关于自主水面船舶的海事感知数据集和技术综述

摘要 近年来，随着传感器技术和深度学习的发展，海事自主水面船舶（ASVs）引起了越来越多的关注。开发安全海事船舶导航的一大挑战是能够感知动态海事环境，这涉及障碍物检测、导航要素识别和态势感知等任务。本文回顾了大量关于海事数据集和感知算法的研究，其中许多研究在展示感知模型的同时也提供了自己的数据集。这些数据集依据传感器配置和任务目标进行组织，并涵盖用于目标检测、语义分割、目标跟踪、多模态传感器融合以及同步定位与地图构建（SLAM）等任务的算法。该综述从机器人学角度全面概述了海事感知领域的最新进展，并为未来研究指明方向，助力开发安全可靠的自主船舶导航系统。