基于SLAM的自主導(dǎo)航探測艇系統(tǒng)

摘 要：自主導(dǎo)航技術(shù)在水面探測與監(jiān)測等領(lǐng)域的應(yīng)用受到廣泛關(guān)注，為環(huán)境保護(hù)和災(zāi)害預(yù)防提供了新的解決方案。開發(fā)了一種基于激光雷達(dá)和深度相機(jī)，結(jié)合即時(shí)定位與地圖構(gòu)建（SLAM）技術(shù)及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的自主導(dǎo)航探測艇系統(tǒng)。該系統(tǒng)集成了多種傳感器，能夠在水域內(nèi)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)定位和三維地圖繪制，并通過自主行駛和智能路徑規(guī)劃，實(shí)時(shí)監(jiān)測并上傳周邊及內(nèi)部環(huán)境信息至云端數(shù)據(jù)庫，以支持前端頁面進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析，從而顯著提高水域探測的效率和安全性。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)；SLAM技術(shù)；自主導(dǎo)航；三維地圖；環(huán)境監(jiān)測；實(shí)時(shí)定位

中圖分類號：TP391.9 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-1302（2025）08-0-04

0 引 言

隨著水資源的廣泛開發(fā)與利用，物資運(yùn)輸、人員搜救、環(huán)境保護(hù)等多方面的任務(wù)需求日益增加，無人探測艇作為一種智能、高效的水面航行機(jī)器人，已成為最佳任務(wù)平臺[1-3]。這些先進(jìn)設(shè)備能夠執(zhí)行長期、大范圍的水域觀測任務(wù)，有效推動(dòng)水域科研領(lǐng)域的發(fā)展和創(chuàng)新。通過收集水域數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，無人探測艇有助于優(yōu)化水域資源的利用方式，保護(hù)水域生態(tài)環(huán)境，并提升相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平[4-5]。

在國際上，美國、歐洲、日本等國家/地區(qū)的研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)在無人探測艇領(lǐng)域取得了重要進(jìn)展。例如，美國海軍研究實(shí)驗(yàn)室、通用動(dòng)力公司等在無人艇的設(shè)計(jì)、自主導(dǎo)航和數(shù)據(jù)處理技術(shù)方面進(jìn)行了深入研究。法國、英國、挪威等國的研究機(jī)構(gòu)則在耐久性、自主性和環(huán)境適應(yīng)性方面取得了突破。我國在無人探測艇領(lǐng)域也展現(xiàn)出強(qiáng)大的發(fā)展?jié)摿Γ姸嗫蒲袡C(jī)構(gòu)和高校，如中國科學(xué)院、哈爾濱工程大學(xué)、天津大學(xué)等，在設(shè)計(jì)、導(dǎo)航定位、通信技術(shù)及自主避障等方面取得了顯著成果。例如，文獻(xiàn)[6]提出了基于改進(jìn)海洋捕食者算法的無人船局部動(dòng)態(tài)避碰決策方法，建立了船舶避碰問題模型并引入了種群更新成功率的改進(jìn)算法，同時(shí)考慮了海洋擾動(dòng)因素。文獻(xiàn)[7]利用GPS/IMU松耦合和即時(shí)定位與地圖構(gòu)建（Simultaneous Localization and Mapping， SLAM）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了無人船的準(zhǔn)確定位和自主導(dǎo)航。文獻(xiàn)[8]設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器人操作系統(tǒng)（Robot Operating System， ROS）的自主導(dǎo)航機(jī)器人，通過多路徑?jīng)Q策算法驗(yàn)證了其在復(fù)雜環(huán)境下的可行性，為改進(jìn)導(dǎo)航算法框架和實(shí)現(xiàn)具備路徑?jīng)Q策功能的機(jī)器人提供了解決方案。文獻(xiàn)[9]利用IMU測量值和基于彎曲體素空間的點(diǎn)云聚類方法，實(shí)現(xiàn)了在低分辨率可視點(diǎn)法下剔除激光點(diǎn)云中的動(dòng)態(tài)目標(biāo)。文獻(xiàn)[10]利用Unity3D開發(fā)的虛擬現(xiàn)實(shí)仿真平臺，為避障導(dǎo)航算法提供了離線測試方案。同時(shí)，我國企業(yè)如中船重工、華東船舶工業(yè)公司等也在探索相關(guān)領(lǐng)域的商業(yè)化應(yīng)用，并通過與各研究機(jī)構(gòu)合作，推動(dòng)技術(shù)成熟和產(chǎn)品化進(jìn)程。

