融合图像识别和VFH+的无人艇局部路径规划方法

摘要：

针对水面无人艇在复杂海况下的局部避障问题,文中引入深度学习方法来处理视觉信息,提出了结合VFH+算法的水面无人艇的局部路径规划方法.首先利用对称的编码器-解码器结构的图像语义分割模型和Faster RCNN网络模型进行水面边界线检测及水面障碍物识别,构建水面无人艇环境模型;然后采用基于VFH+的局部路径规划方法,通过逐步构建主直方图、二元直方图和掩模直方图压缩环境数据,引入合理的代价函数来获取实现水面无人艇的有效避障方向规划.在MODD图像数据集上的仿真实验以及实船避障实验结果表明,该方法能有效地提取水面图像信息,并得到合理的局部路径规划策略,在10kn航速下的避障轨迹平滑,可满足水面无人艇的自主避障需求.

关键词：无人艇、图像分割、Faster RCNN模型、VFH+算法、路径规划

所属期刊栏目：47

分类号：TP212(自动化技术及设备)

资助基金：广东省科技计划项目2018B010109005;广州市科技计划项目201802020021,201802020009

在线出版日期：2020-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：24-33