基于水下機器人定位與探測方法研究綜述

王哲興 李軍

重慶交通大學機電與車輛工程學院，重慶 400074

0 前言

可以替代人進行水下危險作業(yè)的機器人被稱為水下機器人[1]。水下機器人的目標探測與定位技術旨在通過不同的傳感器設備或方法，對周圍的環(huán)境或目標進行定位或測距來實現(xiàn)路徑規(guī)劃，以此改善機器人在水下作業(yè)的自主能力，使其能在復雜多變的水下環(huán)境完成多種任務，其中，水深、水位和水下地形是重要監(jiān)測要素。當前的主流探測手段包括常規(guī)海洋浮標、河道水尺等，以及壓力式、浮子式、微波雷達、超聲波雷達水位計等各類固定站點的深度探測方式，此外，還包括以船載平臺為基礎的主動型聲波探測，以星載平臺為基礎的被動型區(qū)域探測[2]。對于區(qū)域性探測，聲波探測[3]（尤其是超聲波雷達系統(tǒng)）是應用最為廣泛的測量技術，而在較淺的水域（一般指因為流速較低或水面相對狹隘而導致安裝了探測儀器的船只無法進入的區(qū)域）測深應用難度較大。光學雷達容易被水體的透明度和海-氣或河-氣的不同介質的復雜光學環(huán)境影響，微波雷達則易被諸如海流流速、水流流速、風速等環(huán)境因素影響，探測應用在很大程度上受到了約束。此外，在規(guī)模較大、分辨率較低的情況下，當前的星載遙感測試結果仍然難以達到探測應用工作的標準。因此，用于水下作業(yè)的機器人開發(fā)與探測技術的研究是很有必要的。

1 水下探測裝置分類

依照水下機器人的探測技術和裝置的不同，可將主流的水下探測元件分為：激光雷達傳感器、聲波傳感器、雙目視覺攝像頭、聲納傳感器、毫米波雷達傳感器、紅外線測距傳感器以及其他測距元件。這些不同的裝置或探測方法由于探測原理不同，其探測的效果、完備性也各不相同。按照不同的使用環(huán)境與條件，需要選擇不同裝置的機器人來進行探測，用以取得最為良好的完備性、準確性、精確性，是廣大學者共同追求的目標。

依照水下機器人在探測過程中裝置使用方式的主動性與被動性，可以分為主動測距與被動測距。向探測對象發(fā)送電磁波，再接受由其反射回來的電磁波信號的傳感器稱為主動式傳感器[4]；只能被動接受來自地面目標發(fā)射的來自太陽的能源或是探測目標自身散發(fā)的電磁波能量信號的傳感器被稱為被動式傳感器。能夠接收從地面或被測目標散發(fā)出來的電磁輻射的元件是探測器，也是傳感器的重要組成部分，其主要功能是測量和記錄所接收到的輻射信號。典型的探測器是雙目立體視覺攝像機和單矢量水聽器[5]。本文綜合相關文獻，從超聲波雷達、激光雷達、雙目立體視覺攝像頭這幾個目前被廣泛運用的主流工具的結構與原理出發(fā)，介紹不同的水下目標探測與定位技術的研究進展，列舉它們的優(yōu)缺點，并且嘗試對未來的發(fā)展方向與面臨的挑戰(zhàn)提出具體分析與展望。

2 典型的水下探測傳感器

2.1 激光雷達

激光雷達即Lidar，其中“Li”代表“l(fā)ight”，“dar”代表“detection and ranging”，意為以光來探測和度量。激光雷達又被稱為激光成像探測或測距，是一種通過發(fā)射激光，然后測量發(fā)出信號到接收信號所消耗的時間以及接收到的信號強度來計算被探測目標的距離、方位以及世界坐標等數(shù)據(jù)的雷達系統(tǒng)。其主要優(yōu)點體現(xiàn)在頻率高，實時性強，準確率高等方面[5]。其基本原理如圖1所示，測距儀釋放出激光，同時計時電路開始計時，激光從被測對象反射回來后再被測距儀接收，計時電路關閉完成計時，進行信號處理，得到信號強度，計算出探測距離。

