1、水下機器人發展趨勢關鍵詞：水下機器人、智能水下機器人、智能體系、運動控制、通訊導 航、探測識別、高效能源隨著人類海洋開發的步伐不斷加快，水下機器人技術作為人類探索 海洋最重要的手段得到了空前的重視和發展。 作者對水下機器人進行了 定義與分類。介紹了近年來國內外水下機器人的發展現狀與發展趨勢， 重點針對智能水下機器人的主要關鍵技術及未來發展方向進行了分析。地球的表面積為5. 1億km2而海洋白面積為3. 6億km2占地球表 面積71%的海洋是人類賴以生存和發展的四大戰略空間一一陸、海、空、天中繼陸地之后的第二大空間，是能源、生物資源和金屬資源的戰略性 開發基地，不但是目前最現實的，而且是最具發展

2、潛力的空間。作為藍 色國土的海洋密切關系到人類的生存和發展，進入 21世紀后，人類更 加強烈的感受到陸地資源日趨緊張的壓力， 這是人類面臨的最現實的問 題。海洋即將成為人類可持續發展的重要基地，是人類未來的希望。水 下機器人從20世紀后半葉誕生起，就伴隨著人類認識海洋、開發海洋 和保護海洋的進程不斷發展。專為在普通潛水技術較難到達的區域和深 度執行各種任務而生的水下機器人，將使海洋開發進人一個全新的時 代，在人類爭相向海洋進軍的21世紀，水下機器人技術作為人類探索 海洋最重要的手段必將得到空前的重視和發展 1。1海洋對人類的重要性海洋作為藍色國土，首先是一個沿海國家的“門戶”，是其與遠方 聯系

3、的便捷途徑，并且“門戶”的安全是國家安全的重要組成部分，早 在2 500多年前古希臘海洋學家鍬未斯托克就提出過“誰控制了海洋， 誰就控制了一切”。很久以來人們就依賴于海洋航道進行大量的物品貿 易，現在整個世界大部分的貨物運輸都依賴于海上運輸，海洋運輸是整 個經濟正常運轉必要的一環。更重要的是，現在很多國家的石油、礦石 等最基本的生產資料大部分都依賴于海洋運輸， 海洋運輸的安全和對海 洋的控制力成為一個國家生存的基本保障。近年來再次掀起海洋熱的浪潮是因為陸上的資源有限，很多資源已經開發殆盡，而海洋中蘊藏著豐富的能源、礦產資源、生物資源和金屬 資源等，人們急需開發這些資源以接替所剩不多的陸上資源來

4、維持發 展。更為重要的是，地球上半數以上面積的海洋是國際海域，這些區域 內全部的資源屬于全體人類，不屬于任何國家。但目前的現狀是只有少 數國家有能力對這些資源進行初步開采， 這些國家在其已探明的區域擁 有優先開采權，相對于那些沒有能力開采的國家這幾乎就等于獨享這部 分資源。因此海洋已經成為國際戰略競爭的焦點，爭奪國際海洋資源是 一項造福子孫后代的偉大事業。 所以水下技術成為目前重點研究的高新 技術之一，智能水下機器人作為高效率的水下工作平臺在海洋開發與利 用中起到至關重要的作用。2水下機器人的定義與分類2. 1水下機器人的定義與概述水下機器人也稱作無入水下潛水器 (unmanned un. d

5、erwater vehicles , UUV)它并不是一個人們通常想象的具有類人形狀的機器，而是一種可 以在水下代替人完成某種任務的裝置。在外形上更像一艘微小型潛艇， 水下機器人的自身形態是依據水下工作要求來設計的。生活在陸地上的人類經過自然進化，諸多的自身形態特點是為了滿足陸地運動、感知和 作業要求，所以大多數陸地機器人在外觀上都有類人化趨勢，這是符合 仿生學原理的。水下環境是屬于魚類的“天下”，人類身體的形態特點 與魚類相比則完全處于劣勢，所以水下運載體的仿生大多體現在對魚類 的仿生上。目前水下機器人大部分是框架式和類似于潛艇的回轉細長 體，隨著仿生技術的不斷發展，仿魚類形態甚至是運動方式

