周長根

（深圳潛行創(chuàng)新科技有限公司， 廣東 深圳 518000）

0 引言

隨著漁業(yè)現(xiàn)代化高速發(fā)展， 傳統(tǒng)的人力粗放生產(chǎn)方式依據(jù)無法滿足實(shí)際需求。 現(xiàn)代漁業(yè)涉及眾多學(xué)科以及技術(shù)，《關(guān)于加快水產(chǎn)養(yǎng)殖機(jī)械化發(fā)展的意見》 指出國內(nèi)水產(chǎn)養(yǎng)殖機(jī)械化還存在著短板，并要求能夠補(bǔ)齊短板，以期望能夠在2025 年，機(jī)械養(yǎng)殖戶可以超過50%，從而提升漁業(yè)信息化水平。 目前，我國已經(jīng)將ROV 水下機(jī)器人研發(fā)事業(yè)納入重點(diǎn)科技項(xiàng)目，因此，掌握應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)極為重要。

1 ROV 水下機(jī)器人概述

ROV 水下機(jī)器人，屬于無人潛水器、無人水下航行器的一種，涉及人工智能技術(shù)、通信技術(shù)、傳感器技術(shù)以及控制科學(xué)、水動力學(xué)、機(jī)構(gòu)學(xué)等；同時，系統(tǒng)包括顯示單元、定位導(dǎo)航、自動舵手、攝像頭、通訊裝置、動力推進(jìn)器等。 不同的ROV 水下機(jī)器人用于不同領(lǐng)域，包括漁業(yè)、海洋石油、水利、海事、海岸警衛(wèi)、軍隊(duì)、管線探測、海洋科學(xué)研究等。 本文將著重對ROV 水下機(jī)器人在漁業(yè)中的應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究，以期望能夠?yàn)閷?shí)現(xiàn)漁業(yè)智慧、海洋牧場等目標(biāo)賦能[1]。

2 ROV 水下機(jī)器人在漁業(yè)中的應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)

ROV 水下機(jī)器人涉及眾多學(xué)科技術(shù)， 包括人工智能技術(shù)、通信技術(shù)、傳感器技術(shù)以及控制科學(xué)、水動力學(xué)、機(jī)構(gòu)學(xué)等；同時，在漁業(yè)實(shí)際應(yīng)用過程中也會有具體的技術(shù)要求，所以從以下幾方面進(jìn)行探討。

2.1 水下視覺系統(tǒng)技術(shù)

從傳統(tǒng)漁業(yè)生產(chǎn)模式來看，例如，在對海膽、海參、鮑魚等海珍品進(jìn)行采捕時， 主要采用的是人工潛水撿拾方式；同時，為了預(yù)防漁業(yè)資源枯竭，所以還需要人工測量已經(jīng)捕獲的水生動物的尺寸，以此為依據(jù)，篩選之后將部分放生。 在ROV 水下機(jī)器人的支持下，可以通過水下視覺系統(tǒng)、機(jī)械手臂等，替代傳統(tǒng)人工對水生動物的識別、捕獲以及測量等方式。

ROV 水下機(jī)器人的水下視覺系統(tǒng)可以通過圖像識別、模式分類、語義分割、場景分析等，將圖像信息提取出來，并及時反饋給相應(yīng)的人員或者是系統(tǒng)，然后結(jié)合實(shí)際需求，可以進(jìn)行相應(yīng)的控制，例如，可以借助機(jī)械手臂對水生動物進(jìn)行捕獲， 或者借助相應(yīng)的設(shè)備介入漁業(yè)場景進(jìn)行觀察等，如圖1 所示。

圖1 水下視覺系統(tǒng)

在系統(tǒng)的支持下，水生動物的種類、尺寸、位置等信息可以快速反饋相應(yīng)的系統(tǒng)，由系統(tǒng)按照指令進(jìn)行操作，以海生物吸納式捕獲ROV 為例， 能夠主動吸取水下目標(biāo)。該水下機(jī)器人依托水下視覺系統(tǒng)以及系統(tǒng)指令，能夠?qū)σ阎嬖诘哪繕?biāo)進(jìn)行識別以及捕獲。 但是從實(shí)際情況來看，要實(shí)現(xiàn)完全自動化捕獲還有較長的路要走，因?yàn)樾枰詣铀阉?、跟蹤、識別目標(biāo)，才能接近于自動化[2]。

