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单波束扫描成像声呐的数据处理及其DSP实现

作　者: 赵帅
导　师: 何波
学　校: 中国海洋大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 水下自主机器人单波束扫描成像声呐声呐数据预处理点特征提取 C6000 DSP
分类号: U666.7
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 124次
引　用: 1次
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内容摘要

AUV的研究为人类探索和开发海洋带来了很多新的机遇,同时给机器人科学研究带来了巨大的挑战,即如何实现水下机器人的完全自治。实现机器人真正自治的可能性取决于导航方法。不论是采用SLAM抑或其他的导航方法,获取AUV所在环境的背景信息都是不可或缺的一步,它是实现机器人精确定位以及运动控制的前提。水下环境中,声呐设备比其他设备有无可比拟的优越性。本课题使用单波束扫描成像声呐为主传感器,负责采集AUV周围环境的特征信息和创建环境的声学图像。在结合DVL、数字罗盘、陀螺仪等测量传感器获取AUV运动时的相关数据的基础上,以同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)为主要的导航定位方法,可以实现水下机器人的自主定位与导航。本文在充分研究了各种声呐数据处理方法的优缺点的基础上,结合单波束扫描成像声呐的技术特点和工作原理,再按照机器人自主导航算法的需要,提出了一种实时性高和特征精确的声呐数据处理方法,并且在以C6000 DSP为核心的声呐数据处理系统中具体实现。该方法在声呐数据实时传送的过程中,通过数据分离和阈值分割两步对声呐数据进行预处理,再通过单Ping回波数据的疏化处理和整周回波数据的疏化处理提取出点特征,并用两种实验数据来对比点特征提取的结果。提取出的点特征可以供给导航系统,用来估算机器人位姿和创建环境的特征地图,具有实时性高和特征精确的特点,特别适合用在水下自主机器人的自主导航当中。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
1 绪论  10-18
  1.1 水下自主机器人的国内外研究现状  11-12
  1.2 基于声呐的导航方法  12-13
  1.3 声呐技术  13-14
  1.4 声呐数据处理方法  14-16
    1.4.1 数字图像处理方法  14-16
    1.4.2 实时处理方法  16
  1.5 论文的主要工作和组织结构  16-18
2 单波束扫描成像声呐的工作原理与数据采集  18-36
  2.1 声呐的工作原理  19-22
    2.1.1 主动声呐  19-22
    2.1.2 被动声呐  22
  2.2 Super Seaking DST声呐的回波数据与采集接收  22-30
    2.2.1 回波数据的采集接收  23-25
    2.2.2 回波数据的内容  25-30
  2.3 Super Seaking DST声呐的数据成像  30-35
    2.3.1 Seanet客户端显示图像  31-32
    2.3.2 使用Matlab工具成像  32-34
    2.3.3 单波束扫描成像声呐产生的图像的特点  34-35
  2.4 本章小结  35-36
3 声呐数据处理方法  36-49
  3.1 声呐数据的特点  36-37
  3.2 声呐数据的预处理  37-40
    3.2.1 数据分离  37-38
    3.2.2 阈值分割  38-40
  3.3 声呐数据的特征提取  40-48
    3.3.1 点特征提取方法  41-45
    3.3.2 线特征提取方法  45-48
  3.4 本章小结  48-49
4 声呐数据处理的DSP实现  49-58
  4.1 声呐数据处理的软硬件环境  49-52
    4.1.1 硬件环境  49-51
    4.1.2 软件环境  51-52
  4.2 声呐数据处理系统的硬件设计  52-54
    4.2.1 系统架构  52-53
    4.2.2 声呐的连接  53-54
  4.3 声呐数据处理系统的软件设计  54-57
    4.3.1 uC/OS-Ⅱ向C6000 DSP的移植  54
    4.3.2 程序设计  54-57
  4.4 本章小结  57-58
5 总结和展望  58-60
  5.1 主要工作  58-59
  5.2 未来展望  59-60
参考文献  60-63
致谢  63
个人简历  63-65
攻读硕士学位期间发表的论文和研究成果  65

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