13自主式水下机器人控制系统及声呐目标识别

working principles of "T-SEA I" AUV ；then propose a framework for a control system in which laptop and
ellipse detection algorithm based on Hough transform.［Results］ The lake test shows that the AUV runs
target detection and tracking， ［Methods］ we carry out a target identification test for the developed
Abstract： ［Objectives］In order to meet the requirements of underwater search and rescue，exploration，
基金项目： 国防基础科研计划资助项目 （JCKY2017414C002） ； 国家自然科学基金资助项目 （11574120） ； 江苏省自然科学基金 作者简介： 张家敏， 男， 1992 年生， 硕士生。研究方向： 水下机器人控制。 应用， 水下机器人控制， 现代测控与智能系统。 资助项目 （BK20160564） ； 江苏省国际科技合作项目 （BZ2016031） ； 镇江市国际合作项目 （GJ2015008） 曾庆军 （通信作者） ， 男， 1969 年生， 博士， 教授， 硕士生导师。研究方向： 先进控制理论与
第 13 卷 第 6 期 2018 年 12 月
中 国 舰 船 研 究 Chinese Journal Ship Research 中 国 舰 of 船 研 究
Vol.13 No.6 Dec. 2018 第 13 卷
引用格式： 张家敏， 曾庆军， 朱志宇， 等. 自主式水下机器人控制系统及声呐目标识别 ［J］ . 中国舰船研究， 2018， 13 （6） ： 94-100. ZHANG J M， ZENG Q J， ZHU Z Y， et al. AUV control system and sonar target identification ［J］ . Chinese Journal of Ship Research， 2018， 13 （6） ： 94-100.
文献标志码： A
图像处理。采用三帧差分法检测声呐目标， 并基于 Hough 变换的快速椭圆检测算法提取目标特征。 ［结果］湖上
箱为水面控制单元； 以 PC104 工控板作为自动驾驶仪的主控单元； 同时配备摄像头 PC104 板卡单独进行摄像头
识别研究。阐述 “探海 I 型” AUV 的系统组成与工作原理。提出一种控制系统架构： 以笔记本电脑配合水面控制
1 江苏科技大学 电子信息学院， 江苏 镇江 212003
试验表明： 研制的 AUV 运行可靠、 正常， 可满足水下工作的需求， 声呐目标识别效果较好。 ［结论］该 AUV 控制系 统架构和目标识别方法对于中、 大型 AUV 的研制及视频、 红外等其他领域的目标识别具有借鉴意义。 关键词： 自主式水下机器人； 控制系统； 声呐目标检测； 目标识别
surface control box act as a surface control unit，PC104 industrial control board acts as the main control unit of an autopilot and the PC104 camera board processes the camera images separately；use three-frame difference method to detected the sonar target，and extract the target characteristics according to a fast reliably and normally and meets the requirements of underwater work；the sonar target identification is
［1］
的维数， 达到快速检测椭圆的目的。
和控制系统， 分别描述声呐目标识别的原理和方 法， 以 及 该 型 AUV 使 用 的 Micron DST 前 视 声 呐 。 然后， 选取声呐目标识别试验得到的典型帧进行 目标检测和识别。研究中， 运用三帧差分法进行 运动目标检测， 该方法可以较为完整地提取运动 速度较慢的目标。采用一种基于 Hough 变换的快 速椭圆检测算法提取目标特征， 该检测算法避免 了常规 Hough 变换椭圆检测计算量过大的问题， 可以实现快速椭圆检测的目的。
艉段
Fig.1
图 1 “探海 I 型” AUV 三维结构图 Three-dimensional structure diagram of T-SEA I AUV
点随机采样来检测椭圆， 采用多维到一维的映射， 避免了传统 Hough 变换一维到多维映射的巨大计
下摄像机、 照明灯、 前视声呐和艏段壳体； 艏部推
“探海 I 型” AUV 各 段 组 成 如 下 ： 艏段包括水
进段包括艏部 2 台侧向推进器、 艏部 2 台垂向推进
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中
国
舰
船
研
究பைடு நூலகம்
第 13 卷