2.2 水下定位導(dǎo)航技術(shù)

ROV 水下機(jī)器人定位導(dǎo)航技術(shù)主要還是以聲學(xué)定位為主，比較成熟的聲學(xué)定位系統(tǒng)有超短基線、短基線；同時，慣性導(dǎo)航系統(tǒng)也逐漸應(yīng)用于ROV 水下機(jī)器人定位導(dǎo)航之中，其優(yōu)點(diǎn)是：自主性，主要體現(xiàn)在該導(dǎo)航系統(tǒng)不僅不需要向外界輻射電磁波、聲波等能量，而且對于外部視覺信息沒有太大的依賴程度， 但是如果ROV 水下機(jī)器人工作時間過長，那么會因?yàn)槔鄯e偏差而影響到精準(zhǔn)導(dǎo)航。

為了能夠確保ROV 水下機(jī)器人可以精準(zhǔn)定位導(dǎo)航，可以考慮從超短基線定位導(dǎo)航系統(tǒng)以及多普勒儀、 陀螺儀、電子羅盤、水壓傳感器等方面入手打造完整的機(jī)載設(shè)備體系，以此為基礎(chǔ)，能夠精準(zhǔn)獲取坐標(biāo)、運(yùn)動速度、角速度、深度等關(guān)鍵參數(shù)；同時，結(jié)合相關(guān)傳感器做好參數(shù)最優(yōu)化估計(jì)，這樣就可以成功獲取更加精準(zhǔn)的ROV 水下機(jī)器人信息，然后進(jìn)行相應(yīng)的控制以及導(dǎo)航。如果只依靠一種方法，其實(shí)難以達(dá)到精準(zhǔn)導(dǎo)航的需求，因此需要采取上述模式，又或者是將各類系統(tǒng)進(jìn)行合理組合，可以組合多種定位導(dǎo)航系統(tǒng)，例如，視覺導(dǎo)航、激光雷達(dá)導(dǎo)航、慣性導(dǎo)航、水聲定位導(dǎo)航等。

2.3 水下運(yùn)動規(guī)劃技術(shù)

動態(tài)避障、運(yùn)動控制、路徑規(guī)劃等是ROV 水下機(jī)器人水下運(yùn)動規(guī)劃必須思考的問題，因此，需要注意的是：做好路徑規(guī)劃，則必須對能源節(jié)約、最優(yōu)性、路徑平滑等各方面進(jìn)行分析與考慮，以此為基礎(chǔ)，對動態(tài)避障、流程適應(yīng)性等問題進(jìn)行針對性解決；同時，考慮到ROV 水下機(jī)器人會因?yàn)樗鞫饾u偏離規(guī)劃路徑，所以如何增強(qiáng)其抗干擾能力是關(guān)鍵。 現(xiàn)階段，ROV 水下機(jī)器人全局路徑規(guī)劃算法是重要研究領(lǐng)域，需要將粒子群算法、蟻群算法、遺傳算法等綜合，以仿生智能群為基礎(chǔ)，從而設(shè)計(jì)出全路徑規(guī)劃算法。 但是要將這種算法有效應(yīng)用，那么就需要結(jié)構(gòu)化漁業(yè)環(huán)境予以支持，所以漁業(yè)環(huán)境需要加大建設(shè)力度，例如，選擇特定規(guī)格的魚籠、網(wǎng)箱等，可以讓整個養(yǎng)殖空間更加結(jié)構(gòu)化，以此為基礎(chǔ)，分割空間并形成水體地圖， 那么就可以精準(zhǔn)設(shè)定工作目標(biāo)區(qū)域，也就是ROV 水下機(jī)器人的導(dǎo)向， 進(jìn)而預(yù)設(shè)路線完成路徑規(guī)劃[3]。

