摘要
AUV(Autonomous Underwater Vehicle)是一种可以在未知的水下环境中自主工作的机器人,它的自主性、安全性和智能化等优点,使其成为现代水下机器人研究的重点。本文基于主动前视扫描声纳的特性和水下目标几何特性,完成水下环境灰度地图可视化,并利用最小二乘拟合理论和椭圆逼近原则对处理后的图像进行特征提取,为之后的目标识别和路径规划提供可用的信息。
AUV （Autonomous Underwater Vehicle） can autonomously work in the unknown underwater environment.Their autonomy,security and intelligence made them become the important part of the underwater robots.This paper bases on Forward-looking Scanning Sonar and geometric characteristics of underwater objects to build the gray maps of underwater environment.Then uses least square fitting theory and ellipse-fitting method to classify and extract multi-features and provide available information for recognition and path planning.
出处
《微计算机信息》
2010年第14期141-143,共3页
Control & Automation
基金
基金申请人:何波
项目名称:基于同时定位与地图构建方法的AUV自主导航技术(863)
基金颁发部门:中国高科技的研究与发展计划(No.2006AA09Z231)
关键词
声纳
数字图像处理
最小二乘拟合
椭圆逼近
Sonar
Digital Image Processing
Least-square Fitting
Ellipse-Fitting
