CN109282813B - 一种无人艇全局障碍物识别的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种无人艇全局障碍物识别的方法，包括：导航雷达扫描障碍物；计算障碍物的修正位置；光电跟踪仪捕获障碍物，计算障碍物的尺寸；对获取的障碍物的数据取均值；进行全局避障规划。本发明通过组合惯性导航仪、光电跟踪仪、导航雷达、数据处理单元所得到的数据，并且，通过多次计算取均值，能够获得全局障碍物的精确的位置信息和尺寸，使得障碍物的识别更准，本发明有利于规划全局避障，同时减少了局部避障规划时的计算量，安全且高效。

Description

一种无人艇全局障碍物识别的方法
技术领域
本发明涉及无人艇智能控制技术领域，具体地说，是涉及一种无人艇全局障碍物识别的方法。
背景技术
无人艇因其具有体型小、智能化、自主化等优点，从而在世界范围内具有广泛的应用需求。随着无人艇应用价值的提升，无人艇及其相关技术越发成为国内外研究机构的研究热点。由于海洋环境复杂，存在较大的不确定性，因此无人艇具备高度智能化的避障水平是无人艇能够顺利完成各种作业任务的前提。
无人避障技术作为无人艇的核心技术之一，不仅是衡量无人艇智能化水平的标准，也是无人艇在复杂海域安全航行的关键。
无人艇避障规划可以分为全局避障规划和局部避障规划。全局避障规划通常针对相对静态障碍物，通过电子海图等仪器设备获取无人艇航线附近的海域信息，从而在无人艇航行之前执行则需要在无人艇航行过程重实时决策，根据传感器获取周围环境信息，实时再电子海图重定位无人艇并获取无人艇周遭海域的障碍物信息，从而局部规划无人艇运动，避开动态障碍物。
由于海上环境的不确定性较大，根据传感器信息进行全局避障规划可以提前减少局部避障工作，是无人艇避障的重要前提，因此，对于无人艇全局障碍物识别的研究是很有意义的。
发明内容
为了克服现有的技术的不足，本发明提供一种无人艇全局障碍物识别的方法。
本发明技术方案如下所述：
一种无人艇全局障碍物识别的方法，包括以下步骤：
（1）导航雷达扫描障碍物，具体为：通过导航雷达获得障碍物的基本数据；
（2）计算障碍物的修正位置，具体为：将障碍物的基本数据和组合惯性导航仪进行数据处理，计算出障碍物的修正位置，并将数据存放在数据处理单元内的数据库中；
（3）光电跟踪仪捕获障碍物，计算障碍物的尺寸，具体为：将障碍物的修正位置数据传送给光电跟踪仪，在组合惯导导航仪的基准下，光电跟踪仪自动捕获障碍物，并根据数据库中的校准点信息自动计算障碍物尺寸，将障碍物尺寸存放在数据库中；
（4）对获取的障碍物的数据取均值，具体为：当无人艇在行进中，当无人艇距障碍物不同距离时，重复步骤（1）-（3），重复次数至少为3次，并对测量的数据进行均值化处理；
（5）进行全局避障规划，具体为：根据步骤（4）中的数据进行全局避障规划。
进一步的，所述组合惯性导航仪用于精确获取无人艇的位置信息，修正所述导航雷达的定位信息，为所述光电跟踪仪提供跟踪基准数据。
进一步的，所述组合惯性导航仪提供的基准数据包括方位角以及经纬度数据。
进一步的，所述光电跟踪仪根据所述导航雷达获取的障碍物信息，对障碍物进行识别，获得障碍物的物理尺寸。
进一步的，所述导航雷达用于获取障碍物的位置和速度信息，并将数据传送至所述数据处理单元，存储在数据库中。
进一步的，所述数据处理单元用于存储所述导航雷达捕获的障碍物的数据，并将数据与所述组合惯性导航仪中的无人艇的位置信息进行处理，获得障碍物的修正位置坐标，然后发送给所述光电跟踪仪，所述光电跟踪仪自动获取障碍物，并对障碍物进行图像识别，然后对目标进行图像处理，计算障碍物的尺寸，并存储在所述数据处理单元中。