然而，當(dāng)前自主導(dǎo)航技術(shù)的傳感器集成度仍有待提高。本文基于SLAM技術(shù)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，開發(fā)了一種自主導(dǎo)航探測無人艇系統(tǒng)，并設(shè)計(jì)了用戶友好的前端界面，旨在為城市水域管理者提供更加全面和精確的信息展示。該自主導(dǎo)航探測系統(tǒng)通過開發(fā)直觀的圖形用戶界面和數(shù)據(jù)可視化工具，使無人艇收集的豐富數(shù)據(jù)能夠直觀地呈現(xiàn)給管理人員，從而實(shí)現(xiàn)對水域狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析。此外，軟件前端還支持?jǐn)?shù)據(jù)的歷史記錄查詢功能，允許決策者回顧和比較不同時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)，并跟蹤各項(xiàng)管理措施的實(shí)施效果。這一系列功能增強(qiáng)了城市水域管理的科學(xué)性和有效性，為決策提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。

1 總體設(shè)計(jì)

自主導(dǎo)航探測艇系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)如圖1所示。系統(tǒng)的核心組件為JETSON AGX ORIN控制板，該控制板協(xié)同深度相機(jī)和激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)了三維地圖構(gòu)建功能。通過集成JETSON AGX ORIN與STM32開發(fā)板、深度相機(jī)、激光雷達(dá)、電子調(diào)速器（電調(diào)）和無刷電機(jī)等關(guān)鍵組件，導(dǎo)航系統(tǒng)能夠執(zhí)行自主路徑規(guī)劃并控制船體的運(yùn)動(dòng)。STM32開發(fā)板集成了北斗定位模塊、水浸傳感器、溫度傳感器等，采集的核心數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)進(jìn)行精確處理與綜合分析，以確保船體的安全操作。系統(tǒng)由專用電源模塊供能。測量數(shù)據(jù)由主控制板實(shí)時(shí)采集，并通過通信協(xié)議發(fā)送至云端服務(wù)器數(shù)據(jù)庫。

系統(tǒng)軟件架構(gòu)由上位機(jī)和自主導(dǎo)航探測艇管理平臺兩部分構(gòu)成。上位機(jī)負(fù)責(zé)狀態(tài)監(jiān)控，管理平臺則確保設(shè)備的高效管理及穩(wěn)定運(yùn)行。操作者可以通過上位機(jī)快速獲取船只的位置、速度和周圍環(huán)境等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，從而對其進(jìn)行有效監(jiān)控。這一功能通過從數(shù)據(jù)庫中提取與環(huán)境及船只自身相關(guān)的信息來實(shí)現(xiàn)。管理平臺針對人員管理和設(shè)備維護(hù)設(shè)計(jì)，提供直觀的用戶界面，并集成了故障檢測與預(yù)防性維護(hù)功能，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控關(guān)鍵指標(biāo)，并在發(fā)現(xiàn)問題時(shí)自動(dòng)通知維護(hù)團(tuán)隊(duì)。

2 硬件相關(guān)技術(shù)

2.1 人工智能板

自主導(dǎo)航探測艇系統(tǒng)核心板采用NVIDIA推出的高性能邊緣計(jì)算平臺JETSON AGX ORIN，其專為AI應(yīng)用如機(jī)器人和無人機(jī)設(shè)計(jì)。基于Ampere架構(gòu)，集成了多核CPU、GPU和深度學(xué)習(xí)加速器，開發(fā)板的算力高達(dá)275 TOPS，提供了卓越的AI性能和高能效比，同時(shí)支持多種外部設(shè)備連接。

