回收UUV过程中基于光视觉的动目标跟踪方法研究

摘要

人类在对海底资源的探测过程中，水下无人航行器（UUV，Unmanned Underwater Vechile）因其续航时间长、自主能力强在海洋勘探方面发挥着越来越强大的做用。而对UUV快速、可靠的回收则是一个重要过程，可是海洋中的恶劣气象条件给水面回收UUV带来了巨大的困难，因此水下回收UUV得到了越来越多的重视，在军事方面水下回收UUV则具有隐蔽性高、回收速度快等优点有着极大的军事价值。在近距离回收UUV时，相比于声纳技术，光视觉的搜索精度高、抗干扰能力强已经成为研究热点。本文是对回收UUV过程进行研究，针对在使用光视觉对动目标即运动中的母艇上面的回收坞舱所进行的跟踪过程中，出现的水下噪声、目标光源被遮挡等情况进行了研究，主要有以下几点：
　　首先，对回收UUV过程中所需要使用的单目光视觉系统的器件进行了描述以及UUV在各个坐标系下转换的计算；论述了三个三角形水下照明灯组成的目标光源阵列，并以此计算UUV相对于目标光源阵列的相对位置和姿态等六自由度信息。
　　其次，针对水中的噪声，使用中值滤波器滤除水中的噪声，减小对目标光源的干扰；使用Sobel算子精确检测出三角形目标光源的全部边沿；针对二维最大类间方差法计算量大，耗时长，而水下动态目标跟踪需要的实时性高，于是本文提出最大类间方差法与模拟退火算法相结合的方法；选择使用基于形状的模板匹配算法，将已采集的模板与最新采集且已经完成预处理的图像进行匹配，最终确定返回目标光源阵列的三个三角形光源在最新获得的图像中的位置。
　　再次，由于UUV对目标光源阵列的跟踪是动态跟踪，在跟踪过程中有很大的机率发生目标光源被遮挡的状况，时空上下文跟踪算法不能实现准确的跟踪，甚至会发生丢失目标光源情况，本文采用时空上下文与Unscented粒子滤波相融合的跟踪算法，当判断目标光源被遮挡时，由Unscented粒子滤波进行采样学习目标光源未被遮挡时的图像，进而预测目标光源所在位置，直至发现并确定目标光源的位置，并将该位置信息传递并且继续使用时空上下文算法进行跟踪目标光源阵列。
　　最后，为了验证水下回收UUV的跟踪算法的有效性进行了水池模拟实验，通过使用小型龙门吊车、铁台、尼龙绳等附件，分别在有干扰光源、遮挡物等条件下对动目标进行了跟踪实验，最后通过实验结果证明了本文提出算法的实用性。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 课题研究的背景及意义

1.2 UUV回收国内外研究现状

1.3 UUV水下光视觉研究现状

1.4 动目标跟踪技术研究现状

1.5 论文主要的研究内容论文及组织结构

第2章 UUV回收过程中的单目视觉系统

2.1 引言

2.2 光视觉系统的器件构成

2.3 摄像机成像模型及标定

2.4 基于光视觉的UUV六自由度定位方法

2.5 本章小结

第3章 UUV回收过程中的图像处理及模板匹配算法

3.1 引言

3.2 图像预处理

3.3 图像边缘检测

3.4 图像分割

3.5 模板匹配

3.6本章小结

第4章 基于时空上下文学习的动态目标跟踪算法

4.1 引言

4.2 基于时空上下文学习的目标跟踪方法

4.3 改进的时空上下文的目标跟踪方法

4.4 本章小结

第5章 水下回收UUV水池模拟实验

5.1 引言

5.2 水下回收实验方案

5.3 实验硬件系统

5.4 算法流程

5.5 回收结果

5.6 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