进一步的，还包括光电跟踪仪校准步骤，光电跟踪仪校准后进行步骤（1），其中光电跟踪仪校准步骤具体为：调整光电跟踪仪视距，对不同尺寸的障碍物进行捕获，捕获无人艇与障碍物的距离，并将障碍物的实际尺作为校准点，不同距离分别对应不同的校准点。
进一步的，所述光电跟踪仪校准的次数至少为2次。
进一步的，在所述步骤（2）中，计算障碍物的修正位置的过程具体为：所述导航雷达传送的数据包括障碍物的经度Xdr、纬度Ydr、速度Vd和以及无人艇的经度Xr、纬度Yr，所述组合惯性导航仪传送的数据包括无人艇的经度Xu、维度Yu，导航雷达通过GPS获得的无人艇的位置包括经度Xr、纬度Yr，障碍物的修正坐标为(Xdu，Ydu)，其中, Xdu = Xu - Xr +Xdr；Ydu = Yu - Yr + Xdr。
进一步的，在所述步骤（4）中，重复步骤（1）-（3），重复次数为3次，并对测量的数据进行均值化处理。
根据上述方案的本发明，其有益效果在于，本发明通过组合惯性导航仪、光电跟踪仪、导航雷达、数据处理单元所得到的数据，并且，通过多次计算取均值，能够获得全局障碍物的精确的位置信息和尺寸，使得障碍物的识别更准，本发明有利于规划全局避障，同时减少了局部避障规划时的计算量，安全且高效。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
图2为本发明的障碍物位置关系示意图。
图3为本发明的工作原理示意图。
具体实施方式
下面结合附图以及实施方式对本发明进行进一步的描述：
如图1-3所示，一种无人艇全局障碍物识别的方法，公开了一种无人艇全局障碍物识别的系统，包括组合惯性导航仪、光电跟踪仪、导航雷达、数据处理单元。
组合惯性导航仪用于精确获取无人艇的位置信息，修正导航雷达的定位信息，为光电跟踪仪提供跟踪基准数据。组合惯性导航仪提供的基准数据包括方位角以及经纬度数据。具体的，组合惯性导航仪为差分GPS。
光电跟踪仪根据导航雷达获取的障碍物信息，对障碍物进行识别，获得障碍物的物理尺寸。
导航雷达用于获取障碍物的位置和速度信息，并将数据传送至数据处理单元，存储在数据库中。
数据处理单元用于存储导航雷达捕获的障碍物的数据，并将数据与组合惯性导航仪中的无人艇的位置信息进行处理，获得障碍物的修正位置坐标，然后发送给光电跟踪仪，光电跟踪仪自动获取障碍物，并对障碍物进行图像识别，然后对目标进行图像处理，计算障碍物的尺寸，并存储在数据处理单元中。
本发明包括以下步骤：
（1）导航雷达扫描障碍物，具体为：通过导航雷达获得障碍物的基本数据，其基本数据包括障碍物的经纬度和速度数据；
（2）计算障碍物的修正位置，具体为：将障碍物的基本数据和组合惯性导航仪进行数据处理，计算出障碍物的修正位置，并将数据存放在数据处理单元内的数据库中；
计算障碍物的修正位置的过程具体为：导航雷达传送的数据包括障碍物的经度Xdr、纬度Ydr、速度Vd和以及无人艇的经度Xr、纬度Yr，组合惯性导航仪传送的数据包括无人艇的经度Xu、维度Yu，导航雷达通过GPS获得的无人艇的位置包括经度Xr、纬度Yr，障碍物的修正坐标为(Xdu，Ydu)，其中, Xdu = Xu - Xr + Xdr；Ydu = Yu - Yr + Xdr；
其中，导航雷达获取的障碍物基于自身的角度α是不需要修正的，需要修正的是障碍物的位置信息；
（3）光电跟踪仪捕获障碍物，计算障碍物的尺寸，具体为：将障碍物的修正位置数据传送给光电跟踪仪，在组合惯导导航仪的基准下，光电跟踪仪自动捕获障碍物，并根据数据库中的校准点信息自动计算障碍物尺寸，将障碍物尺寸存放在数据库中；
（4）对获取的障碍物的数据取均值，具体为：当无人艇在行进中，当无人艇距障碍物不同距离时，重复步骤（1）-（3），重复次数至少为3次，并对测量的数据进行均值化处理；
（5）进行全局避障规划，具体为：根据步骤（4）中的数据进行全局避障规划。