6、的水下機器 人將會不斷發展。水下機器人工作在充滿未知和挑戰的海洋環境中，風、浪、流、深水壓力等各種復雜的海洋環境對水下機器人的運動和控制干 擾嚴重，使得水下機器人的通信和導航定位十分困難，這是與陸地機器 人最大的不同，也是目前阻礙水下機器人發展的主要因素2|。2. 2水下機器人的分類水下潛水器根據是否載人分為載人潛水器和無人潛水器兩類。載人潛水器由人工輸入信號操控各種機動與動作，由潛水員和科學家通過觀 察窗直接觀察外部環境，具優點是由人工親自做出各種核心決策，便于 處理各種復雜問題，但是人生命安全的危險性增大。由于載人需要足夠的耐壓空間、可靠的生命安全保障和生命維持系統，這將為潛水器帶來 體積

7、龐大、系統復雜、造價高昂、工作環境受限等不利因素。無人水下 潛水器就是人們常說的水下機器人，由于沒有載人的限制，它更適合長 時間、大范圍和大深度的水下作業。無人潛水器按照與水面支持系統間 聯系方式的不同可以分為下面兩類。（1）有纜水下機器人，或者稱作遙 控水下機器人（remotely operated vehicle,簡稱ROV） RO嘀要由電纜從母船接受動力，并且RO"是完全自主的，它需要人為的干預，人 們通過電纜對ROVS行遙控操彳K電纜對RoV像“臍帶”對于胎兒一樣 至關重要，但是由于細長的電纜懸在海中成為 RoV最脆弱的部分，大大 限制了機器人的活動范圍和工作效率。（2）無纜

8、水下機器人，常稱作自 治水下機器人或智能水下機器人 （autonomous underwater vehicle ,簡 稱AUV）, AUV自身擁有動力能源和智能控制系統，它能夠依靠自身的智 能控制系統進行決策與控制，完成人們賦予的工作使命。AUVM新一代的水下機器人，由于其在經濟和軍事應用上的遠大前景，許多國家已經 把智能水下機器人的研發提上日程。有纜水下機器人都是遙控式的，根 據運動方式不同可分為拖曳式、（海底）移動式和浮游（自航）式三種。無 纜水下機器人都是自治式的，它能夠依靠本身的自主決策和控制能力高 效率地完成預定任務，擁有廣闊的應用前景，在一定程度上代表了目前 水下機器人的發展趨勢

9、。2. 3自治水下機器人自治水下機器人，又稱智能水下機器人，是將人工智能、探測識別、 信息融合、智能控制、系統集成等多方面的技術集中應用于同一水下載 體上，在沒有人工實時控制的情況下，自主決策、控制完成復雜海洋環 境中的預定任務使命的機器人。 俄羅斯科學家B. C.亞斯特列鮑夫等人 所著的水下機器人中指出第3代智能水下機器人是一種具有高度人 工智能的系統，具特點是具有高度的學習能力和自主能力，能夠學習并 自主適應外界環境變化。執行任務過程中不需要人工干預，設定任務使 命給機器人后，由其自主決定行為方式和路徑規劃，軍事領域中各種戰 術甚至戰略任務都依靠其自主決策來完成。 智能水下機器人能夠高效率

10、 地執行各種戰略戰術任務，擁有廣泛的應用空間，代表了水下機器人技 術的發展方向L3|。3國內外AUV勺發展現狀與趨勢3. 1國內外AUV勺發展現狀智能水下機器人（AuV）是無人水下機器人（UUV）的一種。無人水下航 行器技術無論在軍事上、還是民用方面都已不是新事物，其研制始于20 世紀50年代，早期民用方面主要用于水文調查、海上石油與天然氣的 開發等，軍用方面主要用于打撈試驗丟失的海底武器 （如魚雷），后來在 水雷戰中作為滅雷具得到了較大的發展。20世紀80年代末，隨著計算機技術、人工智能技術、微電子技術、小型導航設備、指揮與控制硬件、 邏輯與軟件技術的突飛猛進，自主式水下航行器得到了大力發展