時域信號是指以時間為變量來描繪出信號的波形，類似于距離選通方法、相位測距方法等以時域信號特征為基礎的測距方式，從二十世紀的中后期開始就在水下激光探測領域中層出不窮。以非時域探測為基礎的探測方法則以干涉測距、三角測距、光子計數(shù)等方法最具有代表性。為了保證測量精度，諸如相位測距和距離選通的測距方法，均以開發(fā)出包含不同控制精準度的時域門寬度，或者長度不同的測量標尺的方法來改變信號的幅度、強度，為準確檢測物體的速度、距離、坐標等參數(shù)提供技術支撐。例如，距離選通方法所含有的時域門控制的寬度是不會改變的，所以此方法在對應的時域范圍內的對象進行檢測的精度非常高，若被測對象超過此范圍，則會出現(xiàn)測量誤差；相位式測量方法則要求更為嚴格，既要求時域信號的循環(huán)周期和相位分割為固定值，又得滿足門控范圍中的信號必須是最值且具有唯一性。因此能得到以時域信號特性為基礎的探測方式，其探測的范圍和精度難以達到實操要求的結論[6]。

在以非時域信號特征為基礎的探測方式里，最有特征性的是干涉法測距。該方法基于光強的周期變化的原理來達到測距目的。在實踐中，干涉法探測的縱軸探測準確度可以精確到微米。該方法主要應用于探測相同水平位置上不同物體之間的間距，不過缺陷是無法表出被測對象的全部空間坐標。針對此缺陷，可通過調整連續(xù)波的頻率來進行改善，再以相關檢測來掃頻后向的散射光，以此確定目標的距離信息，不過此種方式的探測精度容易受到散斑噪音的影響，又因為散斑噪聲和頻率之間沒有關聯(lián)，因此，該方法對于弱信號的探測精準度是較低的。如文獻[7]介紹的水下三點式激光探測方法，該方法在8 m的測距區(qū)域內可以滿足小于15 cm的平均探測誤差的精度。此探測方法是通過3個探測元件一同對目標進行測量來獲取位置信息，從而實現(xiàn)對對象的三維探測。然而，這種探測方式會因為同步性還有俯仰角的改變等原因導致出現(xiàn)探測誤差。若需要檢測強度較低的微弱信號，可以使用光子計數(shù)的探測方法來檢測探測帶寬中信號里的光子數(shù)量，測得目標距離。但通過微弱信號探測，可能會出現(xiàn)無法準確探測的情況，主要原因可能是因為光子數(shù)量小于散射的光子數(shù)量。

針對上述情況，YU Y等學者[8]以控制單次光子數(shù)量和改變頻帶寬度的方式來改善探測的準確度。雖然該探測方式能以時頻域互相轉換的方法達到高精度目標探測的目的，但是，由于時頻信號自身的分散狀態(tài)和數(shù)量的差異，致使使用任意探測方式都難以實現(xiàn)時頻信號間匹配的精確。

針對匹配時頻信號的問題以及信號過弱所產(chǎn)生的定距精度的不確定性問題，劉欣宇等學者[6]給出了利用小波變換理論和數(shù)學理念相結合來實現(xiàn)時頻信息能量互相對應的探測方法?；跁r域、頻譜區(qū)域中信息的能量相互一致的特征以及頻域的帶通濾波特征，用二元樣條插值的方法來表達信息的時頻對應特性。為了提高對目標對象的精確測量能力，可通過對時域映射分析信號的多點近似逼近和對頻譜進行分析的方法，實現(xiàn)對目標信號的時頻分辨率升高，然后使用記錄所有時域信號的幅值區(qū)域和區(qū)域內相應的頻率之能量最值來獲取與被測對象的距離數(shù)據(jù)。此方式可以對所有時域分析信息實現(xiàn)對頻譜區(qū)域的有效獲取和精確分割，從而提高時域分析信息的可識別性和與有效數(shù)據(jù)的時頻對應，實現(xiàn)了提高實時測距信息精度準確性的目的。

