基于相机-激光雷达融合的智能投喂船与养殖网箱相对定位方法OACHSSCD

【目的】提出一种基于相机-激光雷达融合的相对定位方法,以实现海洋牧场智能船在动态环境下对漂移网箱自主投喂作业中的高精度相对定位。【方法】利用YOLOv11实时检测网箱上的参考标记并计算粗定位;进而引入视觉信息引导的自适应基于密度有噪声空间聚类(DBSCAN)的点云聚类机制,解决因点云密度变化导致的过分割与漏分割问题,从而精确提取候选目标在船舶坐标系下的位置信息;通过匈牙利算法实现跨模态数据关联,并基于置信度模型对关联结果进行自适应加权融合,从而动态优化船舶相对于网箱的相对位姿估计。【结果】湖面实船实验表明,在(15,25]m内,所提方法误检率和漏检率分别为2.7%和23.9%,较仅相机方法分别降低4.6%和14.9%,较仅激光雷达方法分别降低8.0%和7.7%,较加权融合方法分别降低2.2%和4.7%。同时,在(1,8]m内,所提方法平均距离误差为0.12 m,角度误差2.6°,较仅相机方法分别降低0.56 m和3.7°,较加权融合方法分别降低0.44 m和2.0°,且在(8,15]和(15,25]m区间内均保持稳定性能。【结论】所提轻量级相机-激光雷达融合相对定位方法能够针对目标距离变化进行自适应处理,提升多传感器的观测与融合效果,可为智能船自主投喂等近距离作业任务提供可靠的相对位姿感知支撑。