【摘 要】
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党的十九大提出“加快建设海洋强国”的战略部署。作为海洋资开发与安全保障的重要手段,水下无人航行器(Unmanned Underwater Vehicle,UUV)是实现建设海洋强国的重要武器装备。其中,UUV自主回收任务是UUV研究的关键技术,水下环境复杂多变,给UUV的回收带来了极大困难。考虑到视觉定位在近距离有较高精确度,且在陆地上已有成功的应用,本文以叉柱式UUV回收为背景,进行UUV回收过
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党的十九大提出“加快建设海洋强国”的战略部署。作为海洋资开发与安全保障的重要手段,水下无人航行器(Unmanned Underwater Vehicle,UUV)是实现建设海洋强国的重要武器装备。其中,UUV自主回收任务是UUV研究的关键技术,水下环境复杂多变,给UUV的回收带来了极大困难。考虑到视觉定位在近距离有较高精确度,且在陆地上已有成功的应用,本文以叉柱式UUV回收为背景,进行UUV回收过程的视觉导引定位研究。主要研究内容如下:以散射模型为基础,提出无先验信息条件下的单通道水下浑浊图像增强方法。对水下图像进行建模分析,归纳分析水下成像规律;根据成像规律与实验分析,提出了基于局部区块熵分析的背景光估计方法;权衡清晰度与图像逼真度提出了寻优透射率的代价函数,通过改进的加权最小二乘保边滤波算法(Improved Weighted Least Square,IWLS)细化透射率,在此基础上,提出自适应调节因子对图像增强公式进行修正。最后,通过多场景实验结果对比,验证了所提出算法的有效性,有效地增强UUV视觉导引定位图像。选型并验证UUV视觉导引定位标志物,提出了改进的Otsu算法,解决了不同背景光条件下UUV视觉导引定位的目标提取问题。以UUV叉柱式回收为背景,设计了有益于检测和定位的非对称L形灯阵导引标志物;提出了阈值区间自检测的Otsu法,用于可变背景光条件下的前景图像阈值分割;通过Blob形态学算子结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类方法,对伪光源进行剔除;通过不同背景光条件下的光源检测实验,证明检测算法的可行性。基于导引标志物的设计方案,设计并提出了UUV视觉系统的目标定位算法,主要解决UUV视觉回收过程中目标遮挡问题和盲区问题。对UUV视觉导引系统进行建模,完成无遮挡条件下的UUV单目视觉六自由度(6 Degree of Freedom,6-Do F)定位方法;分别针对单光源遮挡(25%目标遮挡)和两个光源(50%目标遮挡)问题进行讨论,提出可以应对两个光源遮挡的UUV视觉定位方法——目标拆分跟踪联合定位方法;通过匈牙利匹配(Hungarian matching,HM)结合卡尔曼滤波的多目标跟踪方法,验证所提方法的有效性。设计并执行UUV视觉导引定位回收试验。对试验的环境、设备进行详细介绍;设计UUV视觉导引定位执行的策略流程,通过水池试验和数据分析,验证了所提出的UUV视觉导引定位方法可以胜任一定程度的背景光变化和最高50%导引目标遮挡的UUV视觉回收任务。
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