自主式水下机器人（AUV）水下典型路径的建模和动态路径的优化

对于ＡＵＶ，动态路径规划有许多策略。不论是在仿真环境，还是在水下，为了检验仿真算法的正确性和ＡＵＶ水下机动能力，需要一种全面的检测方法。对此本文提出了典型路径的思想，并考虑到障碍物与ＡＵＶ相对体积的大小，用动态策略进行动态路径的优化，进行了仿真验证，结果令人满意。     

基于双目视觉的水下海参尺寸自动测量方法

水下捕捞机器人在进行海参捕捞作业时,需要对海参进行精选分级。然而光视觉系统在水中的折射现象严重影响了海参尺寸的精确测量。因此,利用水下双目标定方法,求解水下相机模型参数,消除水下光线折射造成的图像失真,并在此基础上,提出了一种水下海参自动检测与尺寸测量方法。在左目矫正图像上,利用预先训练的YOLOv3海参检测模型,进行海参自动检测和感兴趣区域定位,并利用双目矫正图像构建当前水下场景深度信息。利用融合颜色和场景深度信息的高斯模型,构建新颖的GrabCut-RGBD图像分割方法,在感兴趣区域上分割二维海参目标。利用凸包与旋转卡壳算法,在海参目标图像上寻找最佳尺寸测量点,通过三角测量获取最佳测量点三维坐标,实现海参尺寸的自动测量。实验结果表明,所提方法在0.5～1.5 m范围内平均误差为1.65%,能较好地实现海参尺寸的水下测量。     

基于单目视觉的水下机器人悬停定位技术与实现

以7000m载人潜水器的水下悬停为应用背景，以单目CCD摄像机为传感器，提出了基于模型的单目视觉定位和基于特征的视觉伺服两种水下机器人视觉悬停技术方案，分别适用于已知模型的观察目标和未知模型的观察目标两种情况．以自行研制的水下机器人控制系统实验平台为实验载体，利用前视摄像机和水下人工目标，建立了水下演示实验验证系统，并在室内实验水池中，分别实现了两种悬停方法的水下演示实验．演示实验表明：在两种视觉悬停方法的闭环控制下，水下机器人能够抵抗恒定水流干扰和人工位置扰动，很好地实现水下悬停作业．     

基于激光差频扫描的水下三维图像显示技术

水下三维视觉技术是深海探别与作业中的关键通用技术之一.本文介绍了目前水下三维图像探测的主要技术及发展现状,提出了激光差频扫描三维图像信息高速获取技术,以及实时显示深度信息的人机交互界面方法.激光差频扫描三维视觉技术具有高速采集三维目标图象信息的能力,在水下作业时能实现实时控制、在二维图象中能实时显示目标深度信息,适于水下实际应用.     

水下图像处理技术研究综述

随着自主式水下机器人的发展，水下探测技术成为新的研究热点。然而，吸收效应和散射效应导致水下获取的图像存在雾化和色彩偏差等缺陷。降质的水下图像在一定程度上降低了水下目标识别的准确性。为了改善水下图像质量，国内外学者对水下图像处理方法进行了深入研究。因水下图像处理方法对提升水下目标识别准确性具有良好的促进作用，故其具有重要的研究与分析价值。介绍了水下成像模型，分析了水下图像视觉质量下降的原理；根据水下物理成像模型将水下图像处理方法分为水下图像增强与水下图像复原，并分别对两类方法的研究现状进行分析与归纳；最后，总结与讨论了各类方法的优缺点，并展望了未来的发展方向。     

基于立体视觉的水下三维测量系统研究

随着我国海洋战略的提出,对于海洋观测技术和装备的需求日趋迫切。针对现有水下成像系统无法实现精确三维测量这一难题,该文提出了一种基于双目立体视觉原理的水下三维测量系统研究方法,并对其可行性进行了验证。针对水下成像过程存在的水体界面折射问题,该文提出了相应的相机成像模型及系统参数标定方法,建立了防水深度达 30 m 的双目水下测量及照明装置,并在水池、近海条件下进行了实地测试。实验结果显示,在水体条件较好的情况下,系统观测距离可达 8 m 以上,有效测量距离为 0.5～4.5 m,在 0.5 m 和 4.5 m 距离处的测量误差分别为 2 mm 和 20 mm。实验验证了 水下双目成像模型、立体标定、测量模型等方法的有效性和精确性,可为水下检修作业等海洋工程行业提供一种有效的三维测量技术手段。     

