[发明专利]自主水下机器人控制系统及声纳目标跟踪方法

说明书

本发明公开了一种自主水下机器人控制系统及声纳目标跟踪方法，提供了一种能够实现遥控作业和自主作业两种功能的控制系统以及一种自主水下机器人声纳目标跟踪方法。整个跟踪流程包括目标检测、目标质心点特征提取和目标跟踪三部分。在声纳目标检测方面，本发明直接从声纳原始伪彩色图像中提取出运动目标，更加方便快捷，同时引入背景更新因子实时更新背景。在声纳目标跟踪方面，本发明引入基于分类重采样的粒子滤波声纳目标跟踪算法，重采样过程中根据预设权值参考值保留大权值粒子，去掉小权值粒子，同时根据挑选出粒子个数的多少采用不同的复制方案，一定程度上保持了粒子的多样性。

技术领域

本发明涉及一种自主水下机器人，尤其涉及一种自主水下机器人的控制系统及声纳目标跟踪方法，属于机器人技术领域。

背景技术

地球上海洋空间非常广阔，蕴藏着丰富的资源。随着陆地资源的不断减少，人类逐渐向海洋资源开发进军。合理开发利用海洋资源，保护海洋生物与环境对人类的发展与稳定具有重大意义。由于海洋环境具有复杂性与不确定性，通过载人探测进行海洋开发的方式极其危险，水下机器人在这样的背景下便应用而生。无人自主水下机器人作为一种无缆的自主水下机器人，与装载母船无连接，通过本身携带的高能量电池等能源来实现自主航行，可以实时将水下信息上传给母船。无人自主水下机器人具有较强的环境适应性，较大的活动范围和灵活性，在海洋资源勘探、海底工程作业、科研考察等诸多方面都有着广泛的应用，是人类最优秀的水下作业工具之一。

由于水对光电等信号的吸收比率比在空气中要高得多，而对声波信号的吸收比率较低且声波信号在水中的传输速度比在空气中快得多，这就导致基于声纳的探测手段是水下环境特别是深海环境中进行探测的主要手段。声纳系统作为无人自主水下机器人的眼睛，对于其实现避障，导航，水下信息探测等功能都有着不可取代的作用。除此之外，由于水下运动物体有可能是我们感兴趣的目标或者成为水下机器人的潜在威胁，因而对运动物体进行准确有效的跟踪对水下机器人执行对应的探测任务和确保水下机器人的安全航行都有着非常重要的意义。

本发明结合研制的自主水下机器人，首先引入一种基于RGB色彩空间的声纳目标检测算法，与传统的目标检测方法相比，本算法直接从声纳原始伪彩色图像中提取出运动目标，改变了传统目标检测方式中将伪彩色图像先转为灰度图像，经预处理后再进行目标检测的过程，更加方便快捷。由于颜色特征比灰度特征更易区别，即目标物体与背景灰度相同的区域，颜色一般不相同，因此克服了传统的背景差分法等目标检测方法在物体与背景的灰度值接近时造成分割出的目标区域存在大面积破裂或空洞的问题。

在声纳目标跟踪算法上，本发明引入一种基于分类重采样的粒子滤波声纳目标跟踪算法。与卡尔曼滤波相比，粒子滤波算法概念清晰，摆脱了解决非线性滤波问题中随机量必须满足高斯分布的制约条件，它还可以进行并行计算，能较好地满足实时场合的要求。然而随着粒子滤波迭代次数的增加会出现粒子匮乏的问题，此时需要进行粒子滤波重采样处理。常规重采样算法虽然在一定程度上缓解了粒子数退化的问题，但对于大权值粒子的多次复制会产生粒子贫化的现象，失去粒子多样性。本发明采用的基于分类重采样的粒子滤波声纳目标跟踪算法在重采样过程中根据预设权值参考值保留大权值粒子，去掉小权值粒子，同时根据挑选出粒子个数的多少采用不同的复制方案，一定程度上保持了粒子的多样性。申请号为201600180413.1名称为“基于图像检测的智能电表”的专利文献，其采用了常规的灰度变换、滤波、二值化处理等图像预处理方法，相对本发明的目标检测方法显得过于繁琐；申请号为201410422500.4名称为“基于改进粒子滤波的目标跟踪方法”的专利文献，其采用的粒子滤波重采样方法存在着计算量大的缺点。

发明内容

本发明的目的在于提供一种自主水下机器人控制系统及声纳目标跟踪方法，本发明提供一种可以实现遥控作业和自主作业两种工作模式，配备有独立电源管理系统的模块化控制系统，以及一种基于颜色空间的声纳目标检测算法和基于粒子群优化的自适应粒子滤波跟踪算法。

本发明的目的通过以下技术方案予以实现：