人水面艇Y
叩?大小定義為偏航距離。為更好的說明本文所提方法,本文選擇紅色矩形畫布為標(biāo)志物;攝像機(jī)安裝在船體中心且攝像機(jī)光軸和無人艇航向一致。由于該試驗(yàn)平臺(tái)無側(cè)推器且尺寸較小,故本文中選擇距離泊位標(biāo)志物前方1.5m~2.5m處為靠泊區(qū)域,該區(qū)域中心為期望位置,垂直于標(biāo)志物表面的航向?yàn)槠谕较。本文中輸入控制器的控制變量由航向偏差角和偏航距離兩部分組成。2.2.1航向偏差角的計(jì)算偏差角表示標(biāo)志物圖像上p點(diǎn)和標(biāo)志物期望圖像的幾何中心pe在X軸方向上的差值與攝像機(jī)焦距的比值,見圖5,其中標(biāo)志物圖像左右兩側(cè)邊緣上的點(diǎn)為pl、pr且p、pl、pr的橫坐標(biāo)相等,h為標(biāo)志物圖像上與點(diǎn)p橫坐標(biāo)相同的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)。圖5標(biāo)志物圖像與期望圖像中心位置關(guān)系示意圖偏差角θ定義為etanxxaf(2)式中:x為點(diǎn)p的橫坐標(biāo);xe為pe的橫坐標(biāo);f為攝像機(jī)焦距。當(dāng)x為標(biāo)志物圖像的幾何中心pc的橫坐標(biāo)xc時(shí),即x=xc時(shí)得到的偏差角定義為航向偏差角θc。2.1.2偏航距離的計(jì)算由小孔成像模型可知,在不考慮鏡頭畸變等因素a)HSV空間效果圖像b)形態(tài)學(xué)處理圖像c)最大連通域圖像d)識(shí)別結(jié)果標(biāo)注圖像
智能船舶—146—2基于視覺伺服的自主靠泊方法2.1泊位標(biāo)志物的檢測方法一般碼頭泊位場景復(fù)雜多變,為更好地從泊位場景中識(shí)別出泊位標(biāo)志物且其特征不易受到光照等因素的影響,所以本文將顏色作為重要特征進(jìn)行標(biāo)志物的檢測。HSV顏色空間是一種均勻的顏色空間,人們能夠更好地對(duì)顏色進(jìn)行識(shí)別,所以當(dāng)進(jìn)行標(biāo)志物的特征提取時(shí),首先將泊位標(biāo)志物圖像由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間。為描述方便,本文僅描述基于紅色特征對(duì)泊位標(biāo)志物進(jìn)行檢測的流程,算法流程圖見圖3。圖3泊位標(biāo)志物檢測算法流程圖首先將采集的RGB空間圖像轉(zhuǎn)到HSV空間中,將H和S的閾值分別設(shè)置為Hmin(150)/Hmax(180)、Smin(60)/Smax(255),對(duì)HSV空間閾值分割后效果圖見圖4a);然后將得到的HSV空間圖像進(jìn)行二值化處理并使用以3×3為內(nèi)核的中值濾波器進(jìn)行濾波,然后使用形態(tài)學(xué)運(yùn)算消除小的干擾,處理后結(jié)果見圖4b);尋找形態(tài)學(xué)處理后圖像中的最大連通域,以消除標(biāo)志物水中倒影等大的干擾,處理后的結(jié)果見圖4c);最后標(biāo)注出其幾何中心和邊界,見圖4d)。圖4圖像處理算法效果圖2.2視覺導(dǎo)航策略由攝像機(jī)線性成像模型可知,當(dāng)攝像機(jī)在不同位置和角度觀察同一標(biāo)志物時(shí),標(biāo)志物在攝像機(jī)視窗中所成的像是不同的,其不同之處在于:1)當(dāng)攝像機(jī)距離標(biāo)志物越近時(shí),標(biāo)志物圖像在攝像機(jī)視窗中所占的面積越大,反之,標(biāo)志物圖像在攝像機(jī)視窗中所占的面積越小;2)當(dāng)攝像機(jī)在不同的方位拍攝標(biāo)志物時(shí),標(biāo)志物圖像的幾何中心在攝像機(jī)視窗中的位置是不同的;3)當(dāng)攝像機(jī)光軸垂直于矩形標(biāo)志物表面時(shí),標(biāo)志物圖
本文編號(hào):3285167
【文章來源】:船舶工程. 2020,42(07)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:8 頁
