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声呐仿真-水下定位与建图

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1.Underwater Localization and 3D Mapping of Submerged Structures with a Single-Beam Scanning Sonar

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这篇论文提出了一种针对ROV使用单波束声呐进行水下定位与建图的方法,主要工作是:分层分组提取特征;迭代联合兼容性测试;使用增量平滑映射估计轨迹和地图。这篇论文对于多波束的水下定位与建图具有较高的指导性。

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2.Virtual Maps for Autonomous Exploration of Cluttered Underwater Environments

0 U' d7 ^9 F; S2 x7 v

这篇论文提出了使用成像声呐进行定位和建图的框架,这个框架包含生成路径、位置识别、仿真评估、估计不确定性,并且在进行仿真后,使用ROV进行了实际验证,具有较高的指导性。

2 p2 o! P1 c2 [1 J( _. F1 b

3.Deep Learning for Detection and Tracking of Underwater Pipelines using Multibeam Imaging Sonar

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这篇论文的主要工作是使用深度学习卷积神经网络的方法,训练多波束声呐的图像,进行水下管道跟踪,感觉对于水下定位和建图指导性不大。

7 M" D- \' n5 d. \ |

4.Fusing Concurrent Orthogonal Wide-aperture Sonar Images for Dense Underwater 3D Reconstruction

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这篇论文采用一对正交的前视多波束声呐进行水下场景的三维稠密建图,弥补了一个前视声呐对抬升角这一信息的缺失。这篇论文提出的两个多波束声呐的方法具有一定的参考性,但是增加成本也应在考虑范围之内。

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5.Predictive 3D Sonar Mapping of Underwater Environmentsvia Object-specific Bayesian Inference

( [ G+ v4 v4 a( @

这篇论文是在论文4的基础上的进一步工作,适用于更大的场景,将水下场景进行语义分割,建立贝叶斯推断框架的水下结构三维重建。感觉指导作用一般。

7 e! T9 |( Z0 h0 c, ^6 I2 W

6.Underwater Terrain Reconstruction from Forward-Looking Sonar Imagery

0 a! J) F. h% z2 [# l# Q

这篇论文是论文4的基础工作,使用一个前视多波束声呐,解决了数据的噪声和数据联系问题,实现对水下场景的重建,这篇论文可以在论文4阅读完成的基础上再看,参考性一般。

# S+ t/ u0 {9 }- I$ E# ^# k! P

7.Towards Acoustic Structure from Motion for Imaging Sonar

' P! G0 U2 O2 g& @% \4 T- S s

这篇论文是基于相机SFM的思路,提出使用一个成像声呐的多个图像来进行声呐的定位和建图,解决单一成像声呐缺失仰角信息的问题,指导作用较高。但是,这篇论文中没有解决特征点的提取及其对应的过程。

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8.Three-Dimensional Target Reconstruction From Multiple 2-D Forward-Scan Sonar Views by Space Carving

9 C& k5 G0 S# E3 E/ Z0 p

这篇论文的主要工作是使用多张前视声呐的图像,来对某个物体进行三维重建,着重于对于物体几何形状和外貌形态的重建,对于水下SLAM和声呐仿真的参考性一般。

1 y1 ? {8 U* s

9.Underwater 3D Structures as Semantic Landmarks in SONAR Mapping

; O" a& G5 j; C; Z T' m9 E

这篇论文是在声呐建出的稠密地图数据量太大,并且包含噪声信息的考虑上,建立含有语义信息的水下地图。对于声呐仿真的定位和建图具有一定的指导作用。

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10.Relocating Underwater Features Autonomously Using Sonar-Based SLAM

