融合图像识别和VFH+的无人艇局部路径规划方法

TP212; 针对水面无人艇在复杂海况下的局部避障问题,文中引入深度学习方法来处理视觉信息,提出了结合VFH+算法的水面无人艇的局部路径规划方法.首先利用对称的编码器-解码器结构的图像语义分割模型和Faster RCNN网络模型进行水面边界线检测及水面障碍物识别,构建水面无人艇环境模型;然后采用基于VFH+的局部路径规划方法,通过逐步构建主直方图、二元直方图和掩模直方图压缩环境数据,引入合理的代价函数来获取实现水面无人艇的有效避障方向规划.在MODD图像数据集上的仿真实验以及实船避障实验结果表明,该方法能有效地提取水面图像信息,并得到合理的局部路径规划策略,在10kn航速下的避障轨迹平滑,可满...

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Published in华南理工大学学报（自然科学版） Vol. 47; no. 10; pp. 24 - 33
Main Authors 洪晓斌, 魏新勇, 黄烨笙, 刘艳霞, 肖国权
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州,510640%华南理工大学软件学院,广东广州,510006 01.10.2019
Subjects
Faster RCNN模型
图像分割
VFH+算法
无人艇
路径规划
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ISSN1000-565X
DOI10.12141/j.issn.1000-565X.180592

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Summary:TP212; 针对水面无人艇在复杂海况下的局部避障问题,文中引入深度学习方法来处理视觉信息,提出了结合VFH+算法的水面无人艇的局部路径规划方法.首先利用对称的编码器-解码器结构的图像语义分割模型和Faster RCNN网络模型进行水面边界线检测及水面障碍物识别,构建水面无人艇环境模型;然后采用基于VFH+的局部路径规划方法,通过逐步构建主直方图、二元直方图和掩模直方图压缩环境数据,引入合理的代价函数来获取实现水面无人艇的有效避障方向规划.在MODD图像数据集上的仿真实验以及实船避障实验结果表明,该方法能有效地提取水面图像信息,并得到合理的局部路径规划策略,在10kn航速下的避障轨迹平滑,可满足水面无人艇的自主避障需求.
ISSN:1000-565X
DOI:10.12141/j.issn.1000-565X.180592