2.2 三維建圖

SLAM技術(shù)，即時(shí)定位與地圖構(gòu)建技術(shù)，是使機(jī)器人能夠在未知環(huán)境中導(dǎo)航并構(gòu)建地圖的核心機(jī)器人學(xué)技術(shù)。它通過解決定位和地圖構(gòu)建這兩個(gè)相互依賴的問題，結(jié)合傳感器融合、特征提取、優(yōu)化算法和閉環(huán)檢測等關(guān)鍵技術(shù)，顯著提高了導(dǎo)航和地圖構(gòu)建的準(zhǔn)確性與魯棒性。在本系統(tǒng)中，深度相機(jī)和激光雷達(dá)（LiDAR）的數(shù)據(jù)被融合使用，深度相機(jī)提供近距離的紋理信息，而激光雷達(dá)提供遠(yuǎn)距離的幾何信息。通過這些數(shù)據(jù)，系統(tǒng)提取關(guān)鍵特征點(diǎn)，估計(jì)設(shè)備的運(yùn)動(dòng)軌跡，逐步構(gòu)建并優(yōu)化三維環(huán)境地圖，同時(shí)利用新數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新定位信息，從而有效實(shí)現(xiàn)環(huán)境的三維建圖和精準(zhǔn)定位。

2.3 路徑規(guī)劃

圖2為通過深度相機(jī)和激光雷達(dá)建立柵格地圖，同時(shí)結(jié)合A*算法和改進(jìn)動(dòng)態(tài)窗口（Dynamic Window Approach， DWA）算法實(shí)現(xiàn)自主路徑規(guī)劃。深度相機(jī)提供三維點(diǎn)云，激光雷達(dá)提供障礙物信息，利用這些數(shù)據(jù)對環(huán)境進(jìn)行建模。A*算法在柵格地圖上尋找最短路徑，而DWA算法評估不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的速度和角速度組合，選擇最佳方案以確保安全性和舒適性。系統(tǒng)根據(jù)規(guī)劃結(jié)果生成PWM控制信號，使船體能夠在復(fù)雜環(huán)境中安全高效地導(dǎo)航。

3 軟件設(shè)計(jì)

3.1 上位機(jī)

自主導(dǎo)航探測艇系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)庫連接實(shí)時(shí)獲取船體姿態(tài)數(shù)據(jù)，并與3D模型交互，實(shí)現(xiàn)船體狀態(tài)的可視化展示。它包含多種表型分析工具和視頻傳輸模塊，便于管理者了解船體安全狀況和周圍環(huán)境，提高船體運(yùn)行的安全監(jiān)控能力。

3.2 數(shù)據(jù)可視化

上位機(jī)連接數(shù)據(jù)庫是一種高效的數(shù)據(jù)管理和可視化方案，可以幫助管理員快速獲取數(shù)據(jù)，圖3為無人探測艇狀態(tài)數(shù)據(jù)的展示和分析界面，可直觀地觀察數(shù)據(jù)趨勢和變化。

3.3 模型交互

系統(tǒng)通過連接數(shù)據(jù)庫和內(nèi)置3D模型，實(shí)現(xiàn)對自主導(dǎo)航探測艇的操控和監(jiān)測。傳感器設(shè)備實(shí)時(shí)采集船體姿態(tài)數(shù)據(jù)并存儲于數(shù)據(jù)庫。通過上位機(jī)連接數(shù)據(jù)庫，實(shí)時(shí)調(diào)用狀態(tài)數(shù)據(jù)，圖4為模型交互界面。

3.4 視頻模塊

上位機(jī)包含視頻傳輸模塊，允許管理者直接觀察自主導(dǎo)航探測艇周邊的環(huán)境信息，進(jìn)而達(dá)到對探測艇進(jìn)行全面監(jiān)視與精確操控的目的。通過無線傳輸技術(shù)，可將船體周邊數(shù)據(jù)傳送至連接上位機(jī)的顯示設(shè)備或監(jiān)視器。視頻傳輸界面如圖5所示。

