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。
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Sol Han
Dongwook Lee
Jonghwi Kim
Intelligent Service Robotics
Korea Advanced Institute of Science and Technology
Agency for Defense Development
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Han等人(周二,)研究了该问题。
www.synapsesocial.com/papers/6971bdcf642b1836717e2801 — DOI: https://doi.org/10.1007/s11370-025-00689-9
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