11、。由于AUV罷脫了系纜的牽絆，在水下作戰和作業方面更加靈活，該技術日益 受到發達國家軍事海洋技術部門的重視。在過去的十幾年中，水下技術較發達的國家像美國、日本、俄羅斯、 英國、法國、德國、加拿大、瑞典、意大利、挪威、冰島、葡萄牙、丹 麥、韓國、澳大利亞等建造了數百個智能水下機器人，雖然大部分為試 驗用，但隨著技術的進步和需求的不斷增強，用于海洋開發和軍事作戰 的智能水下機器人不斷問世。由于智能水下機器人具有在軍事領域大大 提升作戰效率的優越性，各國都十分重視軍事用途智能水下機器人的研 發，著名的研究機構有：美國麻省理工學院 MIT Sea Grant' S AUV實 驗室、美國海軍研究

12、生院(Naval Postgraduate Sch001) 智能水下運載 器研究中心、美國伍慈侯海洋學院(Woods Hole oceanographic Institute)、美國佛羅里達大西洋大學高級海洋系統實驗室(AdvancedMarine Systems La boratory)、美國緬因州大學海洋系統工程實驗室 (Marine Systems Underwater Systems Institute) 、美國夏威夷大學 自動化系統實驗室(Autonomous Systems Laboratory)、日本東京大學 機器人應用實驗室(Underwater Robotics Applic

13、ationLaboratory(URA)、英國海事技術中心(Marine Technology Center)等。 美國海軍研究生院AUVARIES(圖1。見封二)，主要用于研究智能控制、 規劃與導航、目標探測與識別等技術。圖2(見封二)是美國麻省理工學院的水下機器人Odyssey II ,它長2. 15 m,直彳空為0. 59 m,用于兩個特殊的科學使命：在海冰下標圖，以理解北冰洋下的海冰機制； 檢測中部大洋山脊處的火山噴發。 美國的ABE置3,見封二）最大潛深6 000 m,最大速度2節（編者注：1節=1海里/時=1. 852 km/ h）,巡航 速度1節，考察距離n 30 km,考察日t

14、間n 50 h,能夠在沒有支持母船 的情況下，較長時間地執行海底科學考察任務，它是對載人潛水器和無 人遙控潛水器的補充，以構成科學的深海考察綜合體系，為載人潛水器 提供考察目的地的詳細信息。日本研制的R2D4水下機器人（圖4,見封二）長4. 4 寬1. 08 m,高0. 81m 重1 506 kg,最大潛深4 000 主要用于深海及熱帶海區礦藏的探察。能自主地收集數據，可用于探測 噴涌熱水的海底火山、沉船、海底礦產資源和生物等。REMuS（remoteenvironmental monitoring units ,遠距離環境監測裝置）是美 Hydroid 公司的系列水下機器人（圖5,見封二）。

15、RE MUS6000T作深度為256 000 m,是一個高度模塊化的系統，代表了自主式水下探測器的最高水 平。中國智能水下機器人技術的研究開始于 20世紀80年代中期，主要 研究機構包括中國科學院沈陽自動化研究所和哈爾濱工程大學等。中國科學院沈陽自動化研究所蔣新松院士領導設計了 “海人一號”遙控式水 下機器人試驗樣機。之后“ 863”計劃的自動化領域開展了潛深1 000 m 的“探索者號”智能水下機器人的論證與研究工作，做出了非常有意義 的探索性研究。哈爾濱工程大學的智水系列智能水下機器人已經突破智 能決策與控制等多個技術難關，各項技術標準都在向工程可應用級別靠攏。圖6（見封二）的哈爾濱工程大

16、學“智水一 4”智能水下機器人在真 實海洋環境下實現了自主識別水下目標和繪制目標圖、自主規劃安全航行路線和模擬自主清除目標等多項功能。圖 7（見封二）是哈爾濱工程大 學的綜合探測智能水下機器人。目前通過各科研機構和大專院校的同期 研制工作，智能水下機器人已經服役并正在形成系列，特別是中國科學 院沈陽自動化研究所與俄羅斯合作的 6 000 m潛深的CL 01（圖8,見 封二）和CR 02系列預編程控制的水下機器人，已經完成了太平洋深 海的考察工作，達到了實用水平。由于在工業設計、制造工藝、綜合控制、目標探測、導航地位和通 訊等領域中國同水下技術發達的國家相比還有一定差距，致使我們的水下機器人在實

