國(guó)內(nèi)外水下機(jī)器人研究前沿動(dòng)態(tài)追蹤：基于CiteSpace 可視化分析

張波波，Dongphil Chun*，代學(xué)冬

（韓國(guó)國(guó)立釜慶大學(xué)技術(shù)經(jīng)營(yíng)專門大學(xué)院，韓國(guó) 釜山）

引言

黨的二十大明確提出，發(fā)展海洋經(jīng)濟(jì)、保護(hù)海洋生態(tài)環(huán)境、加快建設(shè)海洋強(qiáng)國(guó)。由于海洋環(huán)境的復(fù)雜性和未知性，且人類到達(dá)海底深度有限，水下機(jī)器人已成為開發(fā)海洋經(jīng)濟(jì)的重要工具，并廣泛應(yīng)用于海洋資源開發(fā)、深?？蒲刑綔y(cè)、水下軍事打擊等領(lǐng)域。

學(xué)術(shù)界對(duì)水下機(jī)器人展開深入的研究，已涌現(xiàn)出眾多科研成果。大量學(xué)者從水下機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)方面進(jìn)行探索與研究，如劉雨青等[1]、Zhu 等[2]。也有學(xué)者采用不同研究方法對(duì)相關(guān)研究?jī)?nèi)容進(jìn)行了綜述，如孫玉山等[3]、康帥等[4]，大部分學(xué)者以主觀綜述、定性分析為主，而采用文獻(xiàn)計(jì)量等研究方法的定量分析較少，趙羿羽等[5]借助CiteSpace 等工具分析了國(guó)外水下機(jī)器人研究熱點(diǎn)。但現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)研究熱點(diǎn)及研究趨勢(shì)等內(nèi)容分析力度不夠，且主要針對(duì)國(guó)外水下機(jī)器人相關(guān)研究文獻(xiàn)，缺乏國(guó)內(nèi)外在該領(lǐng)域的研究比較分析。

國(guó)內(nèi)外水下機(jī)器人已經(jīng)歷了多年的發(fā)展，所涉及的研究?jī)?nèi)容呈現(xiàn)多樣化，研究方向分散化特征明顯，缺乏一條全局的、宏觀的邏輯主線。同時(shí)，目前仍缺少對(duì)國(guó)內(nèi)外水下機(jī)器人研究熱點(diǎn)主題和趨勢(shì)的宏觀分析以及研究成果的系統(tǒng)性描述。因此，本文選取國(guó)內(nèi)外水下機(jī)器人研究相關(guān)文獻(xiàn)，借助CiteSpace 工具和文獻(xiàn)計(jì)量方法對(duì)相關(guān)研究成果進(jìn)行全面梳理，分析該領(lǐng)域的研究主題及發(fā)展趨勢(shì)，以期為水下機(jī)器人相關(guān)研究后續(xù)發(fā)展提供參考和借鑒。

1 水下機(jī)器人領(lǐng)域文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)學(xué)術(shù)期刊出版總庫(kù)(CNKI)，利用CNKI 高級(jí)檢索工具，以“水下機(jī)器人”、“水下滑翔機(jī)”、“水下航行器”、“無(wú)人潛水器”為主題詞，檢索時(shí)間范圍不限，檢索時(shí)間為2023 年4 月30 日，文獻(xiàn)檢索范圍為中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)(CSCD)、中文社會(huì)科學(xué)引文索引(CSSCI）、北大中文核心期刊(PKU)、中國(guó)人文社會(huì)科學(xué)期刊(AMI)。去除會(huì)議、報(bào)紙、標(biāo)準(zhǔn)等非學(xué)術(shù)性期刊，最終得到目標(biāo)文獻(xiàn)2 653 篇(以下簡(jiǎn)稱中文文獻(xiàn))。

國(guó)外數(shù)據(jù)來(lái)源于Web of Science 核心集合數(shù)據(jù)庫(kù)(WoS)，以“underwater vehicle”、“underwater robot”、“underwater glider”為主題詞，檢索時(shí)間范圍不限，檢索時(shí)間為2023 年4 月30 日，文獻(xiàn)檢索范圍涉及社會(huì)科學(xué)引文索引 (SSCI)、以科學(xué)引文檢索擴(kuò)展版(SCI-EXPANDED)，文獻(xiàn)類型為論文，共檢索到9 924篇文獻(xiàn)(以下簡(jiǎn)稱英文文獻(xiàn))。

