基于聲納的水下機器人同時定位與地圖構(gòu)建技術(shù)研究.pdf

1、智能水下機器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)要實現(xiàn)自治，即不依賴于人的自主識別和分辨能力，首先要具備獨立的視覺系統(tǒng)和自定位系統(tǒng)。通過視覺系統(tǒng)，機器人才能獲取水下的環(huán)境信息，為其運動和水下作業(yè)提供引導(dǎo)。智能水下機器人的視覺系統(tǒng)主要依靠“聲視覺”，與傳統(tǒng)的聲納系統(tǒng)不同，聲視覺系統(tǒng)不僅要有聲圖像和聲信息的獲取能力，而且應(yīng)該具備對圖像和信息的處理、特征提取以及分類和識別的功能。同時定位與地圖創(chuàng)建(Simu

2、ltaneous Localization and Mapping，SLAM)是機器人技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點，也是實現(xiàn)機器人真正自主的關(guān)鍵。智能水下機器人基于聲視覺系統(tǒng)和SLAM的研究具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。 在海底未知復(fù)雜環(huán)境中，絕大多數(shù)陸路環(huán)境下常用的傳感器無法使用，比如光學(xué)的、無線的，在水中衰減得太快。脫離了外部導(dǎo)航支持的情形下，AUV唯一可依賴的是自身機載的慣性傳感器和主動聲納。前視聲納及其處理系統(tǒng)作為水下機器人的主要

3、傳感設(shè)備，擔(dān)負(fù)著發(fā)現(xiàn)機器人前方目標(biāo)，并對目標(biāo)進行定位和識別的任務(wù)。前視聲納提供障礙物目標(biāo)的距離和角度，可在二維空間上(XY平面)分辨目標(biāo)的輪廓和位置。在AUV的前端裝備聲納設(shè)備，通過聲納探測，可以提供連續(xù)重疊的圖像幀，經(jīng)進一步處理可用于SLAM算法的實現(xiàn)。通過對聲納圖像進行特征提取，將環(huán)境特征不斷更新添加到特征地圖中，使用SLAM算法實現(xiàn)AUV的自主航行。 本文使用Super Seaking DST前視聲納掃描水下環(huán)境得到仿真程