【摘 要】
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随着对海洋价值开发的深入,水下机器人逐渐取代人工成为海洋探索领域的重要角色。然而海洋中存在的障碍物对水下机器人安全作业造成了很大的困扰,由其是在海洋捕捞或养殖作业中散落的渔网,它们相较于硬质障碍物较难检测。所以本文以水下渔网障碍物作为检测目标,针对当前目标检测技术对水下渔网检测精度低、无法自适应其不同的形态变换等问题提出了一种基于深度学习的改进的水下渔网检测方法。并且本文针对目前水下移动机器人避障
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随着对海洋价值开发的深入,水下机器人逐渐取代人工成为海洋探索领域的重要角色。然而海洋中存在的障碍物对水下机器人安全作业造成了很大的困扰,由其是在海洋捕捞或养殖作业中散落的渔网,它们相较于硬质障碍物较难检测。所以本文以水下渔网障碍物作为检测目标,针对当前目标检测技术对水下渔网检测精度低、无法自适应其不同的形态变换等问题提出了一种基于深度学习的改进的水下渔网检测方法。并且本文针对目前水下移动机器人避障规划算法探索泛化性不足、探索数据低效等问题提出了一种基于深度强化学习的改进的避障规划方法。具体研究内容如下:首先,对深度学习目标检测方法、深度强化学习避障规算法以及机器视觉在水下机器人中的应用等方面的研究现状进行介绍,并深入分析现有算法存在的问题。其次,根据水下成像特点构建水下激光图像采集系统,并针对图像颜色退化和成像模糊等问题进行图像增强,同时给出了数据扩充方法。再次,对目前主流卷积神经网络进行分析,针对其学习能力不足的问题提出了改进的特征提取网络。并针对主流深度学习目标检测方法无法满足对渔网形态的泛化性能,提出了自适应感受野的多尺度预测模型。此外,根据双目立体视觉原理实现渔网测距,为避障规划提供空间信息。最后,分析主流避障算法的优劣,根据真实避障规划场景中对智能体泛化能力以及探索数据有效的要求,提出了改进的避障规划算法。通过搭建仿真环境进行实验,验证了改进的避障算法模型的训练效果与训练效率。本文分别通过多组对比实验验证了改进的基于深度学习目标检测方法对渔网检测精度、速度提升的有效性以及改进的避障规划算法对避障效率提升的有效性,通过渔网目标形态的更改以及仿真避障环境的更改验证改进算法的泛化性。最后本文指出了尚存在的问题以及简单说明了深度学习目标检测和深度强化学习避障规划的未来发展方向。
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