我国拥有大量的人工湖泊和水电站湖泊,随着社会和工业化的快速发展,湖面环境污染日益严重,在注重生态环境保护的时代,治理湖面污染问题开始提上日程。传统的人工打捞水面漂浮垃圾方式,不仅工作量大,而且还存在一定的安全问题。为了解决这一问题,本文提出了一种沿水面指定路线作自主巡航的无人船,该船在巡航的过程中能识别水面漂浮垃圾并跟踪打捞的作业系统。既可以在湖面起到安全巡逻的作用,还能解决传统方式打捞垃圾出现的问题,实现无人船的智能化和高效性。本文对无人船的自主巡航和巡航时的垃圾打捞展开研究,并在无人船平台上进行了设计测试,具体的工作如下:(1)对于单桨动力驱动的无人船控制不灵活的因素,本文采用了双桨驱动的无人船作实验平台。依据差分运动模型来分析船体的运动控制单元。(2)自主巡航的核心技术是路径规划,本文是在水面地图、GPS与IMU融合位姿和激光雷达的基础上实现路径规划的。由于水域比较宽阔,利用三维激光雷达沿岸边扫描的二维扫描数据,使用基于图优化的cartographer-SLAM建图算法作地图创建,后借助GIMP软件进行调整。为了实现无人船的自主巡航实验,需要结合全局和局部路径规划作船体的动态路径规划,先是完成了单目标点的路径规划实验,接着完成指定路线的自主巡航实验设计。(3)为了巡航时打捞出常见垃圾,其关键是目标识别和跟踪问题,传统目标识别方法的准确率和扩展性较差,随着深度学习技术的发展,将其应用在水面环境中的垃圾目标识别成为可能。文中在无人船上获取到单目图像数据后,采用基于yolov3-tiny模型的深度学习方法作水面漂浮垃圾的目标识别定位,最后做目标的跟踪打捞。