基于卷积神经网络目标跟踪的AUV回收视觉导引算法

水下自主对接回收技术是解决自主水下航行器(AUV)能源与信息传输问题,增强无人系统水下探测、隐蔽能力的主要手段。文中针对真实环境笼式水下基站回收设计水下视觉信标导引方案,提出一种改进的基于神经网络的检测-跟踪回收视觉导引算法:首先利用水下基站数据集训练卷积神经网络,进行目标检测;随后利用改进跟踪算法结合位姿空间信息实现鲁棒跟踪;最后通过改进Pn P-P3P位姿估计框架解决大偏移量下可观测信标灯数量过少的问题,有效扩展水下视觉导引作业空间,并通过作业空间仿真验证了灯阵设计与算法的有效性,提出了相关有效作业空间指标。水池光学导引实验以及在湖上真实环境下结合超短基线进行的声光联合导引实验,验证了改进检测-跟踪框架在工程上的可行性。

体感消防机器人

为避免消防员在灭火过程中发生意外,文中设计了一款体感消防机器人。该机器人采用体感技术,可通过人体头部、手臂的运动远程控制机器人做相应的动作,同时该机器人还可携带多种传感器,将现场实时环测参数传回客户端,方便消防员分析现场情况,及时完成灭火任务。