拥堵港口与航道中由自主无人机视觉辅助的船舶安全导航
机器人学
2021-08-10 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
在海事领域，船舶安全导航至关重要，尤其在拥堵港口与航道中。本工作的重点是利用伴飞无人机估计感兴趣物体与潜在障碍物之间的距离。所提方法融合GPS数据与远程航拍图像。首先，我们采用语义分割DNN，利用原始图像数据区分感兴趣船舶、水面及潜在固体障碍物。该网络使用真实图像以及由逼真AirSim仿真环境生成并自动标注的图像进行训练。随后，利用一种新颖的GSD估计算法计算提取出的船舶与非水面障碍物团块之间的距离。据我们所知，这项工作是首次尝试从常规RGB相机与辅助绝对定位系统（如GPS）捕获的远程视觉数据中检测未知对象并估计其距离。仿真结果说明了所提方法在无人机辅助船舶视觉导航中的准确性与有效性。
引用
@article{arxiv.2108.03862,
title = {Safe Vessel Navigation Visually Aided by Autonomous Unmanned Aerial Vehicles in Congested Harbors and Waterways},
author = {Jonas le Fevre Sejersen and Rui Pimentel de Figueiredo and Erdal Kayacan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.03862},
year = {2021}
}
备注
Accepted by "International Conference on Automation Science and Engineering" - Case 2021, waiting for publishment