基于OpenGL的运动视景仿真的实现

以智能水下机器人ＡＵＶ（Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ Ｖｅｈｉｃｌｅｓ）路径规划和运动仿真为背景,提出了一种在ＶＣ＋＋５．０开发平台下ｐｅｎＧＬ实现运动视景仿真的途径和方法。     

海洋机器人视觉导航研究

海洋机器人视觉导航研究张凤爽（中国科学院沈阳自动化研究所）随着自治式水下机器人（ＡＵＶ）的发展和实用研究，人们对视觉导航的需求越来越迫切，因为视觉导航可以在近距离内为水下机器人提供大量的周围环境信息，而且定位精度比较高，本文对水下机器人视觉导航的有关...     

从双视图复原三维形状的新算法

为了能鲁棒精确地从目标的双视图复原其三维视觉信息，基于随机采样最小冗余子集新概念，并利用数据正则化技术，开发了一个根据目标的双视图特征点对集合，能鲁棒精确地复原其三维视觉信息的新算法，由于该算法有如下优点：（1）随机采样大幅度减少了子集的采样次数，并能确保好子集被采样到；（2）被采样到的最小冗余子集中的冗余信息能有效地用于检验该子集的正当性和优劣程度；（3）数据正则化技术又可有效地克服由数据病态带来的计算不稳定性。因此，在强噪声、高出格点率的恶劣条件下，该算法仍能高精度地复原目标的三维视觉信息，实验结果例证了此结论。     

上海市航空遥感地理信息系统

上海市航空遥感地理信息系统以ＡｒｃＶｉｅｗ为集成平台，对上海市两轮航空遥感综合调查各子课题所取得的地图、数据、分析结果、模型等进行集成，并应用ＡｒｅＶｉｅｗ所提供的ＡＶＥＮＵＥ语言进行二次开发，设计并完成友好的用户界面，实现信息查询、数据库管理、图形编辑、制图、数据分析（模型）和输出的系统基本功能：     

基于三维成像声纳技术的AUV前视避障方法

针对自主式水下航行器（ AUV）在水下自主航行过程中的避障问题,提出了一种基于三维成像声纳技术的前视避障方法。该方法使用三维成像声纳探测目标,通过声纳目标图像处理提取目标,完成目标的运动状态分析和轨迹预测。通过设置碰撞区域,建立避障模型和设计避障规则,实现了AUV的智能化避障。借助于其他传感器,这些关联模块构成了一个集目标探测、目标提取、轨迹预测、避障与路线回归等功能于一体的闭环系统。     

基于单目视觉的水下机器人管道检测

以单目CCD摄像机为视觉传感器,利用视觉系统测量方法获得水下管道的导航信息,并在此基础上建立了一个用于水下机器人的水下管道检测系统． 按照数据结构的抽象程度,将系统中传递的数据信息分为由低至高4个层次,描述了各层次内容,详细介绍了水下机器人管道检测方法． 为了提高系统的准确性和实时性,采用了动态窗口管道检测方法．在室内实验水池中,以某型号水下机器人为试验载体,进行了多次管道跟踪试验,验证了系统的可行性和有效性．     

基于量子隐形传态的水下传感器网络分级加密通信协议

针对水下传感器网络中通信信息安全性与水声信道通信特性的不足,提出了一种基于量子隐形传态的水下传感器网络分级加密通信协议.一级在水面基站与自由水下航行器之间,采用量子隐形传态实现两者之间共享量子密钥,利用纠缠关联空间非定域性保证其通信信息安全性;二级在水下节点到水下自由航行器之间,采用对称加密算法实现两者之间信息的加密传输,利用对称加密快捷的优点提高其通信信息效率.分别对量子攻击、经典攻击及通信效率这3个方面进行了分析,证明该协议能有效防止量子态截获、重构、替换等攻击.     

基于准最大最小模型预测控制的AUV视觉对接

针对六自由度自主式水下机器人(autonomous underwater vehicle, AUV)视觉对接这一重要课题,提出一种基于融合深度信息的改进准最大最小模型预测控制(quasi-min-max model predictive control, QMM-MPC)方法,有效提高复杂水下视觉伺服对接系统性能.首先,针对水下AUV视觉由于能见度低导致深度信息存在不确定性的影响,建立新的六自由度AUV视觉伺服模型;然后,结合AUV运动和图像特征运动的测量数据,设计在线深度估计器,同时提出结合多李雅普诺夫函数的QMM-MPC算法,通过求取凸多面体中各顶点不同上界值,降低传统QMM-MPC算法中单李雅普诺夫函数上界所带来的强保守性;最后,通过仿真验证所提出方法的有效性和优越性.     