2.2 聲波雷達傳感器

超聲波傳感器的物理特征和一般激光光束或反射波不同，它是一類頻率大于20 kHz的彈性機械波，并且能夠在氣體、液體和固體中傳輸。此傳感器的基本探測方式是由傳感器的發(fā)送裝置發(fā)送出特定頻率的超聲波，經(jīng)由空氣、液體等介質的傳遞，在抵達檢測對象或障礙后反彈而回，然后再由接收器接收反彈回的信號脈沖。其優(yōu)點在于無任何機械傳動元件，不怕電磁干擾以及酸等強烈腐蝕性液體，且穩(wěn)定性較強。利用超聲波傳感器在空氣中的最大傳播速度取值C=340 m/s，然后通過記錄所消耗的時間T，算出發(fā)射點距目標以及障礙物之間的間距L，其基本原理圖如圖2所示。

超聲波探測的主流方式包含相位檢測法、波幅檢測法以及渡越時間檢測法等[9]。波幅檢測法探測方式的計算精度有一定誤差，原因是超聲波在媒介中傳遞時容易被反射波的干擾給影響；相位檢測法有可觀的探測準度，不足之處是其測量范圍受限，所以實踐過程中通常通過渡越時間檢測法來探測，其主要探測方法是記錄由聲波發(fā)射元件發(fā)射出超聲波再返回被接收元件所消耗的時間，稱為渡越時間（transit-time，T/T）。在實際測驗過程中，多數(shù)通過異地脈沖反射的方法來探測與被測物體的距離，其中聲波傳遞距離的一半即為測距結果。與陸地測距不同，在水下的測量環(huán)境非常復雜且變數(shù)頗多，只能通過強化改良陸地測距的方法解決更多的困難，從而落實地形測繪和基礎測距。檢驗表明，通過調低功率、調高頻率方式進行超聲波測距是水下探測中較為實用的方式[10]。

對研發(fā)技術相對較成熟的國外科技而言，水下聲波測距設備的開發(fā)較先進，例如美國的SeaBat8127多波束測量儀，最高作業(yè)深度可達1.5 km，該產(chǎn)品往往用于巨型水下工程或古文明文物鑒定，不適合小型水下測距[11]。

WAN D Z[12]成功研發(fā)了一款低投入的超聲波水下測距機組，并能安放于水下機器人之中，放置其在水域中進行實驗后，所得的數(shù)據(jù)與人工實際測量值完美匹配，符合測距要求。

方賀[13]提出了一種基于超聲波傳感器的水下測距系統(tǒng)。其設計系統(tǒng)內部不但包含高智能的錯誤數(shù)據(jù)上傳系統(tǒng)和遠距離數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)，還滿足多重的測距要求。其中，錯誤數(shù)據(jù)上傳系統(tǒng)可以自主遞交錯誤信息，減少相關工作人員的處理數(shù)據(jù)時間；而遠距離數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)可以將郵箱進行自動連接，系統(tǒng)獲取大量數(shù)據(jù)的同時還傳輸數(shù)據(jù)到服務器內部。在環(huán)境惡劣的兩極地區(qū)，可以減少工作人員的戶外研究時間，保障人員安全。

由于聲視覺系統(tǒng)存在檢測盲區(qū)、噪聲過大、分辨率低、準確度差等缺點，也因此有著最小測量距離的限制。文獻[14]研究調查了一種通過光學視野與測量聲波的水下探究方法。該方法通過攝影成像的特征，對攝影機與測距聲波裝置的幾何關系提出新的算法——水下目標定位方法。該方法通過對定位的水下目標設計算法，再對水里監(jiān)測采集的圖像中的對象進行位置檢驗和分析誤差，實際證明，該定位系統(tǒng)具有較好的定位和探測精度，并且達到水下作業(yè)的標準。

