【摘 要】
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随着我国水产养殖业的迅速发展,养殖智能化和标准化逐渐成为主要的发展方向,其中采用自主航行无人船进行投饵和水质监测作业是一种劳动强度低、自动化程度高的养殖方式。高精度环境地图和不规则水岸以及增氧机等水域内障碍物是影响无人船自主作业的关键因素,为此,获取高精度的环境地图和准确的障碍物信息对无人船自主航行具有重要意义。针对上述问题,本文开展了基于三维激光雷达的养殖水域点云特征提取与障碍物检测研究,主要研
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随着我国水产养殖业的迅速发展,养殖智能化和标准化逐渐成为主要的发展方向,其中采用自主航行无人船进行投饵和水质监测作业是一种劳动强度低、自动化程度高的养殖方式。高精度环境地图和不规则水岸以及增氧机等水域内障碍物是影响无人船自主作业的关键因素,为此,获取高精度的环境地图和准确的障碍物信息对无人船自主航行具有重要意义。针对上述问题,本文开展了基于三维激光雷达的养殖水域点云特征提取与障碍物检测研究,主要研究内容包括以下几部分:（1）无人船感知系统设计与搭建:在“鲑鱼三代”无人船上搭载硬件系统,进行了基于激光雷达的环境感知子系统设计、基于GNSS/INS组合导航系统的自身状态感知子系统设计和辅助系统设计。（2）点云数据获取与处理:采用点云数据阈值分割和体素化网格方法,降低点的数量,提高了后续算法处理速度;采用统计滤波的方法去除养殖水域内增氧机等设备工作时产生浪花、气泡等噪声;采用组合导航系统信息进行线性插值的方式减少了点云数据运动畸变。该点云数据处理算法减少了冗余点数量,去除了浪花、气泡等噪声,减少了运动导致的点云数据误差。（3）实时障碍物检测:以养殖水域典型水岸线和水域内障碍物为检测对象,采用贝塞尔曲线拟合不规则水岸线;采用盒状模型对养殖水域内障碍物进行了描述,采用主成分分析法得到障碍物的最小包围盒模型,描述障碍物大小和位姿信息。测试结果表明,实时障碍物检测算法能较准确地检测和定位养殖水域中的障碍物,并对不规则水岸线具有较好的拟合效果。（4）点云地图构建:针对组合导航系统得到的无人船位姿信息存在误差,导致点云地图构建存在误差偏大的问题,采用组合导航与最近迭代点算法进行了养殖水域地图构建。利用经纬度、姿态角信息将点云数据旋转平移至全局坐标系下,完成初步点云数据匹配。考虑到组合导航系统中存在的测量误差,采用匹配算法对前后点云数据进行再次匹配,将点云数据旋转平移至全局坐标系下。测试结果表明,该全局地图构建算法得到的点云地图与实际场景相吻合,能满足无人船对全局地图的需求。（5）系统性能测试与分析:为了验证养殖水域地图构建和障碍物检测性能,进行了传感器精度测试和系统性能测定。其中,GNSS/INS组合导航系统经纬度定位误差为0.15m,姿态角误差为0.5°,速度误差为0.5m/s,加速度误差为0.05m/s~2;激光雷达在静止状态、偏航运动、横滚运动和俯仰运动下的障碍物长度测量误差分别为0.007m、0.022m、0.036m、0.029m;地图投影测试平均误差为0.323m;水岸线检测与定位测试中,鱼塘水岸线检测及定位的正确率为85.97%,湖泊水岸线检测及定位的正确率为74.6%;水域内障碍物检测测试中,模拟无人船在偏航、横滚、俯仰运动下测量的长度误差分别为0.071m、0.056m和-0.001m,高度误差分别为0.032m、0.014m和0.030m。测试结果表明,地图构建及障碍物检测可基本满足无人船自主航行对路径规划和避障的要求。
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