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基于导航雷达回波视频数据的占据栅格地图构建方法
被引量：
1
1
作者
江坤颐
孙世平
+1 位作者
蒋丙栋
蔡庆
《中国舰船研究》
北大核心
2025年第1期96-106,共11页
[目的]为解决无人艇的船载导航雷达对养殖区、浮筒、小型漂浮物等海洋漂浮障碍物感知效果不佳的问题,提出一种基于导航雷达回波视频数据构建与更新的占据栅格地图的环境感知方法。[方法]首先,采用多级集合的形式描述雷达点迹与回波点间...
[目的]为解决无人艇的船载导航雷达对养殖区、浮筒、小型漂浮物等海洋漂浮障碍物感知效果不佳的问题,提出一种基于导航雷达回波视频数据构建与更新的占据栅格地图的环境感知方法。[方法]首先,采用多级集合的形式描述雷达点迹与回波点间的包含关系,为栅格地图构建奠定基础,期间,基于群相邻关系对近邻点迹进行凝聚,抑制目标分裂导致的航迹偏差;然后,利用所提的基于自然对数函数的占据栅格地图概率更新算法,通过合理利用历史数据区分海杂波与微小海洋漂浮障碍物;最后,建立基于点迹属性的栅格地图概率扩散模型,以较好地保证典型动态目标占据栅格更新的实时性。[结果]实船试验结果表明,所提方法可准确获取养殖区、浮筒等成片海洋漂浮障碍物的轮廓信息,抑制目标分裂现象;与经典方法相比,所提方法对干舷0.5m的小型漂浮物首次发现距离提升了78.34m,定位精度提升了1.42m。[结论]所提方法能够实现对多种海洋漂浮障碍物、海面运动目标的准确感知,确保无人艇航行安全。
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关键词
无人船
导航雷达
雷达信号处理
目标识别
雷达回波信号
态势感知
漂浮障碍物
占据栅格地图
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职称材料
多任务约束条件下基于强化学习的水面无人艇路径规划算法
被引量：
7
2
作者
封佳祥
江坤颐
+1 位作者
周彬
袁志豪
《舰船科学技术》
北大核心
2019年第23期140-146,共7页
本文提出一种多任务约束条件下基于强化学习的水面无人艇路径规划算法。利用灰色预测进行区域建议,提升神经网络检测连续视频帧中水面目标的速度和准确率,进而提高了路径规划环境建模的准确性。基于Q_learning算法进行在线训练,完成多...
本文提出一种多任务约束条件下基于强化学习的水面无人艇路径规划算法。利用灰色预测进行区域建议,提升神经网络检测连续视频帧中水面目标的速度和准确率,进而提高了路径规划环境建模的准确性。基于Q_learning算法进行在线训练,完成多任务约束条件下的无人艇路径规划。针对Q_learning算法在多任务约束条件下收敛较慢的问题,提出了一种基于任务分解奖赏函数的Q_learning算法。通过仿真试验,验证了在多任务约束条件下,采用强化学习进行路径规划的可行性,并通过实物试验,验证了该算法能够满足实际要求。
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关键词
水面无人艇
路径规划
强化学习
目标检测
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职称材料
题名
基于导航雷达回波视频数据的占据栅格地图构建方法
被引量：
1
1
作者
江坤颐
孙世平
蒋丙栋
蔡庆
机构
江苏自动化研究所
中船(北京)智能装备科技有限公司
出处
《中国舰船研究》
北大核心
2025年第1期96-106,共11页
基金
国家部委基金资助项目。
文摘
[目的]为解决无人艇的船载导航雷达对养殖区、浮筒、小型漂浮物等海洋漂浮障碍物感知效果不佳的问题,提出一种基于导航雷达回波视频数据构建与更新的占据栅格地图的环境感知方法。[方法]首先,采用多级集合的形式描述雷达点迹与回波点间的包含关系,为栅格地图构建奠定基础,期间,基于群相邻关系对近邻点迹进行凝聚,抑制目标分裂导致的航迹偏差;然后,利用所提的基于自然对数函数的占据栅格地图概率更新算法,通过合理利用历史数据区分海杂波与微小海洋漂浮障碍物;最后,建立基于点迹属性的栅格地图概率扩散模型,以较好地保证典型动态目标占据栅格更新的实时性。[结果]实船试验结果表明,所提方法可准确获取养殖区、浮筒等成片海洋漂浮障碍物的轮廓信息,抑制目标分裂现象;与经典方法相比,所提方法对干舷0.5m的小型漂浮物首次发现距离提升了78.34m,定位精度提升了1.42m。[结论]所提方法能够实现对多种海洋漂浮障碍物、海面运动目标的准确感知,确保无人艇航行安全。
关键词
无人船
导航雷达
雷达信号处理
目标识别
雷达回波信号
态势感知
漂浮障碍物
占据栅格地图
Keywords
unmanned vehicles
navigation radar
radar signal processing
target recognition
radar echo signals
situational awareness
floating obstacles
occupancy grid mapping
分类号
U665.22 [交通运输工程—船舶及航道工程]
U675.74 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
多任务约束条件下基于强化学习的水面无人艇路径规划算法
被引量：
7
2
作者
封佳祥
江坤颐
周彬
袁志豪
机构
哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2019年第23期140-146,共7页
文摘
本文提出一种多任务约束条件下基于强化学习的水面无人艇路径规划算法。利用灰色预测进行区域建议,提升神经网络检测连续视频帧中水面目标的速度和准确率,进而提高了路径规划环境建模的准确性。基于Q_learning算法进行在线训练,完成多任务约束条件下的无人艇路径规划。针对Q_learning算法在多任务约束条件下收敛较慢的问题,提出了一种基于任务分解奖赏函数的Q_learning算法。通过仿真试验,验证了在多任务约束条件下,采用强化学习进行路径规划的可行性,并通过实物试验,验证了该算法能够满足实际要求。
关键词
水面无人艇
路径规划
强化学习
目标检测
Keywords
USV
path planning
reinforcement learning
object detection
分类号
U664 [交通运输工程—船舶及航道工程]
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于导航雷达回波视频数据的占据栅格地图构建方法
江坤颐
孙世平
蒋丙栋
蔡庆
《中国舰船研究》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
多任务约束条件下基于强化学习的水面无人艇路径规划算法
封佳祥
江坤颐
周彬
袁志豪
《舰船科学技术》
北大核心
2019
7
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职称材料
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