2.3 雙目視覺攝像頭傳感器

雙目視覺攝像頭的基本原理如圖3所示。通過左右兩個電荷耦合器（CCD）攝像機同時在兩個位置對目標進行圖像采集，目標位置將在兩個成像平面內生成坐標，而兩者之間的差異就是視覺差。通過計算出視覺差，便可以基于相似三角形的基本定理來得到被測對象所在位置在世界坐標系中的實際坐標。在得到目標的立體坐標后，AUV和引導目標的相對位置數(shù)據(jù)可以基于以下公式計算，即：

其中，xl、xr——被測對象在兩邊成像面上的橫軸坐標；

T——兩攝像頭的基線之長；

f——攝像頭的焦距；

Z——基于此公式能計算得到對象與相機之間的距離。

水下雙目視覺的距離測量與空氣中距離測量不同，由于液體存在折射作用，入射光線在被攝入于封閉的防水罩中的雙目相機之前會改變傳播的方向，所以空氣中的視覺成像模型不能直接運用于水下。文獻[15]提出了一種精確的水下雙目立體測量系統(tǒng)，先是基于非近似物理水下成像模型與Tsai的標定方法，為了獲取外部參數(shù)對系統(tǒng)提前進行標定（因為內部參數(shù)可在空氣中預先矯正）；然后在已經(jīng)標定的攝像機參數(shù)之后，提出一種可以將水下圖像轉化為空氣中圖像的矯正方法，即可以利用外極約束直接搜索匹配點。

由于水下條件復雜，存在各種雜物、浮游生物和微小顆粒，傳統(tǒng)的水下雙目視覺定位受此影響會導致畫面不清晰、探測精度低。朱志鵬等學者[16]闡述了一種通過雙目視覺的水下引導光源的檢測方法。該方法包括水下攝像機標定、初始成像降噪、目標光源探測、位置數(shù)據(jù)計算等幾個關鍵流程。在初始成像降噪環(huán)節(jié)，首先，通過引入拉普拉斯算子為均值降噪算法改進，同時增強成像強調光源；隨后，以二極化的自適應閾值對像素進行二極化，實現(xiàn)將目標光源與背景分割，從而測量并匹配兩邊圖像的平面光源；最后，采用雙目定位原理，利用所測量到的光源數(shù)據(jù)來計算相對定位。朱志鵬等學者根據(jù)水下環(huán)境特點，對傳統(tǒng)的均值降噪方式做出了改良，突出了引導光源的數(shù)據(jù)，將循環(huán)判斷條件設為連通域，能自動得到高質量成像的二極化閾值，基于加權質心檢驗來獲得準確光源中心，再加以實驗證明該方法能達到水下對接準度標準，優(yōu)化了探測的實時性[16]。

針對圖像增強，郭雨青等學者[17]介紹了一種水中成像加強的算法。該算法是以ULAP高速高效的水下圖像場景深度估計模型為基礎，并且根據(jù)其學習訓練得出的模型系數(shù)得到正確的深度圖，估計背景光和透射圖，以恢復水下的真實場景輻射；針對復原圖像對比度差的問題，郭雨青等學者還通過CLAHE算法將成像進行了對比度優(yōu)化，使得圖像更加清晰，達到了水下圖像增強的目的；最后通過YOLOv4方法來實現(xiàn)目標識別任務。由實驗可知，此文獻提出的增強方式可以較好地實現(xiàn)水下彩色圖像的目標識別任務，比對其原圖進行識別的平均精度提高了33%，可以運用到水下自主機器人上進行目標識別，為進一步研發(fā)水下自主機器人視覺任務奠定基礎。