1 m" l! g) @9 O, U$ a

这篇论文是基于低成本的前视成像声呐识别并跟踪已经建立的地图中的特定特征,感觉指导性一般。

0 o2 T1 H% h& N! p6 W# {: d1 i

11.Feature-based SLAM for Imaging Sonar with Under-constrained Landmarks

. c. k( |7 R! t& K

这篇论文是基于特征的SLAM,解决了声呐图像中的特征提取和匹配,能够在水下地标不精确重建的情况下约束和矫正声呐传感器的运动。这篇论文具有较高的指导意义。

, G7 g: T4 [- b2 P) C; ]0 J) ~& c

12.Imaging Sonar-Aided Navigation for Autonomous Underwater Harbor Surveillance

4 T" m8 ?" O7 t0 I- z

这篇论文的主要工作是使用前视声呐,提取特征点,进行声呐图像帧的匹配,在结合辅助的导航传感器的基础上实现的水下定位和建图。这篇论文具有很高的指导作用。

, B# G; q; n0 K5 Y& a" L; h5 G6 J5 P

13.Development of Image Sonar Simulator for Underwater Object Recognition

( S2 N+ Q+ h8 p! L$ @) w5 b

这篇论文的主要工作是介绍了成像声呐的模型,建立了一个水下的声呐仿真器。相对来说,这篇论文的内容是比较基础的,具有一定的参考作用。

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14.Custom Shader and 3D Rendering for computationally efficient Sonar Simulation

" j6 o1 J1 K, k+ I Y: U5 F

这篇论文提出了一种新颖的计算能力高效的声呐仿真方法,指导性较高,可以在进行声呐仿真时使用这篇论文的方法。

C4 u! H, E& F/ s7 F

15.A novel GPU-based sonar simulator for real-time applications

0 c4 q1 S' |, [- a; W

这篇论文是在论文14的基础上进行的工作,引入了GPU进行加速,实现声呐的实时仿真,指导性很高。

0 m: Q* `$ S4 S

16.A MULTI-DEVICE SONAR SIMULATOR FOR REAL-TIME UNDERWATER APPLICATIONS

& K9 h- f6 J, J' a. M

这篇论文是综合14.15内容的博士论文,具有较高的指导性。

* I' E. v. c J- V+ J% z I$ M

17.A rasterized ray-tracer pipeline for real-time, multi-device sonar simulation

- O: O) @2 p( Y4 X$ V' N' z

这篇论文也是基于论文14、15基础上的进一步工作,具有较高的指导性。

' c- `7 z8 p5 h

18.Acoustic Image Simulator Based on Active Sonar Modelin Underwater Environment

2 { u$ B. t' S W

这篇论文是基于分析声呐的信号处理和成像原理的主动声呐模型,建立出水下声呐的仿真器,能够较为成功地实现声呐仿真。这篇论文对于声呐成像部分介绍较多,具有一定地指导性。

8 s3 K& y' r5 u* G7 M) r

19.On 3-D target reconstruction from multiple 2-D forward-scan sonar view

' p1 m% k% S6 Z3 _6 O! C9 b' i3 j$ _

这篇论文是在已知的声纳姿态下捕获目标的多个二维前视声纳图像,来确定该目标的几何形状,与论文8的工作类似,指导性一般。

* R- L' v+ c( i2 Z

20.Real Time AUV Pipeline Detection and Tracking Using Side Scan Sonar and Multi-Beam Echosounder

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这篇论文是使用侧扫声呐和多波束回声探测仪进行实时的管道检测和跟踪,对于声呐仿真和水下SLAM的指导性一般。

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21.Simulation and 3D Reconstruction of Side-looking Sonar Images

9 T3 }0 ?) _) N

这篇论文介绍了水下物体的表面特性和侧视声呐成像之间的关系,然后讨论了3D网格形成声呐图像和通过声呐图像得到3D网格这两部分,指导性一般。

3 C5 V: [/ R, h# s n; |4 d

22.Forward-Look 2-D Sonar Image Formation and 3-D Reconstruction

8 A) I* u7 Y: T. l

这篇论文主要是从多个声呐图像中进行物体的三维重建,其中部分内容讲述了声呐图像的形成原理,指导性一般。

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23.Fourier-based Registration for Robust Forward-looking Sonar Mosaicing in Low-visibility Underwater Environments

