极端海况下无人艇基于视觉的自主导航
计算机视觉与模式识别
2023-08-09 v1 机器人学
摘要
视觉感知是无人水面艇 (USV) 自主导航的重要组成，尤其对于自主巡检与跟踪相关任务。这些任务涉及基于视觉的导航技术以识别导航目标。海洋环境中极端天气条件下的能见度降低，使得基于视觉的方法难以正常工作。为克服这些问题，本文提出一种在极端海况下跟踪目标物体的基于视觉的自主导航框架。所提框架由集成感知流水线构成，其使用生成对抗网络 (GAN) 在将物体特征送入目标检测器（即 YOLOv5）之前去除噪声并突出物体特征。随后 USV 利用检测到的视觉特征跟踪目标。所提框架在因沙尘暴与雾导致能见度极度降低的仿真中进行了充分测试。结果在基准 MBZIRC 仿真数据集上与最先进去雾方法进行比较，所提方案在各指标上均优于现有方法。
引用
@article{arxiv.2308.04283,
title = {Vision-Based Autonomous Navigation for Unmanned Surface Vessel in Extreme Marine Conditions},
author = {Muhayyuddin Ahmed and Ahsan Baidar Bakht and Taimur Hassan and Waseem Akram and Ahmed Humais and Lakmal Seneviratne and Shaoming He and Defu Lin and Irfan Hussain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.04283},
year = {2023}
}
备注
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots (IROS-2023)