另外，在計算坐標間距時，雙目視覺定位要對特征點進行解算，而水下圖像質量低，數(shù)據(jù)量小，特征點的提取存在難度，匹配精度較低，實現(xiàn)有效測距有一定困難，所以探測的一個重要步驟是得到特征點。針對這個難點，盛明偉等學者[18]介紹了通過改進SIFT特征匹配算法，發(fā)展了一種水下雙目視覺測量系統(tǒng)。其為了改進水下雙目視覺探測的準度、速率和穩(wěn)定程度等，開發(fā)了對圖像的預處理、SIFT特征點匹配解算等新技術。由于傳統(tǒng)成像的直方圖均衡性結果中存在過于明亮和過于暗沉的現(xiàn)象或者過于增強的特征，研究者們提出了一種融入OTSU閾值解算方法的直方圖均衡化方法的改進方案；此外，還介紹了一種通過融合稀疏匹配搜尋算法來進行改善的SIFT特征對應程序，匹配對應左右視覺的圖像特征，并通過區(qū)域生長計算，可以分別得到水下標定板和機械手臂上的偽彩色視差圖像，再從視差圖像中獲取探測對象對應的位置距離參數(shù)，達到了提升測距與定位精度的目的[18]。

2.4 設備比較

對于上文所提及到的設備，根據(jù)測距與定位時的各類環(huán)境需求，不同裝置所呈現(xiàn)的特點各異，如表1所示。其中，激光雷達擁有高精確度，測距時可精確到厘米，并具有高數(shù)據(jù)率，可增強測距的實時性，在水下的測距和目標識別不受溫度與光線的影響，但缺點是如果水下有揚塵或水質不佳，則會引起反射，產(chǎn)生誤報，或者在水下信號遇到反射差的障礙物，則可能只會反射回來部分信號能量，降低檢測的可靠性。適用于平靜的淺水地區(qū)，如軍事領域，在水下可快速部署機載激光掃描系統(tǒng)，探測、定位和跟蹤水下或水面物體，并能識別大型目標。

表1 不同設備的特點對比

雙目立體視覺則不會有信號強弱或者識別率的限制，直接利用視差來計算距離，可視化程度高。但雙目立體視覺也很依賴于設備本身與環(huán)境條件，低分辨率相機拍攝遠距離圖像會模糊，低光照環(huán)境圖像質量差，測距精度會下降。適用于光照條件好的淺水地區(qū)，可應用于水下目標的監(jiān)控、水下軍事設施的探測和偵察。

聲波傳感器則在黑暗的環(huán)境下也能有很好的探測性能，其頻率高，波長短，對液體與固體的穿透能力都很強，因此在很多短距離的工作條件下有很好的探測與定位效率。而其劣勢是抗干擾能力弱，傳感器的輸出很容易因為任意聲學噪聲的干擾而受到影響，過近的、運行頻率相同的聲波傳感裝置會出現(xiàn)聲學串擾現(xiàn)象，同時也易受到煙霧、灰塵的干擾。其應用主要為水下監(jiān)視，用于對水下目標進行探測、分類、定位和跟蹤。

3 總結與展望

本文對水下機器人探測與定位方法進行了探究，按照其使用裝置與設備對水下機器人進行大致分類，并進一步簡要闡述了測距設備的基本原理、特征和改善方式。對于不同環(huán)境所需求的水下機器人，其探測原理與特點有所區(qū)別，進而讓不同設備在不同算法和環(huán)境條件下有多樣的使用方法。如在光照情況良好的清晰水面下可以采用雙目立體攝像頭傳感器，發(fā)揮對障礙物檢測和辨識以及成像測距的優(yōu)勢，也可以利用激光雷達傳感器在清澈的水下和非常溫環(huán)境進行高精度遠距離探測與作業(yè)，而聲波傳感器則不懼電磁干擾與強腐蝕液體，可在無光的條件下穿透液、固體進行探測。

現(xiàn)有的水下作業(yè)機器人或探測技術已經(jīng)有了大量的發(fā)明與研究改進，不同的裝置在其對應環(huán)境的探測工作中具有一定的優(yōu)勢，對于更為復雜環(huán)境下的探測，例如動態(tài)環(huán)境下的定位與測距，或是在黑暗、充滿噪聲的揚塵水下環(huán)境，則上述傳感器都難以發(fā)揮作用，因此，通過促成多種傳感器融合，在高維、動態(tài)、復雜以及多變的環(huán)境中進行水下探測的研究，將成為水下機器人探測研究的主流方向。