摘要：水下機器人是重要的水下裝備移動載體，可搭載操作機械、樣本采集裝置和環(huán)境傳感器等裝備以實現(xiàn)多樣化的海洋科考任務。本文從水下機器人的類型、導航控制、環(huán)境感知、數(shù)據(jù)采集和樣本采樣等方面進行概括，分析水下機器人在海洋科考領域的應用技術，展望水下機器人的發(fā)展。

　　關鍵詞：水下機器人導航控制環(huán)境感知

　　01水下機器人分類與簡述

　　海洋中蘊藏著豐富的資源，水下環(huán)境數(shù)據(jù)的搜集有助于海洋的深度開發(fā)。傳統(tǒng)的水下科考探測方式主要以船舶和水下拖曳體為載具，通過搭載不同的傳感器實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集和環(huán)境采樣。此類方式需要水面船舶支持，成本較大，且工作深度受限。隨著水下結構設計、導航和控制等技術的發(fā)展，水下機器人技術越來越成熟，已大量應用到海洋科考探測領域，成為近年來我國海洋科考的主力軍[1-2]。水下機器人種類眾多，按照操縱運行方式的不同可分為：遠程纜控水下機器人（RemotelyOperatedVehicle，ROV）、自主式水下機器人（AutonomousUnderwaterVehicle，AUV）、自主與遙控水下機器人（AutonomousandRemotelyOperatedVehicle，ARV）、自主式剖面浮標（AutonomousProfilingFloats，APF）和自主式水下滑翔機（AutonomousUnderwaterGlider，AUG）、等。

　　02水下定位技術

　　水下機器人的定位有多種形式，可分為基于搭載傳感器的航位推算（無源定位）與依賴外部傳感器輔助定位（有源）2種。水下機器人搭載的常用導航傳感器有mems慣導、深度計、高度計、多普勒測速儀（DopplerVelocityLog，DVL）和聲學多普勒流速剖面儀（AcousticDopplerCurrentProfiler，ADCP）等。深度計反饋機器人的深度；高度計測量到水底的距離，主要起避障作用；mems慣導是水下機器人主要的航位推算傳感器，輸出3自由度歐拉角和3自由度加速度數(shù)據(jù)，基于這些數(shù)據(jù)，可進行航位的累積計算，但推算結果隨時間無邊界發(fā)散；DVL、ADCP測量的是相對水體或水底的速度，可很好地校正mems慣導推算數(shù)據(jù)，提高推算精度。此外，利用高敏性的慣導可進一步提高導航精度，高敏性的慣導可檢測到地球自轉速度，能達到1°/10h的偏航角度監(jiān)測準確度，但高敏性慣導因為造價較高，且噪聲與功耗較大，在水下機器人上的應用受到限制。

　　依靠外部信息源的定位是一種絕對定位，可解決航位推算定位的累積誤差問題。水下的外部信息源以聲源為主，根據(jù)聲學基陣間距的大小，可分為長基線定位、短基線定位和超短基線定位。長基線定位類似GPS，需要間隔布置多個聲學信標，長基線陣列可為多個水下目標提供定位。針對水下機器人領域，一般將長基線水下信標置于水底。相比于長基線陣列，短基線陣列的信源間距較小，可整體布置在較小區(qū)域。超短基線定位是近年來發(fā)展較快的技術，聲源陣列集成到一個傳感器中，體積小，使用方便，常用來確定水下機器人相對母船的位置[4]。3種聲學基線定位方式如圖8所示。

　　航位推算方法存在累積誤差問題，依靠外部信息源的定位，存在作用范圍短、布置困難的問題。近年來快速發(fā)展的基于聲學數(shù)據(jù)匹配的定位導航技術可解決以上難題。匹配定位技術主要包括水下同時定位與地圖構建（SimultaneousLocalizationandMapping，SLAM）和水下地形輔助定位技術2種。水下SLAM技術原理與陸地機器人SLAM技術相似，但不同于陸地機器人，水下無法利用激光或視覺獲取高分辨率圖像，水下SLAM主要利用成像聲吶獲取聲學圖像，但因聲學圖像存在噪聲大的問題，導致建圖與定位準確度較差。水下地形輔助定位技術是利用探測的當前地形高度信息與已知的水底地圖做對比分析，推算較可能的當前位置。HGUINAUV應用地形輔助導航技術，可以實現(xiàn)米級的定位。當前全球海域的海底地圖正被逐步構建，地形輔助導航技術將得到越來越多的應用。但該技術受到傳感器噪聲和地圖精度低的影響，在平坦地形會有較大的定位誤差，錯誤定位的判別與恢復是地形輔助導航的一大難題[5]。

　　03環(huán)境感知與采樣

　　水下機器人通過搭載的傳感器獲取周圍水體參數(shù)，通過感知傳感器探測周圍物理環(huán)境，主要通過單波束聲吶探測海底深度，通過側掃聲吶對海底區(qū)域進行二維成像，通過多波束聲吶對目標區(qū)域進行三維成像，通過圖像傳感器獲取圖像信息。聲吶圖像如圖9所示，側掃聲吶的成像是二維的，不能反映深度信息，但根據(jù)圖像的灰度差異可以區(qū)分深度差異。三維聲吶的圖像有深度信息，但受聲吶探頭波束角的限制，成像分辨率較低[6]。

　　在物體采集方面，水下機器人主要依靠機械手抓取目標，可操作抓取的目標類型廣泛，但效率較低。為了提高采集效率，水下機器人通常使用專用的采集裝置獲取一種特定的目標，如用于水體或物體采集的吸合裝置、用于水底生物采集的泵吸裝置和網(wǎng)兜等。我國研制的“海馬”號可攜帶針對“冷泉”環(huán)境調查的采樣底盤及作業(yè)工具，如，多角度高清立體攝像機、插管取樣器、貽貝取樣網(wǎng)兜、機械觸發(fā)式采水瓶、CTD、甲烷傳感器、水下定位信標、側掃聲吶、多波束圖像聲吶和生物誘捕器等作業(yè)工具。

　　04結束語

　　水下機器人是功能強大的海洋信息采集與水下操作裝備，是水下科考的主力軍。經(jīng)過多年發(fā)展，ROV、AUV、AUG、ARV和APF等技術逐步成熟，在結構設計、運動控制、定位導航和樣品采集等技術方面都有了穩(wěn)定的提高，各類水下機器人的功能也逐步拓展，由專用、單一功能向多功能應用發(fā)展。ARV即融合了ROV與AUV的特點；AUG融合了APF與AUV的特點；AUV通過增加推進器的方式，提升了運行穩(wěn)定性。多功能融合是今后水下機器人的發(fā)展方向之一。

　　此外，為了進一步拓展水下機器人的應用范圍，我國開展了多種水下機器人的深遠海深潛研究，并取得了優(yōu)秀的成果。

　　參考文獻：

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　　[3]陳質二,俞建成,張艾群.面向海洋觀測的長續(xù)航力移動自主觀測平臺發(fā)展現(xiàn)狀與展望[J].海洋技術學報,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，陳華林2