基于机器视觉的声呐成像水下自动校准定位方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及水下定位技术领域，公开一种基于机器视觉的声呐成像水下自动校准定位方法和系统，包括：搭建水下机器人模型，使用声成像声呐采集机器人的多自由度位姿的输入声学图像；使用声呐模拟仿真技术模拟水下机器人及所处环境，多次生成机器人的多自由度位姿模拟图像并预测机器人的多自由度位姿图像；从多次预测得到的多自由度位姿图像中找到与多自由度位姿的输入声学图像最相似的多自由度位姿图像作为初始的多自由度位姿图像；使用传感器测量机器人的位姿数据，根据位姿数据对初始的多自由度位姿图像进行校准得到机器人的最终位姿。本发明专利技术可以提高校水下定位的精准度和水下探测的工作效率。探测的工作效率。探测的工作效率。

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的声呐成像水下自动校准定位方法和系统


[0001]本专利技术涉及水下定位
，尤其是指一种基于机器视觉的声呐成像水下自动校准定位方法和系统。

技术介绍

[0002]声呐成像技术可以作为水下探测系统的重要导航传感技术，即使是在有限的能见度条件下，仍可以持续提供关于周围环境的空间信息。声呐成像技术中，声成像声呐测量具有高空间模糊性和低分辨率的特点，因此无法获取精确的导航信息。
[0003]水下航行器如遥控航行器被广泛用于海底施工和检查等各种探测任务中，但是目前这类水下探测系统的操作、特别是图像检测的校准操作，主要是由操作人员多次采集实际图像、多次人工校准完成，不仅操作不便、精度低、给探测任务带来局限性，还存在由于人为错误而产生的各种操作问题。