17、際應用中還有較大限制。 相關領域從國外購買或租賃的水 下機器人不但價格高，配套服務難，而且很多產品并不是專門開發的， 并不適合中國海域的使用。所以隨著海洋開發和軍事用途需求的不斷增 長，開發更具有實用價值的智能水下機器人勢在必行。3. 2智能水下機器人的發展趨勢3. 2. 1整體設計的標準化和模塊化為了提升智能水下機器人的性能、使用的方便性和通用性，降低研 制風險，節約研制費用，縮短研制周期，保障批量生產，智能水下機器 人整體設計的標準化與模塊化是未來的發展方向。在智能水下機器人研 發過程中依據有關機械、電氣、軟件的標準接口與數據格式的要求，分模塊進行總體布局和結構優化的設計和建造。智能水下機

18、器人采用標準 化和模塊化設計，使其各個系統都有章可依、有法可循，每個系統都能 夠結合各協作系統的特性進行專門設計， 不但可以加強各個系統的融合 程度，提升機器人的整體性能，而且通過模塊化的組合還能輕松實現任 務的擴展和可重構。3. 2. 2高度智能化由于智能水下機器人工作環境的復雜性和未知性，需要不斷改進 和完善現有的智能體系結構，提升對未來的預測能力，加強系統的自主 學習能力，使智能系統更具有前瞻性。目前針對如何提升水下機器人的 智能水平，已經對智能體系結構、環境感知與任務規劃等領域展開一系 列的研究。新一代的智能水下機器人將采用多種探測與識別方式相結合 的模式來提升環境感知和目標識別能力，

19、 以更加智能的信息處理方式進 行運動控制與規劃決策。它的智能系統擁有更高的學習能力，能夠與外 界環境產生交互作用，最大限度的適應外界環境，幫助其高效完成越來 越倚重于它的各種任務，屆時智能水下機器人將成為名副其實的海洋智 能機器人。3. 2. 3高效率、高精度的導航定位雖然傳統導航方式隨著儀器精度和算法優化，精度能夠提高，但由 于其基本原理決定的誤差積累仍然無法消除， 所以在任務過程中需要適 時修正以保證精度。全球定位系統雖然能夠提供精確的坐標數據，但會暴露目標，并容易遭到數據封鎖，不十分適合智能水下機器人的使用。 所以需要開發適于水下應用的非傳統導航方式，例如：地形輪廓跟隨導 航、海底地形匹

20、配導航、重力磁力匹配導航和其他地球物理學導航技術。 其中海底地形匹配導航在擁有完善的并能及時更新的電子海圖的情況 下，是非常理想的高效率、高精度水下導航方式，美國海軍已經在其潛 艇和潛器的導航中積極應用。未來水下導航將結合傳統方式和非傳統方 式，發展可靠性高、集成度高并具有綜合補償和校正功能的綜合智能導 航系統。3. 2. 4高效率與高密度能源為了滿足日益增長的民用與軍方的任務需求，智能水下機器人對續航力的要求也來越高，在優化機器人各系統能耗的前提下，仍需要提升 機器人所攜帶的能源總量。目前所使用的電池無論體積和重量都占智能 水下機器人體積和重量的很大部分，能量密度較低，嚴重限制了各方面 性能

21、的提升。所以，急需開發高效率、高密度能源，在整個動力能源系 統保持合理的體積和質量的情況下，使水下機器人能夠達到設計速度和 滿足多自由度機動的任務要求。3. 2. 5多個體協作隨著智能水下機器人應用的增多，除了單一智能水下機器人執行任 務外，會需要多個智能水下機器人協同作業，共同完成更加復雜的任務。 智能水下機器人通過大范圍的水下通訊網絡， 完成數據融合和群體行為控制，實現多機器人磋商、協同決策和管理，進行群體協同作業。多機 器人協作技術在軍事上和海洋科學研究方面潛在的用途很大，美國在其無人水下機器人總體規劃(UUV Master Plan)中規劃由多艘智能水 下機器人協同作戰，執行對潛艇的偵