其中，还包括光电跟踪仪校准步骤，光电跟踪仪校准后进行步骤（1），其中光电跟踪仪校准步骤具体为：调整光电跟踪仪视距，对不同尺寸的障碍物进行捕获，捕获无人艇与障碍物的距离，并将障碍物的实际尺作为校准点，不同距离分别对应不同的校准点。
并且，光电跟踪仪校准的次数至少为2次。因为校准点越多，全局障碍物的尺寸越精准，同时也是前期准备步骤。将获取的数据存储在数据库中，便于在全局避障规划时使用。
优选的，在某一具体实施例中，在步骤（4）中，重复步骤（1）-（3），重复次数为3次，并对测量的数据进行均值化处理。
本发明中的数据处理单元为现有技术，数据处理单元包括硬件和软件，硬件可以是通用的工业控制计算机，也可以是自己开发的ARM控制板等，但必须能够流畅运行操作系统（桌面级或者嵌入式）；软件包含操作系统和数据库，操作系统可以为目前主流的操作系统版本，桌面操作系统主要有Windows XP/7/10、基于Linux内核开发的桌面系统等，嵌入式操作系统主要有VxWorks、Windows CE、Linux嵌入式操作系统等。
数据库为目前常用的Oracle、SQL Server、MySQL等均可满足使用要求。
本发明通过组合惯性导航仪、光电跟踪仪、导航雷达、数据处理单元所得到的数据，并且，通过多次计算取均值，能够获得全局障碍物的精确的位置信息和尺寸，使得障碍物的识别更准，本发明有利于规划全局避障，同时减少了局部避障规划时的计算量，安全且高效。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
上面结合附图对本发明专利进行了示例性的描述，显然本发明专利的实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明专利的方法构思和技术方案进行的各种改进，或未经改进将本发明专利的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种无人艇全局障碍物识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)导航雷达扫描障碍物，具体为：通过导航雷达获得障碍物的基本数据，所述导航雷达用于获取障碍物的位置和速度信息，并将数据传送至数据处理单元，存储在数据库中；
(2)计算障碍物的修正位置，具体为：将障碍物的基本数据和组合惯性导航仪进行数据处理，计算出障碍物的修正位置，过程具体为：所述导航雷达传送的数据包括障碍物的经度Xdr、纬度Ydr、速度Vd，以及通过GPS获得的无人艇的经度Xr、纬度Yr，所述组合惯性导航仪传送的数据包括无人艇的经度Xu、纬度Yu，障碍物的修正坐标为(Xdu，Ydu)，其中,Xdu＝Xu-Xr+Xdr；Ydu＝Yu-Yr+Xdr，
并将数据存放在数据处理单元内的数据库中；
(3)光电跟踪仪捕获障碍物，计算障碍物的尺寸，具体为：将障碍物的修正位置数据传送给光电跟踪仪，在组合惯性导航仪的基准下，光电跟踪仪自动捕获障碍物，并根据数据库中的校准点信息自动计算障碍物尺寸，将障碍物尺寸存放在数据库中；
(4)对获取的障碍物的数据取均值，具体为：当无人艇在行进中，无人艇距障碍物不同距离时，重复步骤(1)-(3)，重复次数至少为3次，并对测量的数据进行均值化处理；
(5)进行全局避障规划，具体为：根据步骤(4)中的数据进行全局避障规划。
2.根据权利要求1所述的无人艇全局障碍物识别的方法，其特征在于，所述组合惯性导航仪用于精确获取无人艇的位置信息，修正所述导航雷达的定位信息，为所述光电跟踪仪提供跟踪基准数据。
3.根据权利要求2所述的无人艇全局障碍物识别的方法，其特征在于，所述组合惯性导航仪提供的基准数据还包括方位角。
4.根据权利要求1所述的无人艇全局障碍物识别的方法，其特征在于，所述光电跟踪仪根据所述导航雷达获取的障碍物信息，对障碍物进行识别，获得障碍物的物理尺寸。
