当前,由于自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)具备灵活性高、适应性好、安全高效等诸多优点而被广泛地用于海底资源探测、水下情报搜集、水下救援与打捞等领域。本文结合镇江市2015年国际合作项目,参与研制了一款用于水下探测的自主水下机器人AUV,对自主水下机器人声纳实验中获取的图像进行目标识别与目标跟踪研究。具体研究内容如下:首先,本文依据自主水下机器人国内外的研究现状和项目的整体需求,制定了本自主水下机器人AUV控制系统的整体研制方案,完成了自主水下机器人的本体结构设计与关键部件选型等。然后,开展了自主水下机器人控制系统硬件设计,水面控制系统硬件上包括水面控制箱与笔记本电脑,水下控制系统硬件上采用以PC104工控板作为自动驾驶仪的主控单元、同时配备摄像头PC104板卡单独进行摄像头图像处理的系统架构,同时设计了控制底板,其包括传感器开关控制电路、通信转接电路、漏水检测电路等。其次,进行了自主水下机器人控制系统软件设计。水面控制系统监控软件基于MOOS平台在esclip开发库下进行开发,水下控制系统软件上完成了控制板卡相关程序的设计,实现了动力定位、定深定向、轨迹跟踪等运动控制功能。随后,根据自主水下机器人实验中获得的声纳图像进行了目标跟踪研究。整个跟踪流程包括声纳图像增强、声纳目标检测、椭圆特征提取与识别、目标跟踪等。采用三帧差分法进行声纳目标检测;提出了一种基于Hough变换的快速椭圆特征提取算法;对目标跟踪算法进行研究,设计了一种基于粒子群优化的粒子滤波算法,通过仿真模型验证了该算法相对于常规粒子滤波算法的优越性。最后,对研制的自主水下机器人样机进行湖试实验,包括动力定位、定深定向等实验,通过实验验证了本水下机器人控制系统的可行性与有效性,AUV的设计达到了预期的要求。此外,进行了声纳目标识别实验,通过选取典型帧声纳图像进行目标识别研究,验证了本文提出的目标识别算法的有效性。