基于SLAM的自主導航探測艇系統

摘 要：自主導航技術在水面探測與監測等領域的應用受到廣泛關注，為環境保護和災害預防提供了新的解決方案。開發了一種基于激光雷達和深度相機，結合即時定位與地圖構建（SLAM）技術及物聯網技術的自主導航探測艇系統。該系統集成了多種傳感器，能夠在水域內實現實時定位和三維地圖繪制，并通過自主行駛和智能路徑規劃，實時監測并上傳周邊及內部環境信息至云端數據庫，以支持前端頁面進行遠程監控和數據分析，從而顯著提高水域探測的效率和安全性。

關鍵詞：物聯網技術；SLAM技術；自主導航；三維地圖；環境監測；實時定位

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

0 引 言

隨著水資源的廣泛開發與利用，物資運輸、人員搜救、環境保護等多方面的任務需求日益增加，無人探測艇作為一種智能、高效的水面航行機器人，已成為最佳任務平臺[1-3]。這些先進設備能夠執行長期、大范圍的水域觀測任務，有效推動水域科研領域的發展和創新。通過收集水域數據并進行分析，無人探測艇有助于優化水域資源的利用方式，保護水域生態環境，并提升相關產業的發展水平[4-5]。

在國際上，美國、歐洲、日本等國家/地區的研究機構和企業在無人探測艇領域取得了重要進展。例如，美國海軍研究實驗室、通用動力公司等在無人艇的設計、自主導航和數據處理技術方面進行了深入研究。法國、英國、挪威等國的研究機構則在耐久性、自主性和環境適應性方面取得了突破。我國在無人探測艇領域也展現出強大的發展潛力，眾多科研機構和高校，如中國科學院、哈爾濱工程大學、天津大學等，在設計、導航定位、通信技術及自主避障等方面取得了顯著成果。例如，文獻[6]提出了基于改進海洋捕食者算法的無人船局部動態避碰決策方法，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算法，同時考慮了海洋擾動因素。文獻[7]利用GPS/IMU松耦合和即時定位與地圖構建（Simultaneous Localization and Mapping， SLAM）技術，實現了無人船的準確定位和自主導航。文獻[8]設計了一種基于機器人操作系統（Robot Operating System， ROS）的自主導航機器人，通過多路徑決策算法驗證了其在復雜環境下的可行性，為改進導航算法框架和實現具備路徑決策功能的機器人提供了解決方案。文獻[9]利用IMU測量值和基于彎曲體素空間的點云聚類方法，實現了在低分辨率可視點法下剔除激光點云中的動態目標。文獻[10]利用Unity3D開發的虛擬現實仿真平臺，為避障導航算法提供了離線測試方案。同時，我國企業如中船重工、華東船舶工業公司等也在探索相關領域的商業化應用，并通過與各研究機構合作，推動技術成熟和產品化進程。

然而，當前自主導航技術的傳感器集成度仍有待提高。本文基于SLAM技術，結合物聯網技術，開發了一種自主導航探測無人艇系統，并設計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。該自主導航探測系統通過開發直觀的圖形用戶界面和數據可視化工具，使無人艇收集的豐富數據能夠直觀地呈現給管理人員，從而實現對水域狀況的實時監控和分析。此外，軟件前端還支持數據的歷史記錄查詢功能，允許決策者回顧和比較不同時間段內的數據，并跟蹤各項管理措施的實施效果。這一系列功能增強了城市水域管理的科學性和有效性，為決策提供了堅實的數據支撐。

1 總體設計

自主導航探測艇系統的總體設計如圖1所示。系統的核心組件為JETSON AGX ORIN控制板，該控制板協同深度相機和激光雷達實現了三維地圖構建功能。通過集成JETSON AGX ORIN與STM32開發板、深度相機、激光雷達、電子調速器（電調）和無刷電機等關鍵組件，導航系統能夠執行自主路徑規劃并控制船體的運動。STM32開發板集成了北斗定位模塊、水浸傳感器、溫度傳感器等，采集的核心數據通過數據融合技術進行精確處理與綜合分析，以確保船體的安全操作。系統由專用電源模塊供能。測量數據由主控制板實時采集，并通過通信協議發送至云端服務器數據庫。