1.2 文獻(xiàn)數(shù)量趨勢(shì)分析

文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量可以反映某一學(xué)科或領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)。根據(jù)文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量繪制水下機(jī)器人相關(guān)研究文獻(xiàn)的分布圖(如圖1 所示)，因2023 年的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)不滿一年，故未在該圖中顯示。其中，國(guó)外水下機(jī)器人相關(guān)研究呈現(xiàn)明顯的階段特征，大致可以分為三個(gè)階段。第一階段為早期研究(1960-1990)，文獻(xiàn)數(shù)量較少，平均每年2 篇，主要是圍繞基礎(chǔ)理論、技術(shù)展開研究。第二階段為緩慢發(fā)展階段(1991-2010)，文獻(xiàn)數(shù)量大量增加，平均每年80 篇，逐漸引起學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界的高度關(guān)注。第三階段為快速上升階段(2011-2022)，文獻(xiàn)數(shù)量呈爆發(fā)式的增長(zhǎng)趨勢(shì)，且水下機(jī)器人已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域廣泛使用。

圖1 水下機(jī)器人研究文獻(xiàn)的年度分布

根據(jù)英文文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)各個(gè)國(guó)家的發(fā)文數(shù)量(如圖2 所示)，中國(guó)、美國(guó)的文獻(xiàn)數(shù)量最多，分別為3 583 篇、2 016 篇，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其他國(guó)家的發(fā)文數(shù)量，意大利、日本、英國(guó)、韓國(guó)、加拿大等沿海國(guó)家在水下機(jī)器人領(lǐng)域擁有大量科研成果。

圖2 水下機(jī)器人研究英文文獻(xiàn)的國(guó)家網(wǎng)絡(luò)

其中，國(guó)內(nèi)的水下機(jī)器人研究起源于20 世紀(jì)70 年代末，起步晚于國(guó)外且發(fā)文數(shù)量相對(duì)滯后。2005 年之前，中文文獻(xiàn)的發(fā)文數(shù)量一直處于較低水平，2005 年后發(fā)文數(shù)量快速增長(zhǎng)并保持相對(duì)穩(wěn)定，共計(jì)約2 451 篇，占中文文獻(xiàn)樣本數(shù)量的92.4%。

2 關(guān)鍵技術(shù)視角下的水下機(jī)器人研究

關(guān)鍵詞反映了文獻(xiàn)的研究主題，通過(guò)對(duì)關(guān)鍵詞的統(tǒng)計(jì)分析，有助于深入了解水下機(jī)器人研究領(lǐng)域的重點(diǎn)與偏好。本文通過(guò)CiteSpace 工具對(duì)英文、中文文獻(xiàn)分別進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，并統(tǒng)計(jì)解析結(jié)果(如表1 所示)，其中關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次越大，說(shuō)明對(duì)應(yīng)主題的研究熱度越高。

表1 水下機(jī)器人研究文獻(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞(前20 位)

從表1 可以發(fā)現(xiàn)，“autonomous underwater vehicle”、“underwater vehicle”、“design”是英文文獻(xiàn)出現(xiàn)頻次最多的關(guān)鍵詞，“system”、“model”、“navigation”、“trajectory tracking”、“performance”等關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次位居前列；“路徑規(guī)劃”、“仿真”、“運(yùn)動(dòng)按制”是中文文獻(xiàn)出現(xiàn)頻次最多的關(guān)鍵詞，“滑模按制”、“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”、“組合導(dǎo)航”、“按制系統(tǒng)”等關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次也位居前列。

結(jié)合參考文獻(xiàn)的研究?jī)?nèi)容和關(guān)鍵詞的統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)水下機(jī)器人研究的主題進(jìn)行歸納總結(jié)。從水下機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)的視角來(lái)看，主要涉及導(dǎo)航技術(shù)、路徑規(guī)劃、跟蹤按制、目標(biāo)識(shí)別、仿真技術(shù)、故障診斷等。以下將圍繞水下機(jī)器人的部分關(guān)鍵技術(shù)展開討論：

2.1 跟蹤按制

軌跡跟蹤按制主要包括用戶界面、軌跡跟蹤按制和軌跡規(guī)劃三部分，而軌跡跟蹤按制的精確度和穩(wěn)定性影響水下機(jī)器人的最終任務(wù)完成，目前主要的軌跡跟蹤按制方法包括PID 按制、模糊按制、自適應(yīng)按制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按制、滑模變結(jié)構(gòu)按制等，詳細(xì)描述如表2所示。

針對(duì)上述提到的幾種跟蹤按制方法，每一種按制策略都存在一定的局限性，因此在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，采用多種按制方法相結(jié)合的模式，形成新的按制策略，從而實(shí)現(xiàn)更加理想的按制效果。

