基于VxWorks的水下目標(biāo)探測跟蹤研究.pdf

1、水下目標(biāo)聲探測跟蹤系統(tǒng)是水下機器人智能體系的重要組成部分。探索水下目標(biāo)聲探測跟蹤的新方法；開發(fā)準(zhǔn)確可靠、實時性強的探測跟蹤軟件對提高水下機器人的智能化水平有著重要的意義。
　　 本論文深入研究了聲納圖像預(yù)處理技術(shù)；提取分析了聲納圖像中水下目標(biāo)的特征；把信息融合技術(shù)引入粒子濾波理論，在粒子濾波理論框架下實現(xiàn)了水下目標(biāo)的跟蹤。在此基礎(chǔ)上，以SeaKing DST單波束機械掃描聲納和嵌入式聲視覺計算機為硬件平臺，以某型號的水下機器人為

2、載體，利用實時多任務(wù)操作系統(tǒng)VxWorks設(shè)計了一個探測跟蹤軟件，配合水下機器人的其他功能模塊實現(xiàn)水下目標(biāo)的探測跟蹤。
　　 本論文首先對聲納數(shù)據(jù)進行了波束內(nèi)插、坐標(biāo)變換、圖像顯示、圖像平滑、圖像分割等預(yù)處理。接著提取了水下目標(biāo)的形狀與亮度、形狀矩、不變矩、灰度共生矩陣數(shù)字特征，并且對比分析了目標(biāo)在運動過程中各個特征的變化情況；應(yīng)用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析了特征，確定了最有利于探測跟蹤的特征組合。最后深入研究了粒子濾波理論和其存在的

3、問題及解決辦法。在粒子濾波理論框架下實現(xiàn)了水下目標(biāo)的跟蹤，跟蹤過程包括初始化、狀態(tài)轉(zhuǎn)移、狀態(tài)觀測、重采樣。為了增強粒子濾波跟蹤效果，結(jié)合聲納圖像下目標(biāo)的特點，本論文利用信息融合觀測模型替代經(jīng)典的模板匹配觀測模型。兩種觀測模型下對比實驗結(jié)果證明將信息融合技術(shù)引入粒子濾波能有效的實現(xiàn)水下目標(biāo)的跟蹤。在以上理論研究和仿真的基礎(chǔ)上，最后本論文在VxWorks環(huán)境下實現(xiàn)了聲納數(shù)據(jù)的接收和聲視覺計算機同水下機器人其他功能模塊之間的通信；開發(fā)了由初始