基于视觉导航的AUV水下机器人
海洋部门对水下勘探有着清晰的新兴愿景——部署自主海底平台的无人水面舰艇，全部由岸上控制。通过大幅降低部署和访问偏远地区的成本来颠覆行业的潜力正在促使各个领域的团体追求这一梦想，从调查公司到研究机构和全球海军。尽管构建模块已开始落实到位，新的商业技术可实现有效的远程操作，并且改进的自主水下航行器 (AUV) 能力可实现远程部署和恢复，但仍存在一些必须克服的核心技术挑战才能实现这一愿景。一个关键要素是可靠和一致的海底导航。
基于视觉的导航
水下航行器，尤其是 AUV，已经成功地依靠高精度航位推算惯性导航系统 (INS) 和多普勒速度测井仪 (DVL) 在水下勘测期间进行定位。不幸的是，在没有外部帮助的情况下使用 INS-DVL 进行导航是一种随着时间而固有地漂移的方法，这意味着在任务期间误差会不断增加。漂移可以通过使用基于水面的 USBL 定位或局部 LBL 定位来最小化，但这些解决方案分别在深水和广阔区域中存在局限性。一个真正自主的框架将需要互补的方法来提供稳健和长期的海底定位。
如果我们以陆地应用为灵感，以无人驾驶汽车和空中无人机为例，我们会看到它们对类似问题的解决方案都利用成像传感器和计算机视觉来提供准确的导航解决方案。通过检测环境特征，可以跟踪平台的相对位置，同时映射感知到的环境——技术上称为同时定位和映射 (SLAM)。这不仅通过通过传感器视觉测量辅助航位推算来提高可靠性，而且还提供了一个框架，通过检测闭环事件来重新连接过去的感知——自动驾驶汽车识别先前访问过的区域的事件，并且是能够用这些知识纠正它的位置。
很明显，这些相同的方法可以应用于水下导航，利用来自传感器（如数码相机、激光扫描仪或高分辨率声纳）的海底环境成像数据。
激光闭环
Voyis 及其开发合作伙伴，包括麦吉尔大学的 DECAR Systems Group，利用 Voyis Insight 激光扫描仪提供的高分辨率 3D 激光数据，将这些陆地方法应用于海底环境。海底激光扫描仪特别适合此应用，因为它们实时生成丰富的定量数据，能够在执行任务期间识别环境特征，然后在之前访问过某个位置时检测回环事件。
用于特征检测的沉船 3D 激光模型
闭环算法在当地沉船调查中进行了测试，该调查提供了一个可量化的目标来评估该方法。沉船经过多次勘测以生成一系列闭环事件，并使用可选的 GPS 记录导航数据，以提供真实轨迹。实时导航数据用于识别可能的环路闭合区域，然后算法分析激光数据以识别和匹配特征。一旦检测到，这些事件可以输入回导航解决方案以消除累积误差。已识别的闭环事件如下图所示，与沉船和周围海床的特征相匹配。
检测到的闭环
导航定位的改进体现在轨迹误差图中，其中基线 INS-DVL 显示出不断增长的误差，而激光闭环辅助解决方案在整个测量过程中持续保持小于 0.1m 的误差。
轨迹误差图显示了基线 INS-DVL 误差不断增长的地方，而激光回环辅助解决方案持续保持小于 0.1m 的误差
这样做的一个好处是改进的轨迹大大改进了后续勘测通道的激光数据配准，利用闭环特征匹配将所有数据集对齐到全局一致的模型中。这同样有利于其他传感器数据类型，如基于图像的摄影测量和多波束声纳。
沉船的色彩校正图像马赛克
未来的应用
该技术的潜在用途涵盖所有海洋部门调查应用。在高层次上，当为海洋研究绘制大面积地图或生成海上风电场和石油和天然气装置的数字孪生时，可以通过改进关键特征的本地化生成更全球一致的 3D 模型。自动数据注册功能极大地提高了动态激光扫描数据集中精确测量的可重复性，并简化了覆盖后续调查结果的过程，促进了自动变化检测分析。
当使用 AUV 搜索特定目标时，通常首先通过侧扫声纳识别，需要提供完整覆盖的光学勘测可以通过将连续勘测通道连接在一起，在整个任务中实现一致的定位精度，确保在任何点识别目标可以对任务进行高精度本地化，以便随后进行人工干预。这对于海军水雷对抗应用特别有用，在这些应用中，操作隐蔽地限制了 GPS 位置更新浮出水面的能力，或者在 GPS 受限位置进行操作时。
展望未来，这种能力可以更紧密地结合到长期导航方法中，利用先前的地图或调查数据库来实现连续的地标导航。可以不断参考过去调查或现有测深地图中已知位置的特征，以便当水下航行器进入已建立的区域时，它可以通过识别该区域中的特征来重新初始化其全球位置。同样，这种能力可以增强水下航行器在局部结构检查中的自主性，其中检测到的回路可以支持自动路径规划，以确保实现完整的检查覆盖。
完全无人海上作业的挑战正在激发整个海洋经济以及传感器和系统层面的创新，使我们更接近未来，我们可以比以往任何时候都更有效地探索和了解我们的海洋。
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