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基于卷积神经网络目标跟踪的 AUV回收视觉导引算法

韩泽凯 朱兴华 韩晓军 孙凯 刘肖宇

韩泽凯, 朱兴华, 韩晓军, 等. 基于卷积神经网络目标跟踪的 AUV回收视觉导引算法[J]. 水下无人系统学报, 2022, 30(6): 801-808 doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2022-0031
引用本文: 韩泽凯, 朱兴华, 韩晓军, 等. 基于卷积神经网络目标跟踪的 AUV回收视觉导引算法[J]. 水下无人系统学报, 2022, 30(6): 801-808 doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2022-0031
HAN Ze-kai, ZHU Xing-hua, HAN Xiao-jun, SUN Kai, LIU Xiao-yu. Visual Guidance Algorithm for AUV Recovery Based on CNN Object Tracking[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2022, 30(6): 801-808. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2022-0031
Citation: HAN Ze-kai, ZHU Xing-hua, HAN Xiao-jun, SUN Kai, LIU Xiao-yu. Visual Guidance Algorithm for AUV Recovery Based on CNN Object Tracking[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2022, 30(6): 801-808. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2022-0031

基于卷积神经网络目标跟踪的 AUV回收视觉导引算法

doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2022-0031
详细信息
    作者简介:

    韩泽凯(1997-), 男, 在读硕士, 主要研究方向为AUV及视觉回收导引技术

  • 中图分类号: U674; TP242.6

Visual Guidance Algorithm for AUV Recovery Based on CNN Object Tracking

  • 摘要: 水下自主对接回收技术是解决自主水下航行器(AUV) 能源与信息传输问题, 增强无人系统水下探测、隐蔽能力的主要手段。文中针对真实环境笼式水下基站回收设计水下视觉信标导引方案, 提出一种改进的基于神经网络的检测-跟踪回收视觉导引算法: 首先利用水下基站数据集训练卷积神经网络, 进行目标检测; 随后利用改进跟踪算法结合位姿空间信息实现鲁棒跟踪; 最后通过改进 PnP-P3P位姿估计框架解决大偏移量下可观测信标灯数量过少的问题, 有效扩展水下视觉导引作业空间, 并通过作业空间仿真验证了灯阵设计与算法的有效性, 提出了相关有效作业空间指标。水池光学导引实验以及在湖上真实环境下结合超短基线进行的声光联合导引实验, 验证了改进检测-跟踪框架在工程上的可行性。

     

  • 图  1  对接基站

    Figure  1.  Docking station

    图  2  便携型AUV

    Figure  2.  Portable AUV

    图  3  检测-跟踪算法框架

    Figure  3.  Framework of detecting-tracking algorithm

    图  4  YOLOv5训练过程轨迹

    Figure  4.  Training process trajectory of YOLOv5

    图  5  YOLOv5检测结果

    Figure  5.  Detection results of YOLOv5

    图  6  基于目标区域的图像分割结果

    Figure  6.  Image segmentation results based on region

    图  7  不同算法在遮挡数据集上的跟踪过程

    Figure  7.  Tracking process of different algorithms on obscured datasets

    图  8  PnP-P3P算法跟踪结果

    Figure  8.  Tracking results of PnP-P3P algorithm

    图  9  对接过程XY-Z曲线

    Figure  9.  XY-Z curves in docking process

    图  10  角度裕量在X-Z平面分布云图

    Figure  10.  Contours of angle margin in X-Z plane

    图  11  有效工作空间在X-Z平面分布云图

    Figure  11.  Contours of effective workspace in X-Z plane

    图  12  水池对接过程图像

    Figure  12.  Image of docking process on pool

    图  13  湖上对接过程图像

    Figure  13.  Image of docking process on Lake

    图  14  湖上对接声学导引轨迹

    Figure  14.  Acoustic guidance trajectory of docking on lake

    表  1  水下基站数据集参数

    Table  1.   Dataset parameters of underwater station

    名称参数
    图片大小720×576
    数据集图片数量/张20 515
    训练集图片数量/张16 412
    测试集图片数量/张4 103
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    表  2  训练参数

    Table  2.   Parameters of training

    名称参数
    迭代次数/次100
    批大小/张32
    迭代器SGD
    Mosaic图像增强0.8
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    表  3  多目标跟踪性能指标

    Table  3.   Multi-objective tracking performance indexes

    方法测试集漏检数误判数误匹
    配数
    MOT
    准确度/%
    SORT原始000100.00
    重投影跟踪原始000100.00
    SORT遮挡5046859.57
    重投影跟踪遮挡00499.65
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    表  4  不同信标数量下的长度观测裕量

    Table  4.   Length observation margins of different beacon numbers

    信标数量最大长度观测裕量/%
    450.00
    550.00
    675.00
    771.69
    885.36
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    表  5  工作空间指标

    Table  5.   Workspace indexes

    最小n点观测KnA100A200
    65 178. 66414.65267.83
    36 337. 75338.32110.67
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-08-01
  • 修回日期:  2022-11-30

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