對于近淺海漁業(yè)、開放水域，或者是無法預(yù)設(shè)線路的水域而言，如果要達(dá)到路徑規(guī)劃的目標(biāo)，則需要借助“即時定位與地圖構(gòu)建（SLAM）”算法，不僅可以創(chuàng)建地圖，而且能夠做好路徑規(guī)劃。水下環(huán)境本身復(fù)雜，所以要提取路標(biāo)環(huán)境特征難度很大。 具體來講，一方面，要求ROV 水下機(jī)器人的前端需要涉及場景匹配、水下視覺系統(tǒng)；另外一方面，后端需要涉及非線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)。 整體來講，要達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，就對ROV 水下機(jī)器人硬件算力、環(huán)境穩(wěn)定性等各方面提出較高要求。 考慮在開闊環(huán)境中使用SLAM，會因?yàn)楦唠A計(jì)算復(fù)雜程度而限制其性能，所以在使用ROV 水下機(jī)器人時，涉及特定任務(wù)、工作區(qū)域，SLAM就可能無法滿足。 SLAM 更適用于空間范圍相對較小、環(huán)境相對較穩(wěn)定的開放水域等。

2.4 水下環(huán)境信息獲取與傳輸技術(shù)

2.4.1 技術(shù)難點(diǎn)概述

漁業(yè)環(huán)境具有復(fù)雜性、特殊性，因此ROV 水下機(jī)器人信息感知存在技術(shù)難點(diǎn)，即：

第一，感知層。 水下復(fù)雜特殊的環(huán)境對傳感器感知能力提出很高的要求。 感知層需要面臨著各種因素的共同影響，例如，污損生物、水生動物、壓力、溫度、光照、水流等； 同時， 信息感知層的相關(guān)參數(shù)具有時變性，加之參數(shù)之間的耦合關(guān)系比較強(qiáng)，所以感知層技術(shù)難度又會增大。

第二，傳輸層。 無線傳輸如果不使用膠帶纜，要滿足信息傳輸?shù)囊螅ǔ２捎盟曂ㄐ?。從?shí)際情況來看，因?yàn)樾诺缹捰邢?，所以感知的信息將會在UAC 中受到多徑效應(yīng)、環(huán)境噪聲、湍流效應(yīng)等影響，其信號強(qiáng)度就會衰減，進(jìn)而出現(xiàn)冗余、缺失、失真等各種情況。此外，如果采用有線傳輸，會對ROV 水下機(jī)器人的運(yùn)動產(chǎn)生束縛作用[4]。

2.4.2 智能傳感器與多傳感器融合

ROV 水下機(jī)器人若要實(shí)現(xiàn)智能化，其關(guān)鍵是傳感器，所以傳感器智能化程度提升之后，意味著ROV 水下機(jī)器人的環(huán)境信息獲取能力會隨之提升?，F(xiàn)階段，以微處理單元（MPU 微處理器）為基礎(chǔ)的水下智能傳感器具有較強(qiáng)的處理能力，包括自尋故障、自動校準(zhǔn)、自動采集、綜合補(bǔ)償?shù)?；同時，還具備一定的加工處理能力，可以雙向傳輸、預(yù)測參數(shù)、自動濾波降噪等。 基于此，未來可以對微型水下智能傳感器加強(qiáng)研究， 同時， 將其與傳感器模塊進(jìn)行融合，并集成于ROV 水下機(jī)器人之中。 為了能夠獲取完整、精準(zhǔn)水下環(huán)境信息， 可以將多個傳感器或者是多種傳感器所獲取的各種水下環(huán)境信息進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)， 這樣就可以充分整合多源信息，讓ROV 水下機(jī)器人精準(zhǔn)、高效獲得水下環(huán)境信息。

現(xiàn)階段，國外已經(jīng)有學(xué)者以及研究機(jī)構(gòu)將多傳感器進(jìn)行融合，以概率統(tǒng)計(jì)意義上的平穩(wěn)隨機(jī)過程、人工智能等為主。 一方面，基于平穩(wěn)隨機(jī)過程的多傳感器融合方法有證據(jù)理論、卡爾曼濾波、貝葉斯估計(jì)等；另外一方面， 基于人工智能的多傳感器融合方法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗糙集理論、模糊理論等。 結(jié)合這些方法，可以在感知層、傳輸層等融合多傳感器， 讓不完整的信息能夠互補(bǔ)，可以提升感知與傳輸?shù)目煽啃浴?從實(shí)際情況來看，在ROV水下機(jī)器人已經(jīng)有學(xué)者應(yīng)用多傳感器融合方法， 例如，將視覺傳感器、聲學(xué)傳感器等融合，可以幫助ROV 水下機(jī)器人精準(zhǔn)識別檢測水下環(huán)境；還有將陀螺儀、電子羅盤、速度計(jì)等融合的實(shí)踐方法，可以讓ROV 水下機(jī)器人提高水下定位精準(zhǔn)性，讓聲學(xué)以及視覺傳感器的優(yōu)勢可以互補(bǔ)[5]。

