基于多模块融合的无人船自主巡航方法及系统技术方案

技术编号:43314363 阅读:27 留言:0更新日期:2024-11-15 20:16
本申请涉及无人船自主巡航领域,具体涉及一种基于多模块融合的无人船自主巡航方法及系统。其通过摄像头监测采集航行可见光图像,并通过毫米波雷达监测采集的航行毫米波探测图像,然后在后端引入基于人工智能和深度学习的图像处理和分析算法来对于该航行可见光图像和航行毫米波探测图像进行特征分析和提取,以此来捕获和刻画出所述航行可见光图像和所述航行毫米波探测图像中关于无人船的环境感知特征和航行状态多模块跨域融合特征,从而进行巡航过程的环境感知以判断是否进行障碍物避障,可以帮助无人船识别障碍物,优化其自主巡航的避障策略,规划出有效避障、节省动力的优化巡航路线。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及无人船自主巡航领域,具体涉及一种基于多模块融合的无人船自主巡航方法及系统


技术介绍

1、无人船能够借助精确定位技术、多传感技术以及通信技术,可按照预设任务在水面按着预设的路线进行自主巡航,躲避障碍。自主巡航的无人船已经在水利环境监测、环境水样采取等多个领域的发挥重要应用。无人船能够自动完成预定任务的关键在于其自主导航能力,无人船的自主导航能力不仅依赖于其高效的动力系统和控制算法,还与其环境感知能力密切相关。环境感知是无人船能够安全、高效地在复杂水域中行驶的基础,尤其是在存在障碍物的情况下。

2、如申请号为202111528825.7的中国专利公开了一种基于图像识别技术的无人船避障系统,包括一图像获取模块、图像过滤模块、图像识别模块和控制模块;图像获取模块用于获取无人船前进方向的图像;图像过滤模块用于判断无人船前进方向的图像是否符合预设的过滤条件;图像识别模块用于对图像过滤模块传输过来的无人船前进方向的图像进行图像识别处理,判断无人船前进方向的图像中是否包含障碍物,若是,则计算障碍物与无人船之间的位置关系;控制模块用于根据所述位置关系本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于多模块融合的无人船自主巡航方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于多模块融合的无人船自主巡航方法,其特征在于,对所述航行可见光图像进行基于航行状况的多尺度特征扫描以得到航行状况可见光浅层特征图和航行状况可见光深层特征图,包括:将所述航行可见光图像输入基于空洞金字塔网络的航行状况多尺度特征扫描器以得到所述航行状况可见光浅层特征图和所述航行状况可见光深层特征图。

3.根据权利要求2所述的基于多模块融合的无人船自主巡航方法,其特征在于,将所述航行状况可见光浅层特征图和所述航行状况可见光深层特征图输入双向全域细粒度注意力特征联合模块以得到航行状况可见...

【技术特征摘要】

1.基于多模块融合的无人船自主巡航方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于多模块融合的无人船自主巡航方法,其特征在于,对所述航行可见光图像进行基于航行状况的多尺度特征扫描以得到航行状况可见光浅层特征图和航行状况可见光深层特征图,包括:将所述航行可见光图像输入基于空洞金字塔网络的航行状况多尺度特征扫描器以得到所述航行状况可见光浅层特征图和所述航行状况可见光深层特征图。

3.根据权利要求2所述的基于多模块融合的无人船自主巡航方法,其特征在于,将所述航行状况可见光浅层特征图和所述航行状况可见光深层特征图输入双向全域细粒度注意力特征联合模块以得到航行状况可见光浅层-深层联合感知特征图,包括:

4.根据权利要求3所述的基于多模块融合的无人船自主巡航方法,其特征在于,分别以所述航行状况可见光浅层通道维度局部特征矩阵的集合中的各个航行状况可见光浅层通道维度局部特征矩阵作为查询特征矩阵,以所述航行状况可见光深层通道维度局部特征矩阵的集合作为键特征矩阵的集合,将所述查询特征矩阵和所述键特征矩阵的集合输入基于第一转换器结构的单向全域注意力交互模块以得到单向全域注意力优化航行状况可见光浅层通道维度局部特征矩阵的集合,包括:

5.根据权利要求4所述的基于多模块融合的无人船自主巡航方法,其特征在于,分别以所述航行状况可见光深层通道维度局部特征矩阵的集合中的各个航行状况可见光深层通道维度局部特征矩阵作为查询特征矩阵,以所述航行状况可见光浅层通道维度局部特征矩阵的集合...

【专利技术属性】
技术研发人员:吴军陈如勇李天使王晟蔡斌朱盈初吴学盛余鹏龚宸朱杰费莉黄栋陈凯吴旦钧陈海涛苏高强赵玉陈梦迪郁达飞王烨杰牛昊方祥杰
申请(专利权)人:丽水市供排水有限责任公司
类型:发明
国别省市:

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