器和推进段壳体； 艉部推进段与艏部推进段结构 基本相同， 区别在于艏、 艉 2 个侧推螺旋桨及 2 个 进器、 安全抛载机构和壳体； 电子舱段为 AUV 的 程仪 （DVL） 、 天线、 天线导流罩和主控舱， 其中， 主 垂推螺旋桨的旋向相反； 主推进段包括 1 台主推 核心段， 主要包括舱段壳体、 密封端板、 多普勒计 控舱安装在电子舱端内部， 包括框架、 光纤惯导、 电池包、 网络交换机、 光端机、 自动驾驶仪、 电机控 制器、 摄像机 PC104 板卡、 图像采集卡和无线数传 设备。 图 2 所示为 “探海 I 型” AUV 实体样机。
第6期
张家敏等： 自主式水下机器人控制系统及声呐目标识别
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0
引
言
算量， 但对于复杂图像的椭圆检测， 仍存在计算量 大的弊端［6］。 噪声干扰不明显， 且无需占用大量存储空间， 如文 献 ［7］ 采用最小二乘法拟合椭圆。 2）采 用 数 值 分 析 方 法 拟 合 椭 圆 。 此 方 法 对 3）利用椭圆自身的几何特性， 降低椭圆参数 本文将首先介绍 “探海 I 型” AUV 的系统组成
自主式水下机器人控制系统及声呐目标识别
2 张家敏 1， 曾庆军 1， 朱志宇 1， 戴晓强 1， ， 姚金艺 1
2 江苏舾普泰克自动化科技有限公司， 江苏 镇江 212003
摘 器人 （AUV） ， 利用其搭载的前视声呐开展目标识别试验， 选取获取的运动目标图像中的典型帧进行目标检测和 要： ［目的］为满足水下搜救、 勘探、 目标检测与跟踪等需求， ［方法］针对研制的 “探海 I 型” 自主式水下机
表 1 “探海 I 型” AUV 系统技术参数 Table 1 Specifications of T-SEA I AUV
参数 直径 /mm 长度 /mm 最大航速 /kn 最大工作深度 /m
艏部推进段 艏段 电子舱段
数值 2 100 2.5 60 6 65 220
重量 /kn
续航时间 /h
艉部推进段
中图分类号： U664.82； U675.7
DOI： 10.19693/j.issn.1673-3185. 01192
AUV control system and sonar target identification
2 ZHANG Jiamin1， ZENG Qingjun1， ZHU Zhiyu1， DAI Xiaoqiang1， ， YAO Jinyi1 1 School of Electronics and Information， Jiangsu University of Science and Technology， Zhenjiang 212003， China 2 Jiangsu Shiptek Automation Technology Co. Ltd.， Zhenjiang 212003， China
收稿日期： 2018 - 02 - 06 网络首发时间： 2018-10-19 14:12
good.［Conclusions］ This AUV 's control system structure and target identification method can provide a
fields such as video， infrared， etc.
the acquired moving target images by virtue of the front-view sonar；describe the system composition and
"T-SEA I" AUV ，through which a typical frame is selected for the target detection and identification from
的母船无连接， 是通过自带的高能电池等能源实 现自主航行。 AUV 具有较强的环境适应性、 较大 工具之一［2］。 AUV 作为人类探索、 开发、 利用、 发 展海洋的重要工具， 已被广泛应用于科学考察、 海 洋资源勘探、 打捞救生、 目标探测等领域［3-4］。例 如， 美国 Ocean Seaver 公司生产的 Iver2 AUV 已被 广泛应用于海洋勘探、 环境监测等领域。本文研 发的 AUV 采用分段式结构， 由艏段、 艏部推进段、 电子舱段、 艉部推进段和主推进段 5 个部分组 成 。 该 AUV 控 制 系 统 的 硬 件 以 PC104 工 控 板 作 为核心控制单元， 并采用摄像头 PC104 板卡单独 执行水下任务时， 声呐系统作为 AUV 的眼睛， 对 可替代的作用。 进行摄像头图像数据处理， 其软件基于移植在主 控 PC104 板卡上的 MOOS 平台进行开发。在 AUV 于 AUV 实现避障、 导航、 目标探测等功能有着不 声呐目标识别通常包括图像预处理、 目标检 测、 特征提取及识别等步骤。由于水下环境复杂， 噪声干扰多， 且声呐图像分辨率较低， 导致声呐图 像质量较差、 边缘特征模糊， 难以准确提取和识别 目标特征。目前， 在运动目标检测中常见的算法 包括背景差分法、 帧间差分法和光流法。其中， 采 用背景差分法检测目标实现简单， 一般可提取出 最完整的运动目标特征数据， 但对环境变化适应 性差； 帧间差分法设计复杂度低， 对环境的适应性 强， 但对于运动较慢的目标容易出现检测不完整 的情况； 光流法检测目标的精度高， 同时适用于背 景静止和变化的运动目标检测， 但光流法计算复 杂， 抗噪性能差， 难以实时处理［5］。 类型： 目前， 在椭圆特征提取中， 主要算法包括 3 种 1）随 机 Hough 变 换 法 。 此 方 法 通 过 对 像 素 的活动范围和灵活性， 是人类最优秀的水下作业