新書推薦:
《
德国天才4:断裂与承续
》
售價:HK$
112.7
《
妈妈的情绪,决定孩子的未来
》
售價:HK$
43.7
《
推拿纲目
》
售價:HK$
414.0
《
精致考古--山东大学实验室考古项目论文集(一)
》
售價:HK$
250.7
《
从天下到世界——国际法与晚清中国的主权意识
》
售價:HK$
78.2
《
血色帝国:近代英国社会与美洲移民
》
售價:HK$
59.8
《
海外中国研究·王羲之:六朝贵族的世界(艺术系列)
》
售價:HK$
182.9
《
唐宋绘画史 全彩插图版
》
售價:HK$
101.2
|
內容簡介: |
本书在系统地介绍无人艇发展概况及系统架构等基本知识的基础上,着重介绍水面无人艇智能感知与导航技术。全书共6章,第1章着重介绍无人艇的发展概况和关键技术;第2章主要介绍无人艇的艇体设计及系统架构,并阐述无人艇感知系统;第3章为基于视觉的无人艇感知技术,主要介绍水面目标检测与跟踪算法;第4章主要介绍基于激光雷达的无人艇感知技术;第5章主要介绍无人艇路径规划技术;第6章主要介绍无人艇算法的训练与测试。本书适合作为高等工科院校电子信息工程、自动化、船舶与海洋工程专业高年级本科生、研究生的教材,同时可供对无人艇控制、智能导航比较熟悉且对无人系统虚拟仿真训练有所了解的开发人员和研究人员参考。
|
關於作者: |
周治国,北京理工大学集成电路学院副教授,毕业于北京理工大学通信与信息系统专业。南京领军型科技创业人才,中国高科技产业化研究会智能信息处理产业化分会理事,中国造船工程学会竞赛委员会委员,全国海洋航行器设计与制作大赛首都赛区负责人。长期从事智能无人系统感知与导航技术研究,针对无人航行器感知与导航研究了信息融合和自主避障算法,从开源、积累、基准角度提出了一套适用于科研、教学和工程全流程的算法泛化性评测方法。有一定原创性和先进性,可有效评估筛选出适用于实际场景的算法。研究获得多项国防装备预研基金支持,已与相关研究所开展无人系统巡检工程验证,成果发表在自动化学报等期刊并申请了专利。获多项省部级教改项目支持,参加国家级赛事并多次奖项。2021年获校优秀教育教学成果二等奖,2022年获中国造船工程学会科技进步三等奖。
|
目錄:
|
第1章 无人艇概述1 1.1 智能无人系统1 1.1.1 无人艇简介2 1.1.2 优势与特点2 1.2 无人艇的发展概况3 1.2.1 国际发展概况3 1.2.2 国内发展概况6 1.3 无人艇的关键技术9 1.4 本书内容简介11 参考文献12 第2章 无人艇设计与实现13 2.1 无人艇艇体设计13 2.1.1 技术参数14 2.1.2 船只结构与岸基设备15 2.2 无人艇系统架构16 2.2.1 软件架构16 2.2.2 通信架构17 2.2.3 电气系统架构17 2.3 无人艇感知系统18 2.3.1 定位18 2.3.2 姿态测量19 2.3.3 雷达感知19 2.3.4 视觉感知20 2.4 无人艇信息监控中心21 2.4.1 航控与航线界面22 2.4.2 电力与灯光界面28 2.4.3 拍照与录像界面29 2.4.4 文件列表与系统设置30 2.5 其他无人艇简介32 2.5.1 USV12032 2.5.2 USV10033 参考文献34 第3章 基于视觉的无人艇感知技术35 3.1 现有水面目标检测算法36 3.2 水面高效实时小目标检测37 3.2.1 算法结构38 3.2.2 数据集构建41 3.2.3 实验与分析45 3.3 水面高光照场景下的目标检测51 3.3.1 算法模型及原理分析51 3.3.2 数据集构建58 3.3.3 实验与分析60 3.4 水面目标跟踪63 3.4.1 相关滤波理论64 3.4.2 跟踪算法的基本流程与尺度自适应改进65 3.4.3 检测跟踪融合算法设计66 3.4.4 实验结果分析70 参考文献71 第4章 基于激光雷达的无人艇感知技术75 4.1 基于3D激光雷达的水面目标检测算法75 4.1.1 点云目标检测网络VoxelNet算法设计75 4.1.2 算法评价指标78 4.1.3 面向水面环境算法的优化及验证79 4.2 多传感器融合方案及实现82 4.2.1 传感器数据融合方案设计83 4.2.2 传感器数据空间标定实现86 4.2.3 D-S证据理论90 4.2.4 实验验证与分析91 4.3 基于融合算法的水面目标检测93 4.3.1 基于3D激光雷达的目标检测算法的验证与分析93 4.3.2 激光雷达与视觉传感器数据融合的验证和分析99 4.3.3 小结101 参考文献101 第5章 无人艇路径规划技术102 5.1 全局路径规划103 5.1.1 全局路径规划分析103 5.1.2 全局路径规划算法106 5.2 局部路径规划111 5.2.1 基于避障的方法111 5.2.2 基于模型的方法112 5.2.3 基于深度强化学习的方法112 5.2.4 基于COLREGs的无人艇动态避障算法121 参考文献139 第6章 无人艇深度强化学习算法仿真训练平台140 6.1 仿真训练平台的设计与实现140 6.1.1 航行环境模块141 6.1.2 无人艇模型模块143 6.1.3 环境感知模块145 6.1.4 数据通信模块148 6.1.5 导航避障模块149 6.1.6 运动控制模块149 6.2 系统参数辨识验证149 6.2.1 运动参数采集实验150 6.2.2 无人艇旋回实验150 6.2.3 无人艇紧急制动实验152 6.3 算法的训练、测试与部署153 6.3.1 实验环境设置153 6.3.2 算法训练实验154 6.3.3 算法测试实验157 6.3.4 无人艇实际部署验证159 附录A162 附录B175
|
|