22、查、追蹤與獵殺，美國已經著手研 究多個智能水下機器人協同控制技術，具多個相關研究院所聯合提出多 水下機器人協作海洋數據采集網絡的概念，并進行了大量研究，為實現 多機器人協同作業打基礎。4 AUV涉及到的重點技術及未來需要突破的難點雖然近些年，水下機器人技術得到空前發展，但仍有大量的關鍵技 術與難點需要突破。以目前的技術現狀來看，智能水下機器人離滿足海 洋開發和軍事裝備需求還有一定的距離，這其中的關鍵技術有： 4. 1智能水下機器人總體布局和載體結構沒有一種全功能的機器人能完成所有的任務，所以需要依據水下機 器人任務和工作需求，結合使用條件進行總體布局設計，對水下機器人 總體結構、流體性能、動力

23、系統、控制與通訊方式進行優化，提高有限 空間的利用效率。水下機器人工作在復雜的海洋環境中，其總體結構在 滿足壓力、水密、負載和速度需求的前提下要實現低阻力、高效率的空 間運動。另外在有限的空間中，需要多種傳感器的配合，進行目標識別、 環境探測和自主航行等任務。整個大系統整合了多種分系統，需要完善的系統集成設計和電磁兼容設計，才能確保控制與通訊信息流的通 暢。4. 1. 1智能水下機器人設計的標準化和模塊化為了提高智能水下機器人的性能和質量、 使用的方便性和通用性， 降低研制風險，節約研制費用，縮短研制周期，提高與現有鄰近系統的 協作能力、以及保障批量生產能力，智能水下機器人的標準化是智能水 下

24、機器人的研制與生產的迫切需求。因為模塊化是標準化的高級形式， 標準化的目的是要實現生產的模塊化和各功能部件的模塊化組裝以實 現使用中的功能擴展和任務可重構。 在智能水下機器人標準化的進程中 需要提出有關機械、電氣、軟件標準接口和數據格式的概念，在設計和 建造過程中分模塊進行總體布局和結構優化設計。4. 1. 2小型化、輕型化和仿生技術的應用鑒于智能水下機器人需要能在較大范圍的海域航行，從流體動力學的角度宜采用類似于魚雷的細長的回轉體， 并盡可能采用輕型復合材料 為機器人提供較大的正浮力，以提高機器人的續航力和負載能力。這些 材料需要有質量輕、強度高、耐腐蝕性好、抗生物附著能力強等特點， 并要有

25、一定的抑制噪聲的能力以降低背景噪聲。采用小型化技術的水下機器人具有個體小、機動靈活、隱身性好、布施方便等特點，非常適合 進行智能化水下作業。各個行業都十分注重從大自然的智慧中汲取靈感尋找突破，仿生學在諸多領域已經有長足的發展。由于魚類擺尾式機動不但效率高、操縱 靈活，而且尾跡小、幾乎不產生噪聲，是水下推進和操控的最佳方式。 目前國內外的學者正進行積極的研究， 試圖將擺動式推進應用到之后的 智能水下機器人中。該研究仍處于理論研究階段，要實現實際意義上的 多自由度閉環控制的推進，滿足各種工作需求，把潛在優勢轉變成可利 用技術還有很多工作要做。4. 2智能體系結構智能水下機器人最大的特點就是能夠獨立

26、自主地進行作業，所以如何提高水下機器人的自主能力（即智能水平），以便在復雜的海洋環境中 完成不同的任務，是目前的研究熱點。從 20世紀80年代開始，人們針 對如何提升水下機器人的智能水平，對智能體系結構、環境感知與任務 規劃等展開一系列的研究。其中不斷改進和完善現有的智能體系結構， 提升對未來趨勢的預測能力，加強系統的自主學習能力，使智能系統更 具有前瞻性，是提高智能系統自主性和適應性的關鍵。4.1.1 人工智能技術智能水下機器人的自主性是通過人工智能技術實現的，人工智能技術和集成控制技術構成相當于人類大腦的智能體系結構，軟件體系則模擬人類大腦進行工作，負責整個系統的總體集成和系統調度，直接決