技术实现思路

[0004]为此，本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术中的不足，提供一种基于机器视觉的声呐成像水下自动校准定位方法和系统，可以提高校水下定位的精准度和水下探测的工作效率。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于机器视觉的声呐成像水下自动校准定位方法，包括：搭建水下机器人模型，使用声成像声呐采集机器人的多自由度位姿的输入声学图像；使用声呐模拟仿真技术模拟水下机器人及所处环境，多次生成机器人的多自由度位姿模拟图像，根据多自由度位姿模拟图像多次预测机器人的多自由度位姿图像；从多次预测得到的多自由度位姿图像中找到与所述多自由度位姿的输入声学图像最相似的多自由度位姿图像，将所述最相似的多自由度位姿图像作为初始的多自由度位姿图像；使用传感器测量机器人的位姿数据，根据位姿数据对初始的多自由度位姿图像进行校准得到机器人的最终位姿。
[0006]在本专利技术的一个实施例中，所述使用声呐模拟仿真技术模拟水下机器人及所处环境，多次生成机器人的多自由度位姿模拟图像，具体为：使用声呐模拟仿真技术模拟水下机器人及所处环境，在有界的定位区域内对机器人在三维位姿空间上的多自由度位姿进行多次采样，使用声呐模拟器为每次采样得到的每个位姿生成模拟声学图像，得到多幅多自由度位姿模拟图像。
[0007]在本专利技术的一个实施例中，所述在有界的定位区域内对机器人在三维位姿空间上的多自由度位姿进行多次采样时，采样的角度包括俯仰方向与水平方向上的探测视角。
[0008]在本专利技术的一个实施例中，所述根据多自由度位姿模拟图像多次预测机器人的多
自由度位姿图像时，每次的预测过程具体为：将多自由度位姿模拟图像作为神经网络的输入，神经网络的输出为所述机器人的多自由度位姿图像。
[0009]在本专利技术的一个实施例中，所述从多次预测得到的多自由度位姿图像中找到与所述多自由度位姿的输入声学图像最相似的多自由度位姿图像时，使用的为最近邻搜索算法。
[0010]在本专利技术的一个实施例中，所述从多次预测得到的多自由度位姿图像中找到与所述多自由度位姿的输入声学图像最相似的多自由度位姿图像时，结合图像相似性度量、最小哈希和位置敏感哈希方法检索图像。
[0011]在本专利技术的一个实施例中，使用传感器测量机器人的位姿数据，根据位姿数据对初始的多自由度位姿图像进行校准得到机器人的最终位姿，具体为：使用扩展卡尔曼滤波系统中的惯性测量单元和多普勒计程仪测量机器人的实时位姿数据，使用实时位姿数据对初始的多自由度位姿图像进行校准得到所述最终位姿。
[0012]在本专利技术的一个实施例中，所述使用实时位姿数据对初始的多自由度位姿图像进行校准得到所述最终位姿时，结束校准的判定标准为：构建触发校准条件，其中是初始的多自由度位姿图像和对做平滑处理后的结果之间的关联函数计算，是初始的多自由度位姿图像与t时刻采集的实时位姿数据图像之间的关联函数计算；直到值小于等于预设阈值，停止使用实时位姿数据对初始的多自由度位姿图像进行校准，得到所述最终位姿。
[0013]本专利技术还提供了一种基于机器视觉的声呐成像水下自动校准定位系统，包括输入声学图像获取模块、声呐仿真模块、位姿图像对生成模块、校准模块，所述输入声学图像获取模块搭建水下机器人模型，使用声成像声呐采集机器人的多自由度位姿的输入声学图像；所述声呐仿真模块使用声呐模拟仿真技术模拟水下机器人及所处环境，多次生成机器人的多自由度位姿模拟图像，根据多自由度位姿模拟图像多次预测机器人的多自由度位姿图像；所述位姿图像对生成模块从多次预测得到的多自由度位姿图像中找到与所述多自由度位姿的输入声学图像最相似的多自由度位姿图像，将所述最相似的多自由度位姿图像作为初始的多自由度位姿图像；所述校准模块使用传感器测量机器人的位姿数据，根据位姿数据对初始的多自由度位姿图像进行校准得到机器人的最终位姿。
[0014]本专利技术的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：本专利技术通过搭建仿真环境模拟实际的声学图像并预测位姿，在此基础上通过采集到的实际声学图像寻找最优的预测位姿，结合传感器采集到的实时位姿数据对最优的预测位姿进行校准，可以替代传统的人工校准操作，提高校水下定位的精准度和水下探测的工
作效率、降低人工成本。
附图说明
[0015]为了使本专利技术的内容更容易被清楚的理解，下面根据本专利技术的具体实施例并结合附图，对本专利技术作进一步详细的说明，其中：图1是本专利技术方法的流程图。
[0016]图2是本专利技术中构建的声呐仿真环境的示例图。
[0017]图3是本专利技术中声呐成像时考虑的俯仰方向与水平方向上的探测视角的示意图。
具体实施方式
[0018]下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本专利技术并能予以实施，但所举实施例不作为对本专利技术的限定。
实施例一
[0019]参照图1所示，本专利技术公开了一种基于机器视觉的声呐成像水下自动校准定位方法，包括以下步骤：S1：搭建如图2所示的水下机器人模型，使用声成像声呐采集机器人的多自由度位姿的输入声学图像；利用视觉声呐系统搭建水下模型，获取位姿图像，为后续的神经网络提供大量基础数据。本实施例中的多自由度为6自由度。
[0020]水下机器人模型十分重要，模型的好坏直接决定了水下定位的精准性。所以仿真环境应充分描述实际的定位空间，并且当声呐模拟器产生的模拟图像与输入的声学图像完全相同时，可以假设创建模拟图像的姿态就是获得实际声学图像的位置。
[0021]S2：使用声呐模拟仿真技术模拟水下机器人及所处环境，多次生成机器人的多自由度位姿模拟图像，根据多自由度位姿模拟图像多次预测机器人的多自由度位姿图像；将声呐模拟器多次生成的机器人的多自由度位姿模拟图像作为一个数据库，充分提取图像特征信息，模型从单一图像质量评价方法优化为多幅图像比较的图像质量评价。
[0022]S2
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1：使用声呐模拟仿真技术模拟水下机器人及所处环境，多次生成机器人的多自由度位姿模拟图像，具体为：使用声呐模拟仿真技术模拟水下机器人及所处环境，在有界的定位区域内对机器人在三维位姿空间上的多自由度位姿进行多次采样，使用声呐模拟器为每次采样得本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的声呐成像水下自动校准定位方法，其特征在于，包括：搭建水下机器人模型，使用声成像声呐采集机器人的多自由度位姿的输入声学图像；使用声呐模拟仿真技术模拟水下机器人及所处环境，多次生成机器人的多自由度位姿模拟图像，根据多自由度位姿模拟图像多次预测机器人的多自由度位姿图像；从多次预测得到的多自由度位姿图像中找到与所述多自由度位姿的输入声学图像最相似的多自由度位姿图像，将所述最相似的多自由度位姿图像作为初始的多自由度位姿图像；使用传感器测量机器人的位姿数据，根据位姿数据对初始的多自由度位姿图像进行校准得到机器人的最终位姿。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的声呐成像水下自动校准定位方法，其特征在于：所述使用声呐模拟仿真技术模拟水下机器人及所处环境，多次生成机器人的多自由度位姿模拟图像，具体为：使用声呐模拟仿真技术模拟水下机器人及所处环境，在有界的定位区域内对机器人在三维位姿空间上的多自由度位姿进行多次采样，使用声呐模拟器为每次采样得到的每个位姿生成模拟声学图像，得到多幅多自由度位姿模拟图像。3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的声呐成像水下自动校准定位方法，其特征在于：所述在有界的定位区域内对机器人在三维位姿空间上的多自由度位姿进行多次采样时，采样的角度包括俯仰方向与水平方向上的探测视角。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的声呐成像水下自动校准定位方法，其特征在于：所述根据多自由度位姿模拟图像多次预测机器人的多自由度位姿图像时，每次的预测过程具体为：将多自由度位姿模拟图像作为神经网络的输入，神经网络的输出为所述机器人的多自由度位姿图像。5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的声呐成像水下自动校准定位方法，其特征在于：所述从多次预测得到的多自由度位姿图像中找到与所述多自由度位姿的输入声学图像最相似的多自由度位姿图像时，使用的为最近邻搜索算法。6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的声呐成像水下自动校准定位方法，其特征在于：所...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁亚飞，金昂，童立青，
申请(专利权)人：苏州艾秒科技有限公司，
类型：发明
国别省市：