基于深度学习的三维感知算法在船舶自主靠泊场景中的应用

• 作者: 谢涵清 邓乃铭
• 来源期刊: 舰船科学技术
• 关键词: 自主靠泊 三维感知 深度学习 特征融合 仿真系统
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 水声电子
• 页码范围: 160-164
• 页数: 5页
• 分类号: TP242.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3404/j.issn.1672-7649.2021.03.031

摘要

随着船舶自主化在航运业的快速发展,《自主货物运输船舶指南》提出了针对自主靠泊场景的环境感知等相关技术要求.本文提出一种基于深度学习的三维感知算法,将多传感器的点云和图像数据进行深度融合,提升目标检测和分类的精度,用于寻找指定的靠泊目标.搭建基于虚拟物理引擎的船舶靠泊仿真系统,模拟靠泊场景,解决数据采集的难题.最后结合成熟的决策和控制算法,构建完整的自主靠泊系统,完成靠泊仿真试验,验证算法的有效性,对船舶自主靠泊应用具有重要意义.