基于此，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在跟蹤按制領(lǐng)域提出了先進(jìn)的技術(shù)解決方案，但現(xiàn)階段軌跡跟蹤按制在關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域仍有待進(jìn)一步解決或優(yōu)化。例如，水下環(huán)境的不確定性，導(dǎo)致水下機(jī)器人運(yùn)動(dòng)可靠性和穩(wěn)定性較復(fù)雜；受到非線性機(jī)器人動(dòng)力學(xué)和海流時(shí)變干擾的影響，實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的軌跡跟蹤存在挑戰(zhàn)性。

2.2 組合導(dǎo)航

導(dǎo)航系統(tǒng)作為水下機(jī)器人的引導(dǎo)，在水下機(jī)器人的發(fā)展過(guò)程中發(fā)揮著重要的作用。目前水下導(dǎo)航的主要方法包括慣性導(dǎo)航、航位推算、聲學(xué)導(dǎo)航、地球物理導(dǎo)航，詳細(xì)描述如表3 所示。

隨著水下機(jī)器人導(dǎo)航性能需求的不斷提升，上述單一的導(dǎo)航方式在精度、穩(wěn)定性等方面不能滿足當(dāng)前的導(dǎo)航需求，多種組合導(dǎo)航方式應(yīng)運(yùn)而生，并已成為水下機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)的主要發(fā)展方向。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者在水下機(jī)器人組合導(dǎo)航領(lǐng)域形成了諸多的研究成果，反映了當(dāng)前研究的發(fā)展趨勢(shì)。首先，水下導(dǎo)航將采用慣性導(dǎo)航、聲學(xué)導(dǎo)航、地球物理導(dǎo)航等多種組合模式，以獲取高性能、高精度的水下導(dǎo)航信息；其次，針對(duì)水下復(fù)雜的環(huán)境特征，不斷優(yōu)化、設(shè)計(jì)具有高魯棒性的濾波算法，以提高數(shù)據(jù)濾波處理的質(zhì)量。

2.3 目標(biāo)識(shí)別

由于水下環(huán)境的復(fù)雜性，有效獲取水下目標(biāo)信息對(duì)水下機(jī)器人的應(yīng)用至關(guān)重要。水下目標(biāo)識(shí)別主要涉及兩方面的內(nèi)容：一是目標(biāo)圖像處理，二是目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別。目前傳統(tǒng)的圖像處理可分為圖像復(fù)原與圖像增強(qiáng)，對(duì)水下圖像的顏色失真、圖像霧化和模糊進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)復(fù)原真實(shí)圖像或者突出目標(biāo)特征。

到目前為止，聲納是水下目標(biāo)識(shí)別最成熟的技術(shù)之一，但也存在一些局限性。其難點(diǎn)在于：聲波在水中傳播受到嚴(yán)重的干擾，以及水聲信道的空變形和時(shí)變，使得聲納成像技術(shù)具有像素?cái)?shù)據(jù)少、分辨率低等缺點(diǎn)，其發(fā)展落后于空氣環(huán)境中的目標(biāo)識(shí)別。

未來(lái)水下目標(biāo)識(shí)別技術(shù)將不斷優(yōu)化水下圖像處理算法的魯棒性與實(shí)時(shí)性，針對(duì)不同水域環(huán)境設(shè)計(jì)個(gè)性化圖像處理算法。同時(shí)，在惡劣環(huán)境下，采用圖像精準(zhǔn)識(shí)別技術(shù)，并提升水下機(jī)器人目標(biāo)探測(cè)識(shí)別的智能性。

3 水下機(jī)器人研究前沿分析

一般而言，關(guān)鍵詞激增指數(shù)能夠反映某一階段關(guān)鍵詞的高頻次變化率，這些關(guān)鍵詞體現(xiàn)了該領(lǐng)域的研究趨勢(shì)和前沿。本文通過(guò)CiteSpace 對(duì)水下機(jī)器人研究的英文文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞突現(xiàn)檢測(cè)，并統(tǒng)計(jì)突現(xiàn)率前20 位的關(guān)鍵詞，發(fā)現(xiàn)2011-2023 年期間出現(xiàn)了多種類型的突變性關(guān)鍵詞，說(shuō)明了水下機(jī)器人研究領(lǐng)域的多樣化特征。其中，強(qiáng)度最大的關(guān)鍵詞分別是“mathematical model”、“l(fā)ocomotion”和“task analysis”，強(qiáng)度值分別為20.05、12.97 和11.49；突現(xiàn)時(shí)間持續(xù)最長(zhǎng)的關(guān)鍵詞為“evolution”和“coordinated control”，持續(xù)時(shí)間分別為8 年、6 年。近幾年突現(xiàn)的關(guān)鍵詞有“energyconsumption”、 “l(fā)ocationawareness”、“internet”、“deep learning”、“task analysis”等，說(shuō)明這些研究?jī)?nèi)容在水下機(jī)器人領(lǐng)域中比較活躍，在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)有可能成為該領(lǐng)域的研究前沿方向。

