多波束声呐海底地形采集仿真数据集|海底地形采集数据集|水下SLAM数据集

本工具用于实现多波束声呐对海底地形的模拟采集。通过仿真AUV运动并模拟多波束声呐扫测过程，生成适用于水下SLAM研究的仿真数据集。

原始信息汇总

MB-TerrainSim 数据集概述

数据集简介

MB-TerrainSim 是一个用于多波束声呐海底地形采集仿真的工具，通过模拟AUV（自主水下机器人）的运动和多波束声呐的扫测过程，生成适用于水下SLAM（同步定位与地图构建）研究的仿真数据集。

主要功能

1. 路径处理：对AUV轨迹进行降采样和坐标变换，并模拟INS（惯性导航系统）误差。
2. 多波束仿真：基于声呐参数（扇面角度、测距等）进行扫测仿真。
3. 子图生成：将采集数据分割为多个子图，并进行坐标系转换。
4. 数据导出：生成TXT和PCD格式的点云数据，便于后续处理。

运行方法

方法一：一体化处理（推荐）

使用main.m进行一站式处理，配置参数后运行主程序。

方法二：分步处理

1. 数据预处理：运行dataPreproccess.m。
2. 多波束仿真：运行main_multibeamSimulink.m。
3. 后处理生成子图：运行dataPostproccess_createSubmap.m。

输入数据要求

• 地形数据：MapPoint_900_900.mat（包含X、Y、Z三个矩阵）。
• 路径数据：PathFollowing_1.mat（包含AUV轨迹点）。

输出说明

程序运行后在Data目录下生成以下文件：

1. YYMMDD_Processed_path_data.mat：处理后的AUV路径。
2. YYMMDD_Ins_path_simulated_data.mat：模拟的INS路径。
3. YYMMDD_recoder.mat：多波束采集记录。
4. YYMMDD_sub_maps/：子图数据。
   • TXT_sub_maps/：TXT格式子图。
   • PCD_sub_maps/：PCD格式子图。

依赖项

• MATLAB R2020a或更高版本。
• Computer Vision Toolbox（用于点云处理）。

参数配置说明

路径处理参数

• params.target_points：降采样后的目标点数，影响采样精度。
• params.scale_factor：坐标缩放系数，用于调整地图尺度。

INS误差模拟参数

• params.error.line_std：直线段x/y方向标准差。
• params.error.turn_std：转弯段x/y方向标准差。
• params.error.cumulative：x/y方向累积误差因子。
• params.error.turn_factor：转弯误差x/y方向系数。
• params.error.no_error_fraction：起始无误差段比例。
• params.error.window_size：平滑窗口大小。

多波束声呐参数

• SONAR_DEPTH：声呐深度（米）。
• SONAR_RANGE：最大探测距离（米）。
• SONAR_ANGLE：单侧扇面角度（度）。
• SONAR_BEAM_NUM：波束数量。

版本管理

v1.2.2 (250111)

• 新增功能：角度到四元数的转换函数。
• 优化改进：更新README.md、优化多个函数的误差生成算法。
• 问题修复：修复子地图四元数异常的问题。

v1.2.1 (250104)

• 新增功能：完整的INS误差模拟模块、PCD格式点云数据输出。
• 优化改进：重构路径处理模块、优化子图生成算法。
• 问题修复：修复坐标转换中的精度损失问题。

v1.2.0 (241230)

• 新增功能：基于实验数据的INS误差模拟、数据预处理模块。
• 优化改进：改进降采样算法、优化数据存储结构。

v1.1.0 (241219)

• 新增功能：子图自动生成、数据后处理模块、TXT格式数据导出。
• 优化改进：优化多波束模拟算法、改进数据输出格式。

v1.0.0 (241216)

• 初始版本发布：基础多波束声呐仿真功能、简单路径处理、基本数据可视化。

文件结构

shell ├── main.m # 主程序入口 ├── simulateMultibeam.m # 多波束仿真核心函数 ├── preprocessData.m # 数据预处理函数 ├── postprocessData.m # 数据后处理函数 ├── utils/ # 工具函数目录 │ ├── multibeam.m # 多波束模型实现 │ ├── generateSimulatedInsPath.m # INS误差生成 │ ├── createSubmap.m # 子图生成算法 │ └── ... └── Data/ # 数据目录 ├── MapPoint_900_900.mat # 地形数据 └── PathFollowing_1.mat # 路径数据

使用建议

1. 参数调优：根据实际需求调整target_points、error参数、SONAR_ANGLE和SONAR_BEAM_NUM。
2. 数据预处理：确保输入地形数据范围合适，检查AUV路径是否覆盖目标区域。
3. 性能优化：增加内存分配、通过并行计算加速处理、调整子图大小。

常见问题

1. 内存不足：减小target_points、降低地形数据分辨率、分批处理大型数据集。
2. 精度问题：检查坐标系统是否统一、确认INS误差参数合理性、验证声呐参数设置。
3. 数据导出：确保输出目录具有写入权限、检查磁盘空间是否充足、验证PCD文件格式兼容性。