【部分圖文】:
“海翔”號(hào)無人水面艇Y
叩?大小定義為偏航距離。為更好的說明本文所提方法,本文選擇紅色矩形畫布為標(biāo)志物;攝像機(jī)安裝在船體中心且攝像機(jī)光軸和無人艇航向一致。由于該試驗(yàn)平臺(tái)無側(cè)推器且尺寸較小,故本文中選擇距離泊位標(biāo)志物前方1.5m~2.5m處為靠泊區(qū)域,該區(qū)域中心為期望位置,垂直于標(biāo)志物表面的航向?yàn)槠谕较。本文中輸入控制器的控制變量由航向偏差角和偏航距離兩部分組成。2.2.1航向偏差角的計(jì)算偏差角表示標(biāo)志物圖像上p點(diǎn)和標(biāo)志物期望圖像的幾何中心pe在X軸方向上的差值與攝像機(jī)焦距的比值,見圖5,其中標(biāo)志物圖像左右兩側(cè)邊緣上的點(diǎn)為pl、pr且p、pl、pr的橫坐標(biāo)相等,h為標(biāo)志物圖像上與點(diǎn)p橫坐標(biāo)相同的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)。圖5標(biāo)志物圖像與期望圖像中心位置關(guān)系示意圖偏差角θ定義為etanxxaf(2)式中:x為點(diǎn)p的橫坐標(biāo);xe為pe的橫坐標(biāo);f為攝像機(jī)焦距。當(dāng)x為標(biāo)志物圖像的幾何中心pc的橫坐標(biāo)xc時(shí),即x=xc時(shí)得到的偏差角定義為航向偏差角θc。2.1.2偏航距離的計(jì)算由小孔成像模型可知,在不考慮鏡頭畸變等因素a)HSV空間效果圖像b)形態(tài)學(xué)處理圖像c)最大連通域圖像d)識(shí)別結(jié)果標(biāo)注圖像
智能船舶—146—2基于視覺伺服的自主靠泊方法2.1泊位標(biāo)志物的檢測方法一般碼頭泊位場景復(fù)雜多變,為更好地從泊位場景中識(shí)別出泊位標(biāo)志物且其特征不易受到光照等因素的影響,所以本文將顏色作為重要特征進(jìn)行標(biāo)志物的檢測。HSV顏色空間是一種均勻的顏色空間,人們能夠更好地對(duì)顏色進(jìn)行識(shí)別,所以當(dāng)進(jìn)行標(biāo)志物的特征提取時(shí),首先將泊位標(biāo)志物圖像由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間。為描述方便,本文僅描述基于紅色特征對(duì)泊位標(biāo)志物進(jìn)行檢測的流程,算法流程圖見圖3。圖3泊位標(biāo)志物檢測算法流程圖首先將采集的RGB空間圖像轉(zhuǎn)到HSV空間中,將H和S的閾值分別設(shè)置為Hmin(150)/Hmax(180)、Smin(60)/Smax(255),對(duì)HSV空間閾值分割后效果圖見圖4a);然后將得到的HSV空間圖像進(jìn)行二值化處理并使用以3×3為內(nèi)核的中值濾波器進(jìn)行濾波,然后使用形態(tài)學(xué)運(yùn)算消除小的干擾,處理后結(jié)果見圖4b);尋找形態(tài)學(xué)處理后圖像中的最大連通域,以消除標(biāo)志物水中倒影等大的干擾,處理后的結(jié)果見圖4c);最后標(biāo)注出其幾何中心和邊界,見圖4d)。圖4圖像處理算法效果圖2.2視覺導(dǎo)航策略由攝像機(jī)線性成像模型可知,當(dāng)攝像機(jī)在不同位置和角度觀察同一標(biāo)志物時(shí),標(biāo)志物在攝像機(jī)視窗中所成的像是不同的,其不同之處在于:1)當(dāng)攝像機(jī)距離標(biāo)志物越近時(shí),標(biāo)志物圖像在攝像機(jī)視窗中所占的面積越大,反之,標(biāo)志物圖像在攝像機(jī)視窗中所占的面積越小;2)當(dāng)攝像機(jī)在不同的方位拍攝標(biāo)志物時(shí),標(biāo)志物圖像的幾何中心在攝像機(jī)視窗中的位置是不同的;3)當(dāng)攝像機(jī)光軸垂直于矩形標(biāo)志物表面時(shí),標(biāo)志物圖
本文編號(hào):3285167
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