27、定 著機器人的智能水平。其中為人工智能推演所廣泛遵守的原則是根據時間和功能來劃分整個體系結構的構造模塊和層次，最具代表性的則是美 國國家標準局（NBSK美國航天航空局（NASA提出的NASRE隨構。該 系統體系結構中各個模塊的功能和相互間的關系定義的非常清晰，這有利于整個系統的構成和各模塊內算法的裝填和更換效率，但這種劃分方式會導致系統的反應較慢。針對這種劃分方式反應較慢的特點，目前有 研究機構模擬人類大腦物理結構的基于連接主義的反射性，提出依據行為來劃分模塊和層次。在目前的人工智能研究中主要采用基于符號的推 理和人工神經網絡技術，其中基于符號的推理對智能系統來說是最基本 的需求。但是，目前基

28、于符號的推理仍存在較多的局限性，比如系統較 脆弱、獲取知識困難、學習能力較低和實時性較差等。人工神經網絡相 對有較強的學習、聯想和自適應能力，它更擅長于處理不精確和不完全 的信息，并具有較好的容錯性，能夠較好的彌補基于符號的邏輯推理的 不足，所以兩項技術的結合更具有發展潛力。4. 2. 2智能規劃與決策不像海洋平臺一樣僅需針對某一海域進行設計， 智能水下機器人的 工作任務決定了它必須能夠適應廣泛的水下環境，復雜海洋環境中充滿著各種未知因素，風、浪、流、深水壓力等干擾時刻挑戰著水下機器人 的智能規劃與決策能力。以海流為例，大洋中海流的大小與方向不但與 時間有密切的關系，而且隨著地點不同也會有較大

29、變化，這對智能水下機器人的路徑規劃和避碰規劃是一個時刻緊隨的考驗。針對海洋環境的復雜性，智能水下機器人需要擁有良好的學習機制，才能盡快的適應 海洋環境，擁有理想的避碰規劃和路徑優化的能力 4|。4. 3智能水下機器人的運動控制智能水下機器人的運動控制包括對其自身運動形態、各執行機構和傳感器的綜合控制，水下機器人的六自由度空間運動具有明顯的非線 性和交叉耦合性，需要一個完善的集成運動控制系統來保障運動與定位 的精度，此系統需要集成信息融合、故障診斷、容錯控制策略等技術。雖然目前不斷改進新型控制算法對水下機器人進行任務與航跡規劃，但由于在復雜環境中水下機器人運動的時變性很難建立精確的運動模型，那么

30、人工神經網絡技術和模糊邏輯推理控制技術的作用更加重要。模糊邏輯推理控制器設計簡單、穩定性好，但在實際應用中由于模糊變量眾 多，參數調整復雜，需要消耗大量時間，所以需要和其他控制器配合使 用，比如PID控制器、人工神經網絡控制器。其中人工神經網絡控制方 式的優點是，在充分考慮水下機器人運動的非線性和交叉耦合性的前提 下，能夠識別跟蹤并學習自身和外界環境的變化，但是如果外界環境干 擾變化的頻率和幅度與其自身運動相接近時，它的學習能力將表現出明顯的滯后，控制滯后則會導致控制振蕩的出現，對水下機器人的安全和 任務執行是極為不利的5|。各種控制方式相互結合使用的目的是提高 控制器的控制精度與收斂速度，如

31、何在保證水下機器人運動控制穩定的情況下提升控制系統的自適應性， 提高智能系統在實際應用中的可行性 是目前工作的重點。4. 4智能水下機器人的通訊導航定位智能水下機器人要完成任務首先需要明確任務所需到達的目的地， 到達目的地的路徑以及整個過程中自己所處的位置。前兩個問題屬于導航范圍，后一個問題需要定位技術的支持，而整個過程都要依賴先進的 通訊技術。4. 4. 1智能水下機器人的通訊智能水下機器人通過水聲通訊和光電通訊方式來傳輸各類控制指 令及各類傳感器、聲納、攝像機等探測設備的反饋信息。兩種方式各有 優缺點，目前主要依賴于水聲通訊，但是聲波在水中的傳播速度很低（遠 遠低于光速），在執行一定距離的