8 j9 T+ z. |# u7 `

这篇论文提出了一种新颖的基于傅里叶配准技术,能够处理与图像相关的低分辨率、噪声和伪像问题,比当前基于区域的技术相比,表现出更好的性能,指导性一般。

2 y: Z# B: c6 @4 @4 A$ X

24.FORWARD-LOOKING SONAR MOSAICING FOR UNDERWATER ENVIRONMENTS

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这是一本关于水下前视声呐的书,对于了解前视声呐和声呐成像具有较高的指导性。

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25.ElevateNet: A Convolutional Neural Network for Estimating the Missing Dimension in 2D Underwater Sonar Images

9 {' N* b: p( D/ k0 Y) G

这篇论文是使用深度卷积神经网络,训练模型得到声呐图像中缺失的信息(仰角),具有一定的参考性。

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26.Efficient Ray-casting of Quadric Surfaces for Forward-Scan Sonars

6 n% I( {& f6 E: g+ e0 c" C

这篇论文提出了一种快速扫描包含二次曲面成分的3D物体表面方法,用来模拟给定前视声呐姿态下获得的声呐图像,指导性一般。

9 C* ~1 n& j* q( ^$ Z0 W

27.Analyzing Epipolar Geometry of 2-D Forward-Scan Sonar Stereo for Matching and 3-D Reconstruction

9 j. o! d% L' o8 K! I# p% h: \/ @

这篇论文是研究了从立体结构的两个前向扫描声纳系统的重叠图像中精确估计三维点位置的一些关键问题,具有较高的指导性。

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28.A Computationally-Efficient 2D Imaging Sonar Model for Underwater Robotics Simulations in Gazebo

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这篇论文的主要工作是开发了一个可以在Gazebo中实时仿真的前视声呐仿真器,具有较高的指导性。

0 Z% A. K4 z3 g0 k

29.Accumulated CA–CFAR Process in 2-D for Online Object Detection From Sidescan Sonar Data

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这篇论文是工作是提出了一种侧视声呐中检测目标的方法,该方法是基于雷达中的常用方法CA-CFAR进行改进的,指导性一般。

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30.Application of Forward-Scan Sonar Stereo for 3-D Scene Reconstruction

0 y. L6 a; p H# S; T% @8 J% H

这篇论文和论文27相似,都是双目前视声呐进行三维目标重建,参考性较高。

0 q$ K! I' W, K6 j( e3 c

31.Development of a Side Scan Sonar Module for the UnderWater Simulator

7 w6 a9 G8 k3 q4 F6 U5 r' ?# P8 l" J3 Z5 j

这篇论文实现了水下仿真中的侧视声呐仿真器,指导性一般。

9 `) s8 v& Y+ Y: t

32.A Theory of Fermat Paths for 3D Imaging Sonar Reconstruction

8 J3 t; b; B+ ^/ Q/ u

这篇论文是基于费马路径理论的声呐重建物体的方法,指导性一般。

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33.3D Reconstruction of Underwater objects using wide-aperture Imaging SONAR

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这篇论文介绍了使用宽口径声呐进行水下目标重建的两种方法,指导性一般。

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34.2D high-frequency forward-looking sonar simulator based on continuous surfaces approach

3 z& A& p6 g5 S

这篇论文介绍了一种计算高效的二维高频前视声纳图像模拟器,详细解释了图像形成过程的阶段和要求,指导性一般。

$ M2 X$ ]/ i3 d 0 P5 G8 x3 x* o7 w( p' E$ A+ \. {: A9 A. u s+ P0 E ?/ n. N1 }/ \% Z/ N. R1 k 9 n) x: K T/ _ R' ]. F& g; k$ U
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风亥
活跃在前天 21:21
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