专利汇可以提供一种基于视觉控制的水下对接系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 中提出的一种基于视觉控制的 水 下对接系统,其主要内容包括:水下载体装置、对接 站点 位置 估计、对接姿势估计,其过程为,在一个鱼雷状管身内部安放并组装多功能模 块 组合,并在管身前部挂载单目摄录机一台,同时在管身内置 中央处理器 和储存单元,用于接收摄录图像以及对其训练对接 卷积神经网络 ,然后在目标损失函数的约束下,对水下载体与站点的对接位置进行估计;再根据二维图像的坐标,通过映射性的矩阵变换运算,得到当前载体装置的位置与朝向,以准确和水下站点进行物理 接口 对接。本发明可以在非 可视化 的水下实现无人机器与站台的物理接口对接,提供一个深度卷积网络训练与学习对图像坐标的识别,提高了对接系统的操作准确性。,下面是一种基于视觉控制的水下对接系统专利的具体信息内容。
1.一种基于视觉控制的水下对接系统,其特征在于,主要包括水下载体装置(一);对接站点位置估计(二);对接姿势估计(三)。
2.基于权利要求书1所述的水下载体装置(一),其特征在于,包括功能模块和组装方式。
3.基于权利要求书2所述的功能模块,其特征在于,主要包括:1)摄录模块:搭载前向彩色单目摄影机一台,帧率设置为20帧/秒;2)中央处理器模块:嵌入具有8Gb内存的64位处理器一个,用于搭建载体与控制器的通讯;3)照明模块:在管身的前后各装有蓝色发光二极管若干;4)其他功能模块:电池组、惯性测量单元和控制单元。
4.基于权利要求书2所述的组装方式,其特征在于,将功能模块依照物理空间特性依次放入鱼雷形状的管体内部。
5.基于权利要求书1所述的对接站点位置估计(二),其特征在于,由水下载体装置通过摄录模块持续记录二维图像,并将图像反馈到对接神经网络;对图像序列进行训练,设计目标损失函数使该网络学习图像所代表的特征,从而得到对接站点位置的最终预测值。
6.基于权利要求书5所述的对接神经网络,其特征在于,由输入层、若干个卷积模块、全连接层和输出层等结构组成,具体为:
1)输入层:接收二维图像输入,并且将该图像分割为G×G个网格,再输入到卷积模块,然后得到B个候选的边界框来表明位置与大小;
2)卷积模块:共有7个卷积模块,其中,对于第1至第6个卷积模块,每个卷积模块依次含有1个卷积层、1个激活函数层和1个池化层;对于第7个卷积模块,含有3个卷积层、1个激活函数层和1个池化层,对于所有的卷积模块,激活函数层都采用线性整流函数,池化层都采用步长为2的最大值池化方式;
3)卷积层:从第1到第7个卷积模块依次含有第1到第9个卷积层,它们的卷积核大小全部为3×3,输出特征图个数则依次为16、32、64、128、256、512、1024、1024、1024;
4)全连接层:设置3个全连接层,其神经元个数分别为256、4096、G×G×B×5;
5)输出层:取全连接层最后一层作为输出层,用于预测。
7.基于权利要求书5所述的目标损失函数,其特征在于,在每次训练的迭代过程中,不断缩小每个分割的网格标签值与实际值之间的差异,具体通过目标损失函数实现:
其中, 表示惩罚项,用于促进预测的边界框 和实际的边界框 之间统一:
公式(2)中,xi,b和yi,b分别表示边界框的二维中心坐标,wi,b和hi,b分别表示边界框的宽度和高度;
此外,ld(θ)和 表示惩罚项,分别用于衡量置信度中是否含有对接站点位置信息,具体为:
其中,Si,b表示置信度;
此外,权重系数 λd=0.5、
8.基于权利要求书5所述的最终预测值,其特征在于,对接站点的位置由边界框中的分割网格所表征,最终预测的网格为:
其中,
9.基于权利要求书1所述的对接姿势估计(三),其特征在于,根据得到的二维图像,通过矩阵变换运算估计水下载体装置三维位置和朝向,从而令该装置与水下站点进行物理接口对接。
10.基于权利要求书9所述的矩阵变换运算,其特征在于,使用摄录机的三维坐标来表示图像的二维坐标,其变换方式为:
其中, 表示在二维图像中需要测量的点, 是倾斜系数,
是摄录机的三维坐标位置, 是图像二维坐标, 和 分
别表示转换空间尺度到像素单元时的变换系数, 是照相机内置的系数矩阵。
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