水下机器人科学考察技术应用

　　摘要：水下机器人是重要的水下装备移动载体，可搭载操作机械、样本采集装置和环境传感器等装备以实现多样化的海洋科考任务。本文从水下机器人的类型、导航控制、环境感知、数据采集和样本采样等方面进行概括，分析水下机器人在海洋科考领域的应用技术，展望水下机器人的发展。

　　关键词：水下机器人导航控制环境感知

　　01水下机器人分类与简述

　　海洋中蕴藏着丰富的资源，水下环境数据的搜集有助于海洋的深度开发。传统的水下科考探测方式主要以船舶和水下拖曳体为载具，通过搭载不同的传感器实现数据采集和环境采样。此类方式需要水面船舶支持，成本较大，且工作深度受限。随着水下结构设计、导航和控制等技术的发展，水下机器人技术越来越成熟，已大量应用到海洋科考探测领域，成为近年来我国海洋科考的主力军[1-2]。水下机器人种类众多，按照操纵运行方式的不同可分为：远程缆控水下机器人（RemotelyOperatedVehicle，ROV）、自主式水下机器人（AutonomousUnderwaterVehicle，AUV）、自主与遥控水下机器人（AutonomousandRemotelyOperatedVehicle，ARV）、自主式剖面浮标（AutonomousProfilingFloats，APF）和自主式水下滑翔机（AutonomousUnderwaterGlider，AUG）、等。

　　02水下定位技术

　　水下机器人的定位有多种形式，可分为基于搭载传感器的航位推算（无源定位）与依赖外部传感器辅助定位（有源）2种。水下机器人搭载的常用导航传感器有mems惯导、深度计、高度计、多普勒测速仪（DopplerVelocityLog，DVL）和声学多普勒流速剖面仪（AcousticDopplerCurrentProfiler，ADCP）等。深度计反馈机器人的深度；高度计测量到水底的距离，主要起避障作用；mems惯导是水下机器人主要的航位推算传感器，输出3自由度欧拉角和3自由度加速度数据，基于这些数据，可进行航位的累积计算，但推算结果随时间无边界发散；DVL、ADCP测量的是相对水体或水底的速度，可很好地校正mems惯导推算数据，提高推算精度。此外，利用高敏性的惯导可进一步提高导航精度，高敏性的惯导可检测到地球自转速度，能达到1°/10h的偏航角度监测准确度，但高敏性惯导因为造价较高，且噪声与功耗较大，在水下机器人上的应用受到限制。

　　依靠外部信息源的定位是一种绝对定位，可解决航位推算定位的累积误差问题。水下的外部信息源以声源为主，根据声学基阵间距的大小，可分为长基线定位、短基线定位和超短基线定位。长基线定位类似GPS，需要间隔布置多个声学信标，长基线阵列可为多个水下目标提供定位。针对水下机器人领域，一般将长基线水下信标置于水底。相比于长基线阵列，短基线阵列的信源间距较小，可整体布置在较小区域。超短基线定位是近年来发展较快的技术，声源阵列集成到一个传感器中，体积小，使用方便，常用来确定水下机器人相对母船的位置[4]。3种声学基线定位方式如图8所示。

　　航位推算方法存在累积误差问题，依靠外部信息源的定位，存在作用范围短、布置困难的问题。近年来快速发展的基于声学数据匹配的定位导航技术可解决以上难题。匹配定位技术主要包括水下同时定位与地图构建（SimultaneousLocalizationandMapping，SLAM）和水下地形辅助定位技术2种。水下SLAM技术原理与陆地机器人SLAM技术相似，但不同于陆地机器人，水下无法利用激光或视觉获取高分辨率图像，水下SLAM主要利用成像声呐获取声学图像，但因声学图像存在噪声大的问题，导致建图与定位准确度较差。水下地形辅助定位技术是利用探测的当前地形高度信息与已知的水底地图做对比分析，推算较可能的当前位置。HGUINAUV应用地形辅助导航技术，可以实现米级的定位。当前全球海域的海底地图正被逐步构建，地形辅助导航技术将得到越来越多的应用。但该技术受到传感器噪声和地图精度低的影响，在平坦地形会有较大的定位误差，错误定位的判别与恢复是地形辅助导航的一大难题[5]。

　　03环境感知与采样

　　水下机器人通过搭载的传感器获取周围水体参数，通过感知传感器探测周围物理环境，主要通过单波束声呐探测海底深度，通过侧扫声呐对海底区域进行二维成像，通过多波束声呐对目标区域进行三维成像，通过图像传感器获取图像信息。声呐图像如图9所示，侧扫声呐的成像是二维的，不能反映深度信息，但根据图像的灰度差异可以区分深度差异。三维声呐的图像有深度信息，但受声呐探头波束角的限制，成像分辨率较低[6]。

　　在物体采集方面，水下机器人主要依靠机械手抓取目标，可操作抓取的目标类型广泛，但效率较低。为了提高采集效率，水下机器人通常使用专用的采集装置获取一种特定的目标，如用于水体或物体采集的吸合装置、用于水底生物采集的泵吸装置和网兜等。我国研制的“海马”号可携带针对“冷泉”环境调查的采样底盘及作业工具，如，多角度高清立体摄像机、插管取样器、贻贝取样网兜、机械触发式采水瓶、CTD、甲烷传感器、水下定位信标、侧扫声呐、多波束图像声呐和生物诱捕器等作业工具。

　　04结束语

　　水下机器人是功能强大的海洋信息采集与水下操作装备，是水下科考的主力军。经过多年发展，ROV、AUV、AUG、ARV和APF等技术逐步成熟，在结构设计、运动控制、定位导航和样品采集等技术方面都有了稳定的提高，各类水下机器人的功能也逐步拓展，由专用、单一功能向多功能应用发展。ARV即融合了ROV与AUV的特点；AUG融合了APF与AUV的特点；AUV通过增加推进器的方式，提升了运行稳定性。多功能融合是今后水下机器人的发展方向之一。

　　此外，为了进一步拓展水下机器人的应用范围，我国开展了多种水下机器人的深远海深潜研究，并取得了优秀的成果。

　　参考文献：

　　[1]SATJAS,JOSEPHC,EDINO,etal.UnderwaterManipulators:AReview[J].OceanEngineering,2018,163:431-450.

　　[2]WILDERN.ReviewonUnmannedUnderwaterRobotics,StructureDesigns,Materials,Sensors,Actuators,andNavigationControl[J].JournalofRobotics,2021(1):1-26.

　　[3]陈质二,俞建成,张艾群.面向海洋观测的长续航力移动自主观测平台发展现状与展望[J].海洋技术学报,2016,35(1):122-130.

　　[4]CONGY,GUCJ,ZHANGT,etal.UnderwaterRobotSensingTechnology:ASurvey[J].FundamentalResearch,2021(3):337-345.

　　[5]LIUYJ,ZHANGGC,HUANGZJ.StudyontheArcticUnderwaterTerrainAidedNavigationBasedonFuzzyParticleFilter[J].InternationalJournalofFuzzySystems,2021,23(4):1017-1026.

　　[6]HUANGH,TANGQ,LIJY,etal.AReviewonUnderwaterAutonomousEnvironmentalPerceptionandTargetGrasp,theChallengeofRoboticOrganismCapture[J].OceanEngineering,2019,195(1):106644.

　　李小新1，陈华林2

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