系統軟件架構由上位機和自主導航探測艇管理平臺兩部分構成。上位機負責狀態監控，管理平臺則確保設備的高效管理及穩定運行。操作者可以通過上位機快速獲取船只的位置、速度和周圍環境等關鍵數據，從而對其進行有效監控。這一功能通過從數據庫中提取與環境及船只自身相關的信息來實現。管理平臺針對人員管理和設備維護設計，提供直觀的用戶界面，并集成了故障檢測與預防性維護功能，能夠實時監控關鍵指標，并在發現問題時自動通知維護團隊。

2 硬件相關技術

2.1 人工智能板

自主導航探測艇系統核心板采用NVIDIA推出的高性能邊緣計算平臺JETSON AGX ORIN，其專為AI應用如機器人和無人機設計。基于Ampere架構，集成了多核CPU、GPU和深度學習加速器，開發板的算力高達275 TOPS，提供了卓越的AI性能和高能效比，同時支持多種外部設備連接。

2.2 三維建圖

SLAM技術，即時定位與地圖構建技術，是使機器人能夠在未知環境中導航并構建地圖的核心機器人學技術。它通過解決定位和地圖構建這兩個相互依賴的問題，結合傳感器融合、特征提取、優化算法和閉環檢測等關鍵技術，顯著提高了導航和地圖構建的準確性與魯棒性。在本系統中，深度相機和激光雷達（LiDAR）的數據被融合使用，深度相機提供近距離的紋理信息，而激光雷達提供遠距離的幾何信息。通過這些數據，系統提取關鍵特征點，估計設備的運動軌跡，逐步構建并優化三維環境地圖，同時利用新數據實時更新定位信息，從而有效實現環境的三維建圖和精準定位。

2.3 路徑規劃

圖2為通過深度相機和激光雷達建立柵格地圖，同時結合A*算法和改進動態窗口（Dynamic Window Approach， DWA）算法實現自主路徑規劃。深度相機提供三維點云，激光雷達提供障礙物信息，利用這些數據對環境進行建模。A*算法在柵格地圖上尋找最短路徑，而DWA算法評估不同運動狀態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。系統根據規劃結果生成PWM控制信號，使船體能夠在復雜環境中安全高效地導航。

3 軟件設計

3.1 上位機

自主導航探測艇系統通過數據庫連接實時獲取船體姿態數據，并與3D模型交互，實現船體狀態的可視化展示。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境，提高船體運行的安全監控能力。

3.2 數據可視化

上位機連接數據庫是一種高效的數據管理和可視化方案，可以幫助管理員快速獲取數據，圖3為無人探測艇狀態數據的展示和分析界面，可直觀地觀察數據趨勢和變化。

3.3 模型交互

系統通過連接數據庫和內置3D模型，實現對自主導航探測艇的操控和監測。傳感器設備實時采集船體姿態數據并存儲于數據庫。通過上位機連接數據庫，實時調用狀態數據，圖4為模型交互界面。

3.4 視頻模塊

上位機包含視頻傳輸模塊，允許管理者直接觀察自主導航探測艇周邊的環境信息，進而達到對探測艇進行全面監視與精確操控的目的。通過無線傳輸技術，可將船體周邊數據傳送至連接上位機的顯示設備或監視器。視頻傳輸界面如圖5所示。

3.5 設備管理平臺

圖6顯示了設備管理平臺網頁端，可實現設備跟蹤、監控和管理功能，幫助管理員實時了解設備狀態并確保設備正常運行。平臺支持設備信息查看、異常預警、數據分析報告生成，優化了管理維護策略，延長了設備壽命，提高了工作效率和安全性。

3.6 人員管理平臺

圖7為人員管理平臺網頁端，可實現管理員個人信息和探測艇關聯管理，提高管理效率和安全性。管理員可查看、修改個人信息并綁定探測艇ID，確保對探測艇的專業管理和維護。平臺通過記錄設備關系、實時更新信息，并支持權限管理功能，有效減少操作錯誤，確保探測艇正常運行。

4 結 語

本文設計并實現了自主導航探測艇監測與管理系統，旨在為水域環境提供全面、準確的數據支持。研究結果表明，該探測艇在城市水域巡檢、維護以及水域開發勘測中展現出顯著的應用潛力。通過先進的自主導航技術和傳感器設備，探測艇能夠有效監測水域狀況、識別異常并及時上報，同時獲取關鍵的水域地形數據。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時數據分析和可視化展示，從而促進了快速、科學的決策過程，并支持水域開發規劃和環境保護的可持續發展。

注：本文通訊作者為吳有龍。

參考文獻

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