5.根据权利要求1所述的无人艇全局障碍物识别的方法，其特征在于，所述数据处理单元用于存储所述导航雷达捕获的障碍物的数据，并将数据与所述组合惯性导航仪中的无人艇的位置信息进行处理，获得障碍物的修正位置坐标，然后发送给所述光电跟踪仪，所述光电跟踪仪自动获取障碍物，并对障碍物进行图像识别，然后对目标进行图像处理，计算障碍物的尺寸，并存储在所述数据处理单元中。
6.根据权利要求1所述的无人艇全局障碍物识别的方法，其特征在于，还包括光电跟踪仪校准步骤，光电跟踪仪校准后进行步骤(1)，其中光电跟踪仪校准步骤具体为：调整光电跟踪仪视距，对不同尺寸的障碍物进行捕获，捕获无人艇与障碍物的距离，并将障碍物的实际尺作为校准点，不同距离分别对应不同的校准点。
7.根据权利要求6所述的无人艇全局障碍物识别的方法，其特征在于，所述光电跟踪仪校准的次数至少为2次。
8.根据权利要求1所述的无人艇全局障碍物识别的方法，其特征在于，在所述步骤(4)中，重复步骤(1)-(3)，重复次数为3次，并对测量的数据进行均值化处理。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110794396B (zh) * 2019-08-05 2021-08-17 上海埃威航空电子有限公司 基于激光雷达和导航雷达的多目标识别方法及系统
CN110667783A (zh) * 2019-08-30 2020-01-10 安徽科微智能科技有限公司 一种无人艇辅助驾驶系统及其方法
CN117269953A (zh) * 2023-11-23 2023-12-22 武汉工程大学 一种分布式雷达引导光电跟踪识别装置及方法
CN117292118B (zh) * 2023-11-23 2024-02-09 武汉工程大学 雷达引导光电跟踪坐标补偿方法、装置、电子设备及介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104298239A (zh) * 2014-09-29 2015-01-21 湖南大学 一种室内移动机器人增强地图学习路径规划方法
CN105116904A (zh) * 2015-10-14 2015-12-02 北京南风科创应用技术有限公司 一种无人水面艇自动避障装置
CN106114478A (zh) * 2016-07-29 2016-11-16 北京车和家信息技术有限责任公司 刹车控制方法、装置和车辆
CN106291535A (zh) * 2016-07-21 2017-01-04 触景无限科技（北京）有限公司 一种障碍物检测装置、机器人及避障系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5206752B2 (ja) * 2010-08-30 2013-06-12 株式会社デンソー 走行環境認識装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104298239A (zh) * 2014-09-29 2015-01-21 湖南大学 一种室内移动机器人增强地图学习路径规划方法
CN105116904A (zh) * 2015-10-14 2015-12-02 北京南风科创应用技术有限公司 一种无人水面艇自动避障装置
CN106291535A (zh) * 2016-07-21 2017-01-04 触景无限科技（北京）有限公司 一种障碍物检测装置、机器人及避障系统
CN106114478A (zh) * 2016-07-29 2016-11-16 北京车和家信息技术有限责任公司 刹车控制方法、装置和车辆

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