[发明专利]一种基于水下搜寻机器人的目标搜寻与抵近方法

权利要求书

1.一种基于水下搜寻机器人的目标搜寻与抵近方法，其特征在于：步骤一：水下搜寻机器人到达指定区域；

步骤二：水下搜寻机器人开始采集视频和声呐成像数据，形成声学与光学图像；

步骤三：利用卷积神经网络对声学与光学图像的识别处理，判断声学与光学图像是否出现目标对象；若卷积神经网络无法识别，则进入步骤四；若卷积神经网络识别到目标对象，则进入步骤六；

步骤四：利用卷积神经网络重新对声学与光学图像的识别处理，若卷积神经网络依旧无法识别，则多次重复利用卷积神经网络对声学与光学图像的识别处理，若识别时间达到预设时长，进入步骤五；若卷积神经网络成功识别，且识别到目标对象，则进入步骤六；

步骤五：向上位机发送人工框选目标请求；上位机在人工操作下框选出目标对象的尺寸，以及在图像中的坐标并发送给水下搜寻机器人后，进入步骤六；

步骤六：水下搜寻机器人根据目标对象的位置进行航向控制，沿着抵近目标对象；根据目标对象为自动识别还是半自动识别，选择抵近方式；

若目标对象的位置(X,Y)和尺寸(W,H)在步骤三和四中被自动识别到，则抵近方式如下：

(1)水下搜寻机器人根据通过卷积神经网络的识别结果确定目标对象在当前成像面的坐标(X,Y)和目标对象的尺寸(W,H)；

(2)计算目标对象所在的中轴线坐标G_m如式(1)所示；

对比目标对象所在的中轴线坐标G_m与体图像的中轴线坐标G_x，若G_m＜G_x，则水下搜寻机器人向左转向；若G_m＞G_x，则水下搜寻机器人向右转向；直到G_m与G_x相等时，水下搜寻机器人保持直线前进；

(3)水下搜寻机器人上的接近传感器检测到目标对象时，水下搜寻机器人停止前进，对目标对象进行施救；

若目标对象的位置(X,Y)和尺寸(W,H)在步骤五中被人工框选确定，则抵近方式如下：

(1)计算目标对象所在的中轴线坐标计算目标偏差角度θ_o如式(2)所示；

θ_o＝k×(G_m-G_x) (2)

其中，k为预先设定的参数；

获取水下搜寻机器人的历史航向角Y_oc如式(3)所示；

Y_oc＝HR[t_c×N] (3)

其中，HR[t_c×N]为当前时刻前的第t_c×N次记录的历史航向角；t_c为上传至上位机的图像的获取时刻到当前时刻的时间差；N为历史航向角的记录频率；

根据θ_o和Y_oc计算图像获取时刻朝向目标的预定航向角Y_s如式(4)所示；

Y_s＝Y_oc+θ_o (4)

计算当前偏差角度θ如式(5)所示；

θ＝Y_s-Y_C (5)

其中，Y_C为当前航向角；

若θ＜0°，则向左转|θ|后前进；若θ＞0°，则水下搜寻机器人右转|θ|后前进；

(3)水下搜寻机器人判断装备自身的接近传感器开关信号，如果接近传感器开关信号触发，则认为已经到抵达目标；

(4)水下搜寻机器人上的接近传感器检测到目标对象时，水下搜寻机器人停止前进，对目标对象进行施救。

2.根据权利要求1所述的一种基于水下搜寻机器人的目标搜寻与抵近方法，其特征在于：步骤一中，根据作业任务的GPS位置信息，核心处理模块发送指令控制驱动执行模块，使得水下搜寻机器人到达指定的位置区域。

3.根据权利要求1所述的一种基于水下搜寻机器人的目标搜寻与抵近方法，其特征在于：步骤三和四中，卷积神经网络无法识别表示卷积神经声呐识别到的对象置信度低于预设值。