[发明专利]大型AUV避碰用障碍物自主识别系统有效

专利信息
申请号: 201210482441.0 申请日: 2012-11-25
公开(公告)号: CN103033817A 公开(公告)日: 2013-04-10
发明(设计)人: 林飞宇;石涛;罗云虎;程彬彬;叶玉玲;胡庆玉;晏刚 申请(专利权)人: 中国船舶重工集团公司第七一○研究所
主分类号: G01S15/93 分类号: G01S15/93;G01S7/52;G06K9/54
代理公司: 北京理工大学专利中心 11120 代理人: 高燕燕;郭德忠
地址: 443003 *** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 大型 auv 避碰用 障碍物 自主 识别 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种障碍物自主识别系统,具体涉及一种大型AUV避碰用障碍物自主识别系统,属于数字图像处理技术领域。

背景技术

目前世界正面临着人口、资源和环境三大难题。随着各国经济的快速发展和人口的不断增多,人类消耗的自然资源越来越多,陆地上的资源面临枯竭,而占地球表面积的71%的海洋和海洋底部却蕴藏着极其丰富的生物资源及矿产资源。海洋作为人类尚未开发的宝地和高技术领域之一,已经成为各国的重要战略目标,是近几年国际上激烈竞争的焦点,很多国家都在大力进行海洋资源开发。认识海洋、开发海洋需要各种高技术,它们是建设海洋强国、捍卫国家安全的关键。作为探索内空间的最重要手段之一的无人水下航行器(Unmanned UnderseaVehicle,UUV)技术与探索外空间的运载火箭技术有同等重要占领的意义,因此,无人水下航行器的发展一直为世界各海洋强国所关注。无人潜航器(UUV)最早出现于20世纪60年代。在发展初期,UUV主要用于进行打捞、深水勘探、水下电缆铺设等民用领域,后来逐步扩展到反潜战、水雷战、目标靶、侦察与监视、后勤支援等军事应用。80年代末,随着计算机技术、人工智能技术、微电子技术、导航技术、指挥与控制技术、逻辑与软件技术的突飞猛进,UUV在水下侦察、水下通信和反潜、反水雷作战等领域的应用得到了空前发展。一般来说,UUV可以分为两大类:一类是有缆UUV,又称为水下遥控运载工具(RemotelyOperated Vehicle,ROV);另一类是无缆UUV,又称为水下自主式无人运载工具(Autonomous Underwater Vehicle,AUV),AUV代表了UUV的发展方向。

AUV在执行任务时,可以根据内置的电子海图规划处路径,再根据该路径运行,但由于海洋水下存在难以预料的障碍物,为了避开这些障碍物,AUV避碰系统必不可少,它也是AUV自主能力和智能力的体现。AUV大都采用声纳作为避碰系统的重要设备。我们采用的多波束前视声纳安装在AUV头部,实时获取前方障碍物信息,为避碰系统提供准确的障碍物相关数据。由于众多干扰,声纳常常会输出“伪信息”,它会导致避碰系统误判,使AUV不能向正确的方向前进。这就需要我们采用算法提高障碍物探测的准确度。同时,由于障碍物的不可预知性,采用何种避碰算法,如何进行避碰规划,确保AUV能及时快速对障碍物做出反应是避碰系统性能提高的关键点。

发明内容

有鉴于此,本发明提供了一种大型AUV避碰用障碍物自主识别系统,通过使用多波束前视声纳检测障碍物,确定障碍物距离、方位和大小,确保AUV能及时快速对障碍物做出反应。

一种大型AUV避碰用障碍物自主识别系统,包括多波束前视声纳、避碰计算机和中央控制计算机,多波束前视声纳与避碰计算机之间通过网络通讯,多波束前视声纳上电后等待避碰计算机的控制指令,当收到工作指令则立即向避碰计算机返回声纳数据,避碰计算机接收声纳数据进行实时处理,同时控制多波束前视声纳;避碰计算机与中央控制计算机通过RS422连接,避碰计算机将计算出的障碍物距离、方位、大小信息发送给中央控制计算机;

其识别步骤为:

(1)利用多波束前视声纳实时采集前方障碍物信息,得到数字信号后通过网络传送给避碰计算机;

(2)避碰计算机接收到多波束前视声纳发送来的数字信号后,通过数字图像处理识别算法计算出障碍物的距离、方位、大小信息;

(3)避碰计算机将计算出的障碍物的距离、方位、大小信息通过RS422发送给中央控制计算机。

其中所述步骤(2)的数字图像处理识别算法包括如下步骤:

1)坐标变换

当声纳数据到来时,根据波束编号和波束灰度值数组计算出二维数字图像X1,其变换公式为:

X1(i,j)=array[angle(i,j)*500+radius(i,j)]

其中angle(i,j)=atan(i/j)*180/π意为坐标(i,j)处图像X1的像素与声纳原点的角度,范围:-60°≤angle(i,j)<60°,意为坐标(i,j)处图像X1的像素与声纳原点的距离,array[x]意为声纳输出的数据数组中下标为x的数据,X1(i,j)为坐标(i,j)处图像X1的像素灰度值;

将一维数组格式的声纳数据转换为的二维图像格式,是后续处理的基础和前提,即后续处理都是在该图像格式下进行的;该步骤完成数据的映射,即从一种形式到另外一种形式的映射,以便于后续处理;

2)平滑滤波

对7*7窗口内的像素值排序以求得中值,算法如下:

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