3.1 人工智能

隨著人工智能的快速發(fā)展，任務(wù)分析(task analysis)、深度學(xué)習(xí)(deep learning)等人工智能方法已應(yīng)用于水下機(jī)器人，不斷提高了水下機(jī)器人的自主行為預(yù)測(cè)、環(huán)境感知理解等智能化水平，以滿足更復(fù)雜、更極端的任務(wù)需求。

例如，國(guó)內(nèi)外學(xué)者將深度學(xué)習(xí)用于目標(biāo)識(shí)別和分類，使得水下機(jī)器人在數(shù)字圖像處理等方面取得了顯著的成果，比如珊瑚、魚類和浮游生物等物體的識(shí)別；也有學(xué)者指出，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的水下機(jī)器人路徑規(guī)劃，弱化了水下環(huán)境和模型精度的約束；同時(shí)，在水下機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)按制領(lǐng)域，強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)于變化環(huán)境具有較好的適應(yīng)能力。

由于不僅限于以上優(yōu)勢(shì)，將人工智能技術(shù)與水下機(jī)器人的深度融合，已成為水下機(jī)器人未來(lái)的重要發(fā)展趨勢(shì)之一。

3.2 續(xù)航技術(shù)

能源是影響水下機(jī)器人航線距離的重要因素。目前，大部分水下機(jī)器人采用電池供電，包括鋰電池、堿性電池、燃料電池，具有能量密度高、體積小以及無(wú)需轉(zhuǎn)換就能直接供電等優(yōu)點(diǎn)。同時(shí)，風(fēng)能、太陽(yáng)能、波浪能、潮汐能等可再生能源為水下機(jī)器人源源不斷的提供能量，可以有效提高續(xù)航和采樣能力，關(guān)于可再生能源的采集和利用已成為重要的研究方向。

此外，一套功能完備且智能的能源管理、監(jiān)測(cè)系統(tǒng)同樣重要，提高能源利用效率并降低事故發(fā)生可能性。研究發(fā)現(xiàn)，以能源消耗(energy consumption)為例，通過(guò)運(yùn)動(dòng)優(yōu)化按制方法可以提高水下機(jī)器人的續(xù)航能力；建立洋流對(duì)水下機(jī)器人能耗影響的成本模型，以規(guī)劃出一條最佳的能耗路徑。

4 結(jié)論

本文基于科學(xué)知識(shí)圖譜和文獻(xiàn)計(jì)量方法，對(duì)國(guó)內(nèi)外主要核心數(shù)據(jù)庫(kù)中水下機(jī)器人研究領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，通過(guò)繪制文獻(xiàn)數(shù)量圖表、關(guān)鍵詞共現(xiàn)及突現(xiàn)圖表等客觀揭示水下機(jī)器人研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)及未來(lái)趨勢(shì)，主要結(jié)論如下：

首先，從文獻(xiàn)數(shù)量來(lái)看，整體呈現(xiàn)逐年遞增趨勢(shì)，英文文獻(xiàn)數(shù)量的階段性特征比較明顯，先后經(jīng)歷了早期研究階段、緩慢發(fā)展階段、快速上升階段，學(xué)術(shù)界對(duì)該領(lǐng)域的研究保持較高的研究熱度，中國(guó)、美國(guó)是發(fā)文量最大的國(guó)家。

其次，從關(guān)鍵詞分析來(lái)看，研究熱點(diǎn)涉及水下機(jī)器人的多個(gè)核心領(lǐng)域，主要包括“autonomous underwater vehicle”、“underwater vehicle”、“路徑規(guī)劃”、“仿真”等。其中，“跟蹤按制”、“組合導(dǎo)航”、“目標(biāo)識(shí)別”等也是相關(guān)文獻(xiàn)研究的熱點(diǎn)主題，反映了學(xué)術(shù)界高度關(guān)注水下機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)研究。

最后，從關(guān)鍵詞突現(xiàn)來(lái)看，隨著時(shí)間推移而突變性關(guān)鍵詞出現(xiàn)了不同變化，水下機(jī)器人研究領(lǐng)域呈現(xiàn)多樣性特征，近幾年突現(xiàn)的關(guān)鍵詞有“energy consumption”、“task analysis”、“deep learning”等，說(shuō)明這些主題在水下機(jī)器人研究領(lǐng)域中比較活躍，將成為該領(lǐng)域的研究趨勢(shì)。