Visual inspection of sea bottom structures by an autonomousunderwater vehicle

This paper describes a vision-based system for inspections of underwater structures, e.g., pipelines, cables, etc., by an autonomous underwater vehicle (AUV). Usually underwater inspections are performed by remote operated vehicles (ROVs) driven by human operators placed in a support vessel. However, this task is often challenging, especially in conditions of poor visibility or in presence of strong currents. The system proposed allows the AUV to accomplish the task in autonomy. Moreover, the use of a three-dimensional (3-D) model of the environment and of an extended Kalman filter (EKF) allows the guidance and the control of the vehicle in real time. Experiments done on real underwater images have demonstrated the validity of the proposed method and its efficiency in the case of critical and complex situations.     

Multi-AUV SOM task allocation algorithm considering initial orientation and ocean current environment

There is an ocean current in the actual underwater working environment. An improved self-organizing neural network task allocation model of multiple autonomous underwater vehicles (AUVs) is proposed for a three-dimensional underwater workspace in the ocean current. Each AUV in the model will be competed, and the shortest path under an ocean current and different azimuths will be selected for task assignment and path planning while guaranteeing the least total consumption. First, the initial position and orientation of each AUV are determined. The velocity and azimuths of the constant ocean current are determined. Then the AUV task assignment problem in the constant ocean current environment is considered. The AUV that has the shortest path is selected for task assignment and path planning. Finally, to prove the effectiveness of the proposed method, simulation results are given.

     

洋流影响下基于运动矢径的AUV协同定位方法

针对水下自主航行器（AUV）协同定位受水下未知定常洋流影响的问题,给出一种洋流影响下基于运动矢径的AUV协同定位方法.利用AUV的运动学方程和基于运动矢径的量测方程,建立AUV的导航模型;通过扩展的卡尔曼滤波,设计了协同定位滤波算法;利用该算法对洋流速度进行估计,以补偿AUV定位误差.仿真结果表明,该算法能有效估计未知定常洋流速度的大小,并对AUV定位误差进行实时补偿,显著提高了AUV的定位精度.     

舵桨联合操纵水下机器人运动控制研究

水下机器人空间运动具有耦合性和非线性等特点,具有良好品质的运动控制器是水下机器人完成各种作业的前提.针对某舵桨联合操纵小型自主式水下机器人运动控制问题进行了研究.对速度,深度和艏向控制系统进行了介绍,根据控制需求,建立了水下机器人动力学模型,对执行机构进行了描述,设计了水下机器人滑模控制方案,采用变速趋近项代替一般指数...     

Magnetic survey and autonomous target reacquisition with a scalar magnetometer on a small AUV

A scalar magnetometer payload has been developed and integrated into a two‐man portable autonomous underwater vehicle (AUV) for geophysical and archeological surveys. The compact system collects data from a Geometrics microfabricated atomic magnetometer, a total‐field atomic magnetometer. Data from the sensor is both stored for post‐processing and made available to an onboard autonomy engine for real‐time sense and react behaviors. This system has been characterized both in controlled laboratory conditions and at sea to determine its performance limits. Methodologies for processing the magnetometer data to correct for interference and error introduced by the AUV platform were developed to improve sensing performance. When conducting seabed surveys, detection and characterization of targets of interest are performed in real‐time aboard the AUV. This system is used to drive both single‐ and multiple‐vehicle autonomous target reacquisition behaviors. The combination of on‐board target detection and autonomous reacquire capability is found to increase the effective survey coverage rate of the AUV‐based magnetic sensing system.     

基于传感器信息的水下机器人动态避障研究

提出一种新的基于传感器信息的自治式水下机器人(AUV)动态避障方法。介绍了传感器的工作原理。通过栅格法把传感器采集的AUV运行环境障碍信息进行合理描述,并预测动态障碍物的速度,保证AUV能够根据传感器信息躲避障碍物,达到航行要求。最后,通过仿真实验对机器人自主避障能力进行了验证。