3.5 設(shè)備管理平臺

圖6顯示了設(shè)備管理平臺網(wǎng)頁端，可實(shí)現(xiàn)設(shè)備跟蹤、監(jiān)控和管理功能，幫助管理員實(shí)時(shí)了解設(shè)備狀態(tài)并確保設(shè)備正常運(yùn)行。平臺支持設(shè)備信息查看、異常預(yù)警、數(shù)據(jù)分析報(bào)告生成，優(yōu)化了管理維護(hù)策略，延長了設(shè)備壽命，提高了工作效率和安全性。

3.6 人員管理平臺

圖7為人員管理平臺網(wǎng)頁端，可實(shí)現(xiàn)管理員個(gè)人信息和探測艇關(guān)聯(lián)管理，提高管理效率和安全性。管理員可查看、修改個(gè)人信息并綁定探測艇ID，確保對探測艇的專業(yè)管理和維護(hù)。平臺通過記錄設(shè)備關(guān)系、實(shí)時(shí)更新信息，并支持權(quán)限管理功能，有效減少操作錯(cuò)誤，確保探測艇正常運(yùn)行。

4 結(jié) 語

本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了自主導(dǎo)航探測艇監(jiān)測與管理系統(tǒng)，旨在為水域環(huán)境提供全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。研究結(jié)果表明，該探測艇在城市水域巡檢、維護(hù)以及水域開發(fā)勘測中展現(xiàn)出顯著的應(yīng)用潛力。通過先進(jìn)的自主導(dǎo)航技術(shù)和傳感器設(shè)備，探測艇能夠有效監(jiān)測水域狀況、識別異常并及時(shí)上報(bào)，同時(shí)獲取關(guān)鍵的水域地形數(shù)據(jù)。這不僅提升了工作效率和操作安全性，還為決策者提供了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和可視化展示，從而促進(jìn)了快速、科學(xué)的決策過程，并支持水域開發(fā)規(guī)劃和環(huán)境保護(hù)的可持續(xù)發(fā)展。

注：本文通訊作者為吳有龍。

參考文獻(xiàn)

[1]聶玲，張玲玲.無人船艇關(guān)鍵技術(shù)及未來發(fā)展趨勢[J].船舶物資與市場，2022，30（7）：12-14.

[2]苗飛，張波，劉楊.在線水質(zhì)監(jiān)測無人船的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].船海工程，2022，51（4）：20-24.

[3] BAI X， LI B， XU X， et al. A review of current research and advances in unmanned surface vehicles [J]. Journal of marine science and application， 2022， 21（2）： 47-58.

[4]林潔，葉子銘，杜顏.城市管網(wǎng)智能監(jiān)測系統(tǒng)及可視化平臺[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2023，13（5）：52-53.

[5]汪詠，徐海祥，馮輝，等.考慮船舶操縱性的無人艇路徑規(guī)劃方法[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2024，52（3）：91-96.

[6]張榮翔，戴永壽，李立剛，等.基于漂角估計(jì)的無人船智能避碰方法[J].艦船電子工程，2023，43（12）：65-70.

[7]王夢旭.多傳感器融合的無人船定位與導(dǎo)航[D].綿陽：西南科技大學(xué)，2020.

[8]張博容，郟冰淋，郭琭乾，等.基于ROS的路徑?jīng)Q策自主導(dǎo)航機(jī)器人[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2023，13（6）：88-93.

[9]葉宏慶，薛錦茹，冀鵬哲.基于激光雷達(dá)和視覺融合的機(jī)器人SLAM應(yīng)用研究[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2022，12（9）：8-9.

[10]張樂樂，戴永壽，李立剛.無人船避障導(dǎo)航算法仿真測試平臺設(shè)計(jì)與開發(fā)[J].電子設(shè)計(jì)工程，2024，32（4）：17-21.