2.4.3 水下信息傳輸技術(shù)

上位系統(tǒng)與ROV 水下機(jī)器人之間的信息傳輸主要采用復(fù)合電纜，因此，結(jié)合實(shí)際需求，需要加大力度研發(fā)多功能、零浮力的新型復(fù)合電纜，能夠最大限度保障傳輸?shù)姆€(wěn)定性、高效性。 客觀來講，水下無線傳輸是業(yè)內(nèi)人士公認(rèn)的研究難點(diǎn)，目前主要以水聲通信為主，但是從實(shí)際情況來看，因?yàn)樗曂ㄐ啪哂醒訒r大的特征，所以目前還無法實(shí)現(xiàn)Mbps 級的信息傳輸；同時，ROV 水下機(jī)器人在執(zhí)行任務(wù)的過程中，還會受到其他干擾，所以目前更適用于具有清潔水質(zhì)、 結(jié)構(gòu)化的漁業(yè)環(huán)境。 如果ROV 水下機(jī)器人要實(shí)現(xiàn)高效、精準(zhǔn)、無拘束作業(yè)，那么就需要對高傳輸率、低功耗、穩(wěn)定的水下無線傳輸技術(shù)加大研究力度[6]。

3 結(jié)束語

綜上所述，漁業(yè)作業(yè)環(huán)境具有精細(xì)、危險、骯臟、枯燥等特點(diǎn)，現(xiàn)階段國內(nèi)漁業(yè)人口數(shù)量有下降的趨勢。隨著現(xiàn)代化漁業(yè)的發(fā)展以及漁業(yè)人口數(shù)量的減少， 未來更加需要面向復(fù)雜、特殊漁業(yè)環(huán)境的ROV 水下機(jī)器人，有利于提升生產(chǎn)、 管理效率與質(zhì)量。 特殊復(fù)雜的水下環(huán)境對ROV 水下機(jī)器人的穩(wěn)健性提出較高要求，關(guān)鍵是無法精準(zhǔn)感知內(nèi)外部信息，所以與上位系統(tǒng)之、操作者之間難以達(dá)到高效通信。此外，如果執(zhí)行任務(wù)區(qū)域涉及脆弱的水生動物，又會加大研制難度，各方面因素的限制，會對ROV水下機(jī)器人智能化發(fā)展產(chǎn)生影響。

國內(nèi)外關(guān)于ROV 水下機(jī)器人在漁業(yè)中的應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)的研究比較多，少部分技術(shù)應(yīng)用比較成熟，還有一些技術(shù)未能達(dá)到實(shí)際應(yīng)用水平，整體來講，適用于漁業(yè)實(shí)際生產(chǎn)的ROV 水下機(jī)器人很少。IFR 以ISIC 體系標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)，對服務(wù)于漁業(yè)的水下機(jī)器人進(jìn)行了劃分，目前與農(nóng)業(yè)機(jī)器人屬于同一種服務(wù)機(jī)器人， 其發(fā)展空間巨大。 從漁業(yè)作業(yè)環(huán)境以及作業(yè)模式來看，對于ROV 水下機(jī)器人的自主化、智能化等方面有著迫切需求，但是復(fù)雜特殊的水下環(huán)境、多樣化的任務(wù)要求等，意味著要達(dá)到這樣的目標(biāo)，還有很長的路要走。 目前，還有很多技術(shù)問題沒有突破，也就限制了ROV 水下機(jī)器人在漁業(yè)環(huán)境中的充分應(yīng)用。 未來，應(yīng)該重點(diǎn)發(fā)展智能增氧機(jī)器人、起捕采收機(jī)器人、水質(zhì)環(huán)境監(jiān)測機(jī)器人、防疫處置水下機(jī)器人等，朝著高效捕獲、精準(zhǔn)管控的目標(biāo)邁進(jìn)，不僅能夠推動ROV 水下機(jī)器人的發(fā)展，而且可以為現(xiàn)代化漁業(yè)革新提供技術(shù)力量。