联系方式

• 作者：Chihong（游子昂）
• 邮箱：[e-mail]
• 项目地址：MB-TerrainSim

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

多波束声呐海底地形采集仿真数据集的构建基于多波束声呐技术，通过模拟自主水下航行器（AUV）的运动轨迹和多波束声呐的扫测过程，生成高精度的海底地形数据。具体步骤包括路径处理、多波束仿真、子图生成和数据导出。路径处理阶段对AUV轨迹进行降采样和坐标变换，并引入惯性导航系统（INS）误差模拟；多波束仿真阶段根据声呐参数（如扇面角度、测距范围等）进行扫测模拟；子图生成阶段将采集到的数据分割为多个子图，并进行坐标系转换；最后，数据导出阶段生成TXT和PCD格式的点云数据，便于后续处理和分析。

特点

该数据集的特点在于其高度仿真的多波束声呐采集过程，能够精确模拟真实环境中的声呐扫测行为。数据集不仅包含海底地形的点云数据，还通过引入INS误差模拟，增强了数据的真实性和复杂性。此外，数据集支持多种格式输出（如TXT和PCD），便于与不同的数据处理工具和算法兼容。子图生成功能进一步提升了数据的可操作性，使其适用于水下SLAM（同步定位与地图构建）等研究领域。数据集还提供了丰富的参数配置选项，用户可以根据实际需求调整声呐参数和误差模型，以满足不同研究场景的需求。

使用方法

该数据集的使用方法灵活多样，用户可以通过MATLAB脚本进行一体化处理或分步处理。一体化处理推荐使用`main.m`脚本，用户只需配置相关参数（如降采样目标点数、坐标缩放系数、INS误差参数等），即可自动完成数据预处理、多波束仿真和后处理。分步处理则允许用户分别运行`dataPreproccess.m`、`main_multibeamSimulink.m`和`dataPostproccess_createSubmap.m`脚本，逐步完成数据处理。数据集支持输入地形数据和AUV路径数据，输出包括处理后的路径数据、模拟的INS路径、多波束采集记录以及子图数据。用户可根据研究需求调整参数，优化数据处理效率和精度。

背景与挑战

背景概述

多波束声呐海底地形采集仿真数据集（MB-TerrainSim）由哈尔滨工程大学的游子昂团队于2023年12月首次发布，旨在为水下同步定位与地图构建（SLAM）研究提供高质量的仿真数据。该数据集通过模拟自主水下航行器（AUV）的运动轨迹和多波束声呐的扫测过程，生成海底地形的点云数据。其核心研究问题在于如何精确模拟AUV的惯性导航系统（INS）误差以及多波束声呐的探测特性，从而为水下SLAM算法的开发与验证提供可靠的数据支持。该数据集的发布填补了水下地形仿真数据的空白，推动了水下机器人导航与感知领域的研究进展。

当前挑战

多波束声呐海底地形采集仿真数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，如何精确模拟AUV的INS误差是一个关键问题，包括直线段和转弯段的误差分布、累积误差的建模以及误差的平滑处理。其次，多波束声呐的仿真需要综合考虑声呐的扇面角度、波束数量、探测距离等参数，以确保生成的点云数据能够真实反映海底地形的复杂性。此外，数据集的构建还需解决大规模数据处理中的计算效率问题，例如降采样算法的优化、内存泄漏的避免以及并行计算的实现。这些挑战不仅影响了数据集的构建过程，也对后续水下SLAM算法的性能评估提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

多波束声呐海底地形采集仿真数据集在水下机器人自主导航和环境感知研究中具有重要应用。通过模拟AUV（自主水下机器人）的运动轨迹和多波束声呐的扫测过程，该数据集能够生成高精度的海底地形点云数据。这些数据不仅为水下SLAM（同步定位与地图构建）算法的开发与验证提供了可靠的实验基础，还为海底地形重建、障碍物检测等任务提供了丰富的仿真环境。

衍生相关工作

基于该数据集，许多经典研究工作得以展开。例如，研究人员开发了基于多波束声呐数据的水下SLAM算法，显著提升了复杂环境下的定位精度；同时，该数据集还催生了多篇关于海底地形重建和障碍物检测的高水平论文。此外，结合深度学习技术，部分研究进一步优化了多波束数据的处理效率，为水下机器人自主导航提供了新的解决方案。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，多波束声呐海底地形采集仿真数据集在海洋测绘与水下机器人导航领域引起了广泛关注。该数据集通过模拟AUV运动和多波束声呐扫测过程，生成了高精度的海底地形点云数据，为水下SLAM（同步定位与地图构建）研究提供了重要的数据支持。当前的研究热点主要集中在如何优化INS误差模拟算法，以提高仿真数据的真实性和可靠性。此外，随着深度学习技术的引入，研究者们开始探索基于该数据集的自动化地形识别与分类方法，旨在提升水下机器人在复杂海底环境中的自主导航能力。这一研究方向不仅推动了海洋测绘技术的进步，也为深海资源勘探和海洋环境保护提供了新的技术手段。