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基于单目视觉的AUV局部路径规划
基于单目视觉的AUV局部路径规划
摘要：随着自主水下机器人（AUV）应用的不断扩大，各种任务的需求也变得越来越多样化。局部路径规划是AUV进行水下任务的关键一环。本文提出了一种基于单目视觉的AUV局部路径规划方法，该方法通过分析水下环境中的图像信息，结合机器学习算法，实现了高效而精确的路径规划。
1.引言
自主水下机器人作为一种具有潜在应用前景的智能机器人系统，主要用于进行水下探测、勘察、数据收集等任务。在进行这些任务时，AUV需要能够自主规划路径，以便高效地完成任务。因此，局部路径规划对于AUV的性能至关重要。
2.相关工作
过去的研究中，局部路径规划主要采用激光雷达、超声波等传感器获取环境信息，并通过建立地图、路径搜索等方法实现路径规划。然而，这些传感器通常受限于水下环境的复杂性和探测范围的限制。因此，我们提出了一种基于单目视觉的路径规划方法，以克服这些限制。
3.方法
我们的方法主要包括两个步骤：图像特征提取和机器学习模型训练。首先，我们通过图像处理算法提取水下环境中的关键特征，如边缘、色彩等。然后，我们利用这些特征来训练机器学习模型，以实现路径规划。具体来说，我们使用卷积神经网络（CNN）对特征进行分类，将水下环境划分为不同的区域，然后根据任务需求进行路径规划。
4.实验结果
我们在一个真实的水下环境中进行了实验，验证了我们方法的有效性。实验结果表明，基于单目视觉的路径规划方法能够准确地识别水下环境中的障碍物，并规划出有效的路径。
5.结论
本文提出了一种基于单目视觉的AUV局部路径规划方法。通过分析水下环境的图像信息，结合机器学习算法，我们能够实现高效而精确的路径规划。实验结果验证了我们方法的有效性和可行性。未来的研究方向包括进一步优化算法性能，提升AUV在复杂水下环境中的路径规划能力。
关键词：自主水下机器人、AUV、局部路径规划、单目视觉、机器学习
Abstract:Withtheincreasingapplicationofautonomousunderwatervehicles(AUVs),therequirementsforvarioustaskshavebecomemorediverse.LocalpathplanningisacrucialstepforAUVtoperformunderwatermissions.Thispaperproposesalocalpathplanningmethodbasedonmonocularvision,whichanalyzestheimageinformationoftheunderwaterenvironmentandcombinesmachinelearningalgorithmstoachieveefficientandaccuratepathplanning.
1.Introduction
Asanintelligentrobotsystemwithpotentialapplicationprospects,autonomousunderwaterrobotsaremainlyusedforunderwaterdetection,surveying,datacollection,andothertasks.Whenperformingthesetasks,AUVsneedtoautonomouslyplanpathstoefficientlycompletemissions.Therefore,localpathplanningiscrucialfortheperformanceofAUVs.
2.RelatedWork
Inpreviousresearch,localpathplanningmainlyusedsensorssuchaslaserrangefinders,ultrasound,toobtainenvironmentalinformation,andachievedpathplanningthroughmethodssuchasmapbuildingandpathsearching.However,thesesensorsareoftenlimitedbythecomplexityoftheunderwaterenvironmentandtherangeofdetection.Therefore,weproposeapathplanningmethodbasedonmonocularvisiontoovercometheselimitations.
3.Method
Ourmethodmainlyconsistsoftwosteps:imagefeatureextractionandmachinelearn