本文關鍵詞：水下機器人前視聲吶多目標跟蹤技術研究

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【摘要】：隨著對海洋資源探測開發(fā)的需求不斷增加以及對水中作業(yè)的需要,智能水下機器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)技術的發(fā)展正日益受到國內(nèi)外重視,水聲探測是目前各種水下探測方式中最有效的。利用聲吶可以進行海洋環(huán)境的探測和數(shù)據(jù)處理,從而判定目標的類型、方位、速度等信息。所以,基于前視聲吶的水下目標探測和跟蹤技術,對目標的自主識別和跟蹤,以及對AUV的自主避碰、自主導航都意義重大。本論文主要研究基于水下機器人前視聲吶的多目標跟蹤問題。論文以單波束的前視聲吶作為聲視覺傳感器,從聲吶回波中得到水下多目標信息,并在此基礎上搭建一個基于智能水下機器人的水下多目標跟蹤系統(tǒng)。本文的具體研究內(nèi)容如下:進行了前視聲吶圖像的處理研究。分析了前視聲吶圖像不同于光學圖像的特點,選用中值濾波進行去噪處理,通過改進取中值算法提高了濾波速度;研究了模糊圖像增強算法,通過改進模糊隸屬度函數(shù)來解決經(jīng)典Pal-King模糊圖像增強算法中低灰度值在增強后丟失的問題;改進了基于粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization,PSO)的聲吶圖像增強算法,通過PSO算法為增強函數(shù)選取增強效果最好的最優(yōu)參數(shù),改善了圖像增強效果;利用改進的自適應雙閾值區(qū)域生長算法進行圖像分割,其中采用最大類間方差法(Otsu)得到低閾值;最后采用圖像缺損擬合等方法對分割后的聲吶圖像進行形態(tài)學處理。進行了水下目標多特征融合跟蹤技術研究。研究了前視聲吶圖像中目標的特征描述方法,提取了 30種不同的特征,并基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(General Regression Neural Network,GRNN)評判準則分別采用序列前向選擇(Sequential Forward Selection,SFS)及序列后向選擇(Sequential Forward Selection,SBS)這兩種特征選擇方法對特征進行降維,選出了最優(yōu)特征組合;分析了粒子濾波以及多種特征融合策略的基本原理,針對基于前視聲吶的水下多目標跟蹤,提出了一種自適應融合策略以確定粒子權(quán)值,并基于聲吶圖像特征采用模糊控制器對加權(quán)和融合進行改進,實時在線調(diào)整特征融合策略,在乘性融合及基于模糊邏輯的加權(quán)和融合間進行切換,以適應不同的跟蹤情況,并將結(jié)果與其它特征融合策略進行了對比,通過分析試驗結(jié)果驗證了所提自適應融合策略的有效性。進行了水下多目標跟蹤數(shù)據(jù)關聯(lián)的研究。針對前視聲吶多目標跟蹤中存在目標進入進出聲吶掃描范圍的特點,將軌跡管理和面向目標的跟蹤方法結(jié)合起來,建立了多目標軌跡文件系統(tǒng),實現(xiàn)了對軌跡的實時起始和終結(jié);研究了采用最近鄰數(shù)據(jù)關聯(lián)(The Nearest Neighbor Data Association,NNDA)與粒子濾波(Particle Filter,PF)相結(jié)合進行水下目標跟蹤,建立了 NNDA-PF算法模型。并接著提出了一種基于多特征的聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關聯(lián)(The Joint Probabilistic Data Association,JPDA)與粒子濾波相結(jié)合的 JPDA-PF 算法,將目標特征匹配情況、當前的量測與目標軌跡間的關系引入粒子濾波的權(quán)值計算中,并通過設置對比試驗比較了粒子濾波、NNDA-PF和改進JPDA-PF的跟蹤效果,試驗結(jié)果驗證了改進JPDA-PF的有效性。進行了水下機器人多目標跟蹤系統(tǒng)試驗研究。研究了水下機器人聲視覺多目標跟蹤系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu);為驗證多目標跟蹤算法,進行了仿真實驗、水池試驗以及海上試驗;大量的實際水下多目標跟蹤試驗結(jié)果證明了本論文提出的多目標跟蹤算法的有效性、實時性,以及多目標跟蹤系統(tǒng)的可靠性。
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP242

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