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图书特别说明：水面无人艇智能感知与导航虚拟仿真实验https://www.zhihuishu.com/virtual_portals_h5/virtualExperiment.html#/indexPage?courseId=2000092634

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图书内容

内容简介

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。

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ISBN：9787121487637

开本：16(185*260)

页数：188

字数：301

本书目录

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　USV120	32
2.5.2　USV100	33
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A	162
附录B	175

展开

前言

序
在全球海洋战略的推进和科技创新的浪潮中，海洋工程与技术已成为国家发展的关键领域。无人艇作为新兴的自主式海洋运载器，正逐步成为海洋探索与利用的重要工具，它们不仅能够在极端或危险环境下执行任务，还凭借其智能化、模块化、高速灵活等特性，在军事、民用等多个领域展现出巨大的应用潜力。无人艇技术为海洋科学研究、海上安全监管及环境监测等提供了创新的解决方案，也为海洋经济的发展提供了装备支撑。智能化作为时代的标志，正引领着海洋航行器技术的突破与发展的重要方向。本书便是在这一背景下应运而生的，是对这一科技领域的全面剖析与深入探索。
近年来，随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断成熟，无人艇的智能水平得到了显著提升。其中，智能感知与导航技术作为无人艇实现自主航行的关键技术，更是受到了人们的广泛关注。作者从无人艇的发展概况、关键技术，到系统架构设计、智能感知与导航算法，再到虚拟仿真训练平台构建等多个方面做了全面、系统地介绍，汇集了作者在无人艇技术领域的丰富研究成果与实践经验。同时，设计了基于 Unity 平台的无人艇虚拟仿真训练平台，使读者能够通过实际操作，更直观、深入地理解无人艇感知与导航算法的工作原理和实现过程。本书作为全国海洋航行器设计与制作大赛 C4 智能导航赛道的指导图书，为参赛者提供了全面的技术指导和实践参考。
在探索海洋的征途中，水面无人艇正以其独特的魅力和无限的可能引领人们迈向更加广阔的未来。本书将不仅有助于促进学术界对无人艇技术的深入交流与合作，还将为相关领域的研究人员、工程技术人员提供宝贵的参考和借鉴，成为探索水面无人艇智能感知与导航技术的良师益友，共同推动我国甚至全球海洋智能装备技术的发展。
王俊利
中国造船工程学会 秘书长
2024.8

前言
近几年来，由于智慧航运的巨大需求和低成本水面航行器的出现，无人艇的需求和发展开始进入爆发期，围绕着与水面无人艇相关的创意、技术、产品、应用和投资等新闻层出不穷。无人艇开始应用于海上巡视、智慧渔业、风电巡检等领域。在无人艇跻身智慧海事领域的背景下，国内包括海事部门在内的相关单位建立试验基地、制定相关标准和开展教育培训，极大地推动了无人艇行业应用的发展。随着5G和卫星通信的兴起，无人艇也将成为智慧航运领域的重要信息节点，预计会给相关海洋产业带来广阔的商业机会。
水面无人艇的快速发展离不开控制、导航、感知、机器学习等相关技术的支撑，目前无人艇自动控制技术发展迅速，而相应的教材和课程没有跟进，极大地制约了水面航行器的人才培养和无人艇在高校、研究所等单位的推广。在这种形势下，北京理工大学智能无人航行器感知与导航实验室推出“无人艇感知与导航技术”课程，并在“智慧树”平台上开设了网络公开课，受到一致好评。
2017年以来，教育部推进新工科建设，吸引了各大高校的积极参与。相对于传统工科，新工科更强调学科的实用性、交叉性与综合性，为未来新兴产业和新经济培养实践能力强、创新能力强、具备国际竞争力的高素质复合型人才。水面无人艇作为海洋智能无人航行器的重要分支，是智能感知与导航算法实践的一个绝佳平台。在此基础上，本书围绕水面无人艇技术，继续开发新工具和新教程，从而让学生能够知行合一。
基于上述形势的考虑，本书实验以Unity平台为基础，以水面无人艇为研究对象，将Python编程、ROS通信紧密结合在一起，实现软/硬件层面的融合。书中每个实验都循序渐进，不同背景的读者都能从中受益。
基于此，本书设计的无人艇虚拟仿真训练平台已推广至全国海洋航行器设计与制作大赛C4智能导航赛道，并获得高校同仁的广泛认可。该平台基于高可信度的数字孪生模型和仿真模型，使相关研发人员关注新算法和新功能的开发与设计，解决了研发人员经验少和资源少等难题，降低了实验成本。另外，本书还降低了学习门槛，使得更多的人能够进入船舶工程领域，最终为建设海洋强国做出贡献。
本书的 C4 智能导航赛道无人艇虚拟仿真训练平台花费了我们大量心血，为此，我们将相关教程发布于北京理工大学智能无人航行器感知与导航实验室官网，供读者参考学习。在该网站上，读者还可以找到线上实验课程及强化学习的相关源码。在未经北京理工大学智能无人航行器感知与导航实验室授权的情况下，任何公司和个人不允许将本书及附带代码和工具作为教育产品进行销售，否则必将追究其法律责任。我们对本书虽力求完善，然而由于时间和作者水平有限，书中难免存在不妥和疏漏之处，恳请广大读者不吝赐教，使得本书不断补充和完善。关于本书存在的问题，可通过官网与我们联系。

编著者
2024年5月

展开

作者简介

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。

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