基于視覺的AUV水下回收導引定位技術研究.pdf

1、計算機視覺以其所提供信息的豐富性在陸上得到廣泛應用,但在水下應用是目前具有挑戰(zhàn)性的研究課題。本論文針對未來海洋空間站對出站執(zhí)行任務的無人水下潛航器(Autonomous underwater vehicle,簡稱AUV)必須進行回收的需要,旨在研究開發(fā)一種水下視覺導引定位系統(tǒng),它能夠在近距離導引AUV以坐落塢艙的方式被海洋空間站回收。論文對該視覺系統(tǒng)展開如下所述的研究:
　　 面向對線控位的視覺導引定位系統(tǒng)設計。坐落塢艙式回收要

2、求準確的方向定位,因此采用對線控位的回收策略。采用光源作為導引目標,提出六種視覺導引定位系統(tǒng)方案。通過分析理論定位精度排除了精度偏低的單目單燈測距方案;通過分析有效導引范圍將選擇范圍縮小到結構簡潔且性價比高的單目和雙目兩種方案;單目雙目測距對比實驗表明雙目測距精度雖好,但穩(wěn)定性較差,且易受導引光源性能和標定誤差的影響。最終選擇了單目視覺方案,描述了它的硬件組成,設計了作為導引目標的線形光源陣列。
　　 基于散射模型的水下圖像復原

3、與攝像機水下標定。攝像機水下標定時,由于海水的吸收、散射等作用,標定板圖像退化嚴重,標定特征難以被正確提取。提出基于散射模型的分段線性映射圖像復原方法。首先描述了所使用的水下光線散射模型,設計了一種在水池中標定模型參數(shù)的實驗方法;將圖像復原過程視為從實測像素到退化前像素的分段線性映射,由退化前后直方圖之間的聯(lián)系給定該映射的約束條件,反推法得到一系列離散距離值,從而在散射模型基礎上構建出完整的分段映射函數(shù);多次復原的結果說明方法具有適應性

4、。在攝像機水下標定中,將方法應用于標定板圖像復原,提高了板區(qū)域對比度,使完整的板區(qū)域和所有標定圓被正確檢出,得到有效可信的標定結果。
　　 基于形態(tài)學分析的圖像導引特征提取。圖像導引特征包括三類:圖像上的所有光源區(qū)域、參考光源區(qū)域和相距最遠的兩光源區(qū)域。導引圖像經過閾值分割后初步得到所有光源區(qū)域,但其中常混有偽光源干擾。選取七種水滴(BLOB)形態(tài)算子描述目標區(qū)域,用多元高斯概率密度函數(shù)表示在真?zhèn)喂庠磧蓚€類別下該七維描述向量的條

5、件概率,基于樣本估計兩個類別的高斯概率分布參數(shù),采用貝葉斯最小錯誤率規(guī)則判別目標區(qū)域的類別。在提取形狀區(qū)別于一般光源的參考光源區(qū)域時,以Canny邊緣檢測結果初始化Snake曲線(主動輪廓線),采用改進的Snake模型算法檢測出完整的心形參考光源輪廓線,在圖像金字塔上計算目標輪廓線與模板庫中輪廓線的匹配度,得出最佳匹配結果。實驗證明上述方法可以有效剔除偽光源區(qū)域,正確提取出參考光源位置,為下一步定位解算打下基礎。
　　 基于線形

6、光源陣列的單目四自由度定位方法。當AUV(攝像機)與塢艙平面平行時,給出AUV垂向、縱向、橫向和艏向的定位解算方法;進一步,當AUV與塢艙平面不平行,即AUV發(fā)生縱(橫)傾時,提出攝像機虛擬旋轉法,在縱(橫)傾前后狀態(tài)之間建立一個過渡的虛擬狀態(tài),解算出虛擬狀態(tài)的定位信息再過渡到無縱(橫)傾狀態(tài),得出四自由度的精確定位方法。在水池中進行動態(tài)定位試驗考察了系統(tǒng)的有效導引范圍和抗擾動等性能,以短基線聲吶(Short Base-Line Son

7、ar,簡稱SBL)和高度計的測量值為準衡量了系統(tǒng)的定位精度并對定位結果進行補償。
　　 視覺伺服與AUV水下回收試驗。針對不同對接階段研究了不同的導引策略,垂直面高度調整采用基于位置的視覺伺服,水平面三自由度調整采用基于圖像的視覺伺服。討論了水平面三自由度調整中圖像雅可比矩陣的確定方法,證明了該伺服系統(tǒng)無控制奇點,并在Matlab下進行了仿真試驗。最后描述AUV回收系統(tǒng),進行了AUV水下回收試驗。介紹了AUV、塢艙裝置及協(xié)調控制