32、任務時，會產生較大的時間延遲，不 能保證控制信息作用的即時性和全時性。由于水下聲波能量衰減較大， 所以聲波的傳輸距離直接受制于載波頻率和發射功率，目前水聲通訊的距離僅限10km左右，這大大限制了水下機器人的作業空間。目前世界 各國正積極開發水下激光通訊， 激光信號可以通過飛機和衛星轉發以實 現大范圍的通訊，其中海水介質對藍綠激光的吸收率最小，目前美國已 經實現了由空中對水下100 m左右深度的潛艇進行通訊。但是目前的藍 綠激光器體積較大，能耗也較大，效率低，離應用到智能水下機器人上 還有一定距離。4. 4. 2智能水下機器人的導航定位智能水下機器人能否到達預定區域完成預定任務，水下導航技術起

33、到至關重要的作用，是目前水下機器人領域發展急需突破的瓶頸問題之 一。目前空中導航已經擁有了較成熟的技術， 而由于水下環境的復雜性， 以及信息傳輸方式和傳輸距離的受限， 使得水下導航比空中導航要更有 難度L 6|。水下導航技術從發展時間和工作原理上可分為傳統導航技術 和非傳統導航技術，其中傳統導航技術包括航位推算導航、慣性導航、 多普勒聲納導航和組合式導航。 最初的水下機器人主要依賴于航位推算 進行導航，之后則逐漸加入慣性導航系統、多普勒速度儀和卡爾曼濾波 器，這種導航方式雖然機構簡單，實現容易，但它存在致命的缺陷，經 過長時間的連續航行后會產生非常明顯的方位誤差，所以整個過程中隔一段時間就需要

34、重新確認方位，修正后繼續進行推算。目前智能水下機 器人大多采用多種方式組合導航，主要利用慣性導航、多普勒聲納導航 和利用聲納影像的視覺導航等多種數據融合進行導航，定位技術主要是水下聲波跟蹤定位結合全球定位系統的外部定位技術。 組合式導航技術 將多種傳感器的信息充分融合后作為基本的導航信息，不但提升了導航的精度，而且還提高了整個系統的可靠性，即便有某種傳感器誤差較大 或是不能工作，水下機器人依然能夠工作。其中將多種數據進行提取、 過濾和融合的方法仍在不斷的改進中。 傳統導航方式的原理決定了其誤 差積累的缺陷，為了保持精度，需要對系統數據進行不問斷的更新、修正，更新數據可通過全球定位系統或非傳統方

35、法獲得。通過全球定位系 統不但會占用任務時間而且會使行動的隱蔽性大大降低，通過非傳統導航方式則可以克服這些缺陷。非傳統導航方式是目前研究的熱門方向， 主要有海底地形匹配導航和重力磁力匹配導航等， 其中海底地形匹配導 航，在擁有完善的、并能夠及時更新的電子海圖的情況下，是目前非常 理想的高效率、高精度導航方式，美國海軍已經將其廣泛應用于潛艇的 導航7I。未來水下導航將結合傳統方式和非傳統方式，發展可靠性好、 集成度高并具有綜合補償和校正功能的綜合智能導航系統。4. 5水下目標的探測與識別智能水下機器人要實現“智能”就不能“閉塞視聽”，它需要時刻 感知外界環境的信息，尤其是水下目標的信息，基于這些

36、信息才能做出 智能決策，所以水下目標的探測與識別就相當于智能水下機器人的“視、聽、觸覺”，是其與所處環境“交流”的基本方式。目前水下目標探測 與識別技術可以通過聲學傳感器、微光 TV成像和激光成像等方式。首 先微光TV成像采集的信息圖像清晰度和分辨率都較好，但是其成像質 量受海水能見度的影響很大，綜合來看其可接受的識別距離太短，適用 范圍大大受限。激光成像技術經過近幾年的發展，激光成像儀的體積、 重量和功耗都大大降低，達到智能水下機器人可利用的級別，值得指出 的是，其成像質量遠遠高于聲學傳感器成像質量，能夠達到微光TV成像的水平，但其工作距離遠遠大于微光 TV成像，并且能夠提供準確的目標距離、

