【摘 要】
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无人艇作为一种新型海上无人作业平台在广阔海洋中具有巨大的应用价值,以无人艇协助工作人员进行海上无人化作业是未来发展趋势。而目标检测跟踪与实时航行规划技术是无人艇的关键技术之一,其不仅能检测识别障碍物和预测出下一步轨迹完成目标跟踪,还可以根据跟踪预测数据自主推理,重规划当前航行路径,提高无人艇避障能力。但复杂海洋环境下无人艇自主航行时会面临各种不确定性考验,传统无人艇自身计算存储资源可能难以满足其计
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFB1804200）
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无人艇作为一种新型海上无人作业平台在广阔海洋中具有巨大的应用价值,以无人艇协助工作人员进行海上无人化作业是未来发展趋势。而目标检测跟踪与实时航行规划技术是无人艇的关键技术之一,其不仅能检测识别障碍物和预测出下一步轨迹完成目标跟踪,还可以根据跟踪预测数据自主推理,重规划当前航行路径,提高无人艇避障能力。但复杂海洋环境下无人艇自主航行时会面临各种不确定性考验,传统无人艇自身计算存储资源可能难以满足其计算需求,易导致难以实时的重规划航行路径。本文以“基于边缘计算的无人艇多目标跟踪与实时航行规划技术研究”为题,分析无人艇实时航行规划系统的功能需求,针对无人艇终端计算不足和实时性差等问题,研究基于边缘计算的无人艇多目标跟踪与实时航行规划方法。首先设计基于边缘计算的无人艇实时航行规划系统框架,然后提出无人艇YOLOv4-UKF多目标检测跟踪方法和集成D*Lite的无人艇实时航行规划方法,并通过仿真和实艇实验验证方法的可行性,在学术研究与工程应用上具有较高价值。论文的主要工作包括:（1）根据无人艇实时航行规划系统的功能需求设计基于边缘计算的无人艇实时航行规划系统框架,将整个系统分为无人艇端、边缘端和云端,以无人艇端提供数据采集,边缘端运行本文所提算法,云端负责数据存储与算法实时更新,并对系统的硬件与软件进行选型与设计;介绍无人艇多传感数据计算卸载与存储优化方法,提出以粒子群优化贪心算法的方法完成无人艇与边缘平台之间的数据卸载,以HDFS存储优化方法满足无人艇多源数据的存储需求。（2）分析当前的目标检测与跟踪方法,提出一种结合YOLOv4-UKF的无人艇多目标检测跟踪方法,采用YOLOv4算法完成无人艇的多目标检测识别,利用匈牙利算法对检测框与跟踪框进行关联匹配,使用无迹Kalman滤波法预测出各目标的状态位置而完成多目标跟踪。（3）采用Costmap栅格法构造无人艇周围环境地图,将跟踪预测得到的各障碍物信息写入地图中,并对各动态障碍物进行膨胀处理;结合国际海上避碰规则划分障碍物碰撞危险等级,评估出四种会遇情形下无人艇的碰撞危险;针对准危险区和危险区采用改进D*Lite算法重规划碰撞危险区路径,完成无人艇实时路径规划。（4）利用YOLOv4算法对无人艇所拍摄视频的障碍物进行检测识别,验证算法的有效性;使用EKF算法与UKF算法进行目标预测跟踪的仿真实验,通过对比实验效果验证UKF算法的优越性;采用MATLAB平台分别在单动态与多动态障碍物场景下对无人艇实时规划方法进行仿真实验,验证算法的可行性;搭建无人艇实验平台对提出的基于边缘计算的无人艇多目标跟踪与实时航行规划方法进行实艇实验,验证方法的安全性与有效性。
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