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轮桨机器人目标定位跟踪方法研究

轮桨机器人目标定位跟踪方法研究

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作者：武宏博哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

近年来,国家不断重视在地球上占据70%面积的海洋,各个机构不断加大对海洋的开发探索。针对濒海(海洋与陆地接壤区域)环境下的研究,主要包括生物观察、环境探测、抢险救援、水文观测等方面,随着在该区域内作业需求与范围的不断加大,传统... 详细信息

近年来,国家不断重视在地球上占据70%面积的海洋,各个机构不断加大对海洋的开发探索。针对濒海(海洋与陆地接壤区域)环境下的研究,主要包括生物观察、环境探测、抢险救援、水文观测等方面,随着在该区域内作业需求与范围的不断加大,传统单机作业能力有限且效率低下,编队协同作业更具高效性与前瞻性。机器人具备实时感知彼此运动状态的能力,是其进行协同作业的基础与关键内容。本文以指定目标物为两栖轮桨机器人替代物,开展了机器人目标定位跟踪方法的研究工作,提高了两栖机器人的自主作业能力,以期满足濒海环境下日益增长的作业需求。研究轮桨机器人目标定位跟踪方法相关基础理论。本文以两栖轮桨机器人为研究平台,建立了轮桨机器人运动学模型,建立了轮桨机器人光视觉传感器量测坐标系集合及其转换关系矩阵。在对常用水下图像增强方法进行客观评价后,最终选择增强结果以及稳定性较优的CLAHE增强方法。面向实际任务需求,重点从三个方面对目标定位跟踪方法展开研究:目标识别方法研究、目标跟踪方法研究、目标全局运动状态估计方法研究。针对轮桨机器人的目标识别问题,对指定目标物的定位与模板获取方法展开研究。本文基于YOLOv4-Tiny网络模型的目标识别原理,在网络模型中加入通道注意力机制,根据其权重项的取值来增强有用特征通道与弱化无用通道。在机载嵌入式处理器(TX2)上进行测试的结果表明,该方法在保证模型前向传播速度满足实时性要求的前提下,提高了的识别精度。针对轮桨机器人的目标跟踪问题,对连续帧中目标物的定位跟踪方法展开研究。本文基于孪生网络模型的目标跟踪原理,利用由逐点卷积与逐深度卷积线性组合而成的深度可分离卷积对网络模型进行优化,有效的降低了实时输入图像在候选网络分支中前向传播时的参数量。在机载嵌入式处理器(TX2)上进行测试的结果表明,该方法有效的增加了跟踪器运行的实时性,提高了平均跟踪精度与跟踪成功率。针对轮桨机器人的全局运动状态估计问题,对消除机器人在爬行过程中因目标漂移造成的目标跟踪误差进行研究。本文将目标识别与跟踪方法获取到的目标位置信息作为量测模型,利用交互多模型完成对目标物全局运动状态的估计预测。仿真试验结果表明,交互多模型方法能有效降低因量测噪声产生的跟踪扰动,有效提高了对目标物定位跟踪的精度。搭建了轮桨机器人控制系统的软硬件,该系统分为分层递进硬件控制系统和并联PD目标跟踪控制策略,该系统可以实时并行处理多通道数据信息以及指引轮桨机器人对运动目标物完成跟踪作业。在模拟濒海(陆上与水下)环境中,开展了两栖轮桨机器人机动性能试验研究。完成了轮桨机器人运动目标的定位跟踪试验,验证了本文提出的基于轮桨机器人的目标定位跟踪方法的有效性。

关键词：轮桨机器人机器人运动状态估计目标定位与跟踪光视觉感知

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