37、坐標等信息。是較理想的水下目標探測與識別的手段。此項 技術目前在美國已有應用，中國仍處于研究階段，現在還沒有達到工 程應用要求的激光成像儀可供智能水下機器人使用。聲學傳感器成像技 術能夠實現一定分辨率的成像，并且在水下的作用距離較遠，在目前水 下探測與識別領域中應用廣泛。根據信息類型不同可分為兩類：基于聲 回波信號探測識別和利用聲納圖像探測識別。 基于聲回波信號的探測技 術原理類似于空中利用雷達反射波進行目標識別，從20世紀60年代開始，廣泛應用于海岸預警系統和潛用聲納目標分類系統，通過回波信號 的強度、頻譜、包跡等特征對預設類別的目標，例如水面艦船和潛艇進 行探測識別。隨著水聲技術的發展，已

38、經能夠區分近距離的小型目標， 基于聲納圖像的探測識別技術成為目前水下探測識別技術的中流砥柱， 但它目前仍然有諸多的局限性。 聲波在水中傳播比無線電波在空氣中傳 播效果要差很多，在各種環境噪聲和背景目標的影響下， 成像質量不高， 加大了水下目標的探測與識別的難度。 為了使獲得的圖像擁有適用的分 辨率，需要采用較高頻率的聲納，目前所使用的成像聲納的中心頻率已 達到幾百千赫茲，但這又引入另一個限制因素。聲波在水中傳播是沿體 積擴散的，并且海水介質對聲波能量的吸收隨著聲波中心頻率的增長而 呈現二次方的增長，海水將會吸收掉高頻聲波相當大的能量，導致遠距 離傳輸的聲波會有較大的衰減，使得聲納成像的分辨率低

39、和像素信息 少。目前還沒有形成成熟的聲納圖像目標識別理論，聲納圖像中的目標一般呈點狀和塊狀，進行目標識別時，依據目標信息圖像的大小用開變 換方法進行預處理，即能得到可利用的識別信息。由于海洋環境的特殊 性和復雜性，對水下目標探測與識別的技術應用有很大的限制，以至于 可應用的手段也非常有限。從技術上來說，聲探測技術容易實現，并且 探測距離較遠，到目前為止仍是主要的水下目標探測手段，而基于聲納 圖像的目標探測與識別可靠性和精確性仍然不高。 激光成像不但分辨率 高、信息豐富，而且作用距離遠，是非常理想的水下目標探測與識別手 段，激光成像水下目標的探測與識別技術是中國目前努力研究的方向。4。6智能水下

40、機器人的動力能源隨著水下機器人各方面技術的發展，其執行的任務也更加多樣，這 就需要水下機器人擁有良好的機動性和操控性， 有時還需要執行高抗流 作業和長時間連續作業等任務，對水下機器人續航力的需求逐漸增強。早期的水下機器人大多由鉛酸電池提供電力能源，少數采用銀鋅電池提供能源，但銀鋅電池造價昂貴，不適合廣泛使用。隨著銀鎰電池技術的 發展，目前水下機器人使用較多的是銀鎰電池，雖然續航力已經從最初 的幾個小時提升到了幾十小時甚至是上百小時，但仍離智能水下機器人 的需求有一定差距；而且銀鎰電池體積和質量過大，造成機器人質量增 大和結構設計復雜，給機器人的設計和使用帶來很多不便。目前急需開 發高效率、高密度能源，在整個動力能源系統保持合理的體積和質量的 情況下，使水下機器人能夠達到設計速度和滿足多自由度機動要求，其 中優化機器人的推進系統，使其在保證預定速度和機動要求的情況下效 率最高、能耗最小，也對提升續航力有可觀的貢獻。5智能水下機器人軍民