USV Obstacles Detection and Tracking in Marine Environments

📄 arXiv: 2511.07950v1 📥 PDF

作者: Yara AlaaEldin, Enrico Simetti, Francesca Odone

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-11-11

💡 一句话要点

针对无人水面艇，提出融合激光雷达与视觉信息的障碍物检测与跟踪方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 无人水面艇 障碍物检测 障碍物跟踪 传感器融合 激光雷达 计算机视觉 ROS

📋 核心要点

  1. 海洋环境下的USV障碍物检测与跟踪面临挑战，现有方法在鲁棒性和精度上存在不足。
  2. 论文提出一种融合相机和激光雷达数据的混合方法，结合两者的优势，提升检测与跟踪性能。
  3. 通过在MIT海洋数据集上的实验，验证了该方法在不同海洋条件下的实时性和有效性。

📝 摘要（中文）

在海洋环境中，为无人水面艇(USV)开发一个鲁棒且有效的障碍物检测和跟踪系统是一项具有挑战性的任务。热那亚大学GRAAL实验室在过去几年中在此领域进行了研究，提出了一种在图像平面上检测和跟踪障碍物，然后在3D激光雷达点云中定位它们的方法。本文延续了已开发的系统，首先，在最近发布的海洋数据集上评估其性能。然后，我们将系统的不同模块集成到ROS平台上，在那里我们可以在MIT海洋数据集中提供的各种海洋条件下，使用同步的激光雷达和相机数据对其进行实时测试。我们对使用两种方法获得的结果进行了彻底的实验分析；一种使用相机和激光雷达之间的传感器融合来检测和跟踪障碍物，另一种仅使用激光雷达点云进行检测和跟踪。最后，我们提出了一种混合方法，该方法融合了两种方法的优点，以构建USV周围环境的信息丰富的障碍物地图。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决无人水面艇（USV）在复杂海洋环境中进行鲁棒和精确的障碍物检测与跟踪问题。现有方法可能依赖单一传感器，如仅使用视觉或激光雷达，导致在光照变化、恶劣天气或缺乏纹理等情况下性能下降。痛点在于如何有效融合多源信息，提高系统在各种海洋条件下的适应性和可靠性。

核心思路：论文的核心思路是结合相机提供的丰富纹理信息和激光雷达提供的精确深度信息，通过传感器融合来提升障碍物检测与跟踪的性能。通过互补两种传感器的优势，克服各自的局限性，从而实现更鲁棒的环境感知。此外，论文还探索了仅使用激光雷达的方法，并最终提出一种混合方法，旨在充分利用两种方法的优点。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 基于图像的障碍物检测与跟踪模块；2) 基于激光雷达点云的障碍物检测与跟踪模块；3) 传感器融合模块，将相机和激光雷达的信息进行融合，提高检测精度和鲁棒性；4) ROS集成模块，将各个模块集成到ROS平台上，实现实时数据处理和系统控制。流程上，首先分别使用相机和激光雷达进行障碍物检测与跟踪，然后通过传感器融合模块将结果进行整合，最后输出障碍物地图。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种混合的障碍物检测与跟踪方法，该方法能够根据环境条件和传感器数据的质量，动态地调整相机和激光雷达信息的权重，从而实现更鲁棒和精确的障碍物感知。这种混合方法能够充分利用两种传感器的优势，克服单一传感器的局限性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 传感器融合策略，如何有效地将相机和激光雷达的信息进行融合，例如使用卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波等方法；2) 障碍物地图的构建方法，如何将检测到的障碍物信息整合到地图中，并进行更新和维护；3) ROS集成，如何将各个模块集成到ROS平台上，实现实时数据处理和系统控制。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文在MIT海洋数据集上进行了实验，验证了所提出的融合方法在障碍物检测与跟踪方面的有效性。实验结果表明，与仅使用相机或激光雷达的方法相比，融合方法能够显著提高检测精度和鲁棒性，尤其是在光照变化和恶劣天气条件下。具体的性能数据和提升幅度在论文中可能有所体现，但摘要中未明确给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于无人水面艇的自主导航、环境监测、搜救任务等领域。通过提高USV在复杂海洋环境下的障碍物感知能力，可以降低事故风险，提高任务效率。未来，该技术有望进一步推广到其他水面机器人和智能船舶，促进海洋智能装备的发展。

📄 摘要（原文）

Developing a robust and effective obstacle detection and tracking system for Unmanned Surface Vehicle (USV) at marine environments is a challenging task. Research efforts have been made in this area during the past years by GRAAL lab at the university of Genova that resulted in a methodology for detecting and tracking obstacles on the image plane and, then, locating them in the 3D LiDAR point cloud. In this work, we continue on the developed system by, firstly, evaluating its performance on recently published marine datasets. Then, we integrate the different blocks of the system on ROS platform where we could test it in real-time on synchronized LiDAR and camera data collected in various marine conditions available in the MIT marine datasets. We present a thorough experimental analysis of the results obtained using two approaches; one that uses sensor fusion between the camera and LiDAR to detect and track the obstacles and the other uses only the LiDAR point cloud for the detection and tracking. In the end, we propose a hybrid approach that merges the advantages of both approaches to build an informative obstacles map of the surrounding environment to the USV.