[发明专利]一种AUV用实时目标检测系统及方法在审

专利信息
申请号: 202310405563.8 申请日: 2023-04-17
公开(公告)号: CN116577789A 公开(公告)日: 2023-08-11
发明(设计)人: 朱兴华;王世豪;刘肖宇;陈冰冰;孙晓宇 申请(专利权)人: 中国科学院沈阳自动化研究所
主分类号: G01S15/89 分类号: G01S15/89;G01S15/06;G01S15/04;G01S7/521;G01S15/86;G01C21/00;G01C21/16;G01C21/20;G01S19/45;G01S19/47
代理公司: 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 代理人: 郑伟健
地址: 110016 辽*** 国省代码: 辽宁;21
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 auv 实时 目标 检测 系统 方法
【说明书】:

发明属于水下机器人目标探测领域,具体说是一种AUV用实时目标检测系统,包括:侧扫声呐换能器、侧扫声呐处理器、主控计算机、组合导航单元、通信单元以及上位机;侧扫声呐换能器布置在AUV壳体两侧,与密封舱内的侧扫声呐处理器通过水密电缆相连;主控计算机用于将接收到组合导航单元发送的导航数据转发给侧扫声呐处理器,并将接收到侧扫声呐处理器发送的组合后的图像数据进行解析处理,得到声呐图像;并对声呐图像进行目标检测,根据目标在声呐图像中的相对位置获取目标的真实位置并将目标信息通过通信单元发送至上位机;本发明可对航行过程中采集到的声呐图像进行实时目标检测,一旦发现目标可检测出其地理坐标并在上位机显示目标信息。

技术领域

本发明属于水下机器人目标探测领域,具体说是一种AUV用实时目标检测系统及方法。

背景技术

自主水下机器人(AUV)在海洋探测、海洋资源勘探、海洋科学研究等方面的运用越来越广泛。水下目标探测识别是AUV的关键技术之一,扫测声呐是对水下目标进行大范围扫测定位的主要声学设备,基于声呐图像的目标检测方法随之快速发展,除传统的基于像素、特征、回波的算法之外,卷积神经网络也被大量应用于目标检测算法中。现有的目标检测方式都是在AUV探测任务结束之后再上传数据,此时上位机进行数据处理、目标检测等工作,实现了AUV基本的探测功能,但这种目标检测的方式不具备实时性,自主能力不高,且不利于AUV的后续作业,不能应用于AUV任务过程中对目标进行实时检测。

发明内容

针对上述问题,本发明目的是提供一种AUV用实时目标检测系统及检测方法,可以实现AUV自主数据处理、目标检测和检测结果实时显示等功能,提升了AUV的自主作业能力。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是:一种AUV用实时目标检测系统,包括:侧扫声呐换能器、侧扫声呐处理器、主控计算机、组合导航单元、通信单元以及上位机;

所述侧扫声呐换能器对称布置于AUV壳体两侧,且通过水密电缆与密封舱内的侧扫声呐处理器连接,用于将扫测到的图像数据上传至侧扫声呐处理器;

所述侧扫声呐处理器设于密封舱内,用于根据接收到主控计算机解析后的控制指令,控制侧扫声呐换能器运行,还用于将接收侧扫声呐换能器扫描到的图像数据和主控计算机转发的导航数据,按时间匹配并按固定格式,将导航数据和图像数据组合形成组合后的图像数据回传至主控计算机;

所述组合导航单元设于密封舱内,且与主控计算机连接,用于实时获取AUV的导航数据,并将导航数据经主控计算机转发至侧扫声呐处理器;

所述通信单元,用于实现AUV与上位机之间通信及数据交互;

所述主控计算机,用于将接收到组合导航单元发送的导航数据转发给侧扫声呐处理器,并将接收到侧扫声呐处理器发送的组合后的图像数据进行解析处理,得到声呐图像;并对声呐图像进行目标检测,根据目标在声呐图像中的相对位置获取目标的真实位置并将目标信息通过通信单元发送至上位机;还用于接收上位机发送的控制指令,并将控制指令解析后,发送至侧扫声呐处理器;

上位机,用于通过通信单元将控制指令发送至主控计算机,并接收主控计算机发送目标信息进行实时显示。

所述组合导航单元,包括:与主控计算机连接的多普勒计程仪、GPS和惯性导航装置;

多普勒计程仪,用于AUV测速和记录航程;

GPS,用于对AUV定位,获取AUV的经纬度定位信息;

惯性导航装置,用于计算AUV当前航速、位置、航向、姿态信息。

所述通信单元,包括:分别与上位机和主控计算机连接的水声换能器、无线电模块以及光纤通信模块。

所述主控计算机,包括:声呐接口模块和识别定位模块;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院沈阳自动化研究所,未经中国科学院沈阳自动化研究所许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202310405563.8/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top