相机|无人水下航行器的进步，使不同研究领域的研究人员都可以使用机器人

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鉴于最近在无人水下航行器设计方面的技术进步，无论是远程操作还是自主，这些设备已可供不同研究领域的许多研究人员使用。为了改善这些车辆的导航，已经使用了几种方法和技术来获取有关海洋环境的信息，例如激光和声纳系统。尽管如此，这些技术通常被认为是侵入性的，因为人造光波和声波都会破坏海洋生物的自然环境。

【相机|无人水下航行器的进步，使不同研究领域的研究人员都可以使用】对于潜艇车辆或机器人的开发，基于视觉的系统通常包含在此类平台的传感器集中作为主要感知手段，这是由于它们提供的好处，例如获取高分辨率图像，非侵入性和低成本。然而，为了仅使用视觉信息执行完整的自主导航，水下航行器需要准确可靠的信息。也就是说，捕获的图像必须尽可能清晰地显示任何导航路径中周围物体的所有特征。因此，获得的特征必须足以对场景中感知到的内容进行分类，以便检测要遵循的感兴趣区域和要避开的障碍物。

这两种情况都涉及实时计算一组可行的轨迹，以获得自主有效的导航。水下视觉系统的一些挑战与海底环境的固有条件密切相关，例如海雪、污染物的存在、当地动植物类型、气候变化；其他与光度方面有关，以及最终由光传播介质变化引起的变化.所有这些条件都是不可避免的，尽管水下相机传感器技术的进步以及对运动物体捕获过程的了解席尔瓦蒂等人可以帮助减少它们的一些影响，增加系统的复杂性总是会影响开发任何水下机器人

近年来，水下运动物体的检测与跟踪问题受到了祖子等人的广泛关注。由于在海洋学研究中的广泛应用，因此很明显，需要一种能够检测和跟踪感兴趣的水下移动物体的自主导航系统。在这一点上，重要的是要强调水下导航的另外两个关键因素：窄视场和图像失真。窄视场的减少是影响任何视觉导航策略性能的关键因素，因为小的窄视场会束缚周围障碍物的信息，因此会限制机动避免碰撞的响应能力。

人们可能会认为，解决这个问题的一个实际解决方案是添加几个以不同角度定向的摄像机。然而，失真会在每个相机中持续存在，更糟糕的是，图像的计算成本分析将与摄像机数量成正比线性增加。用于从外围获取信息的替代方法之一是使用能够主动改变其方向的伺服驱动相机，尽管不是永久性的。在水下机器人中使用这种策略还需要调整整个设备以防水并支持环境高压。

将这种强大的系统添加到商用机器人中会导致自主操作的流体动力学曲线的损失，并且特别是由于相机组件的动作和移动以及通常对自主操作的整体设计。另一种在陆地和空中机器人研究界中流行的替代方法是使用鱼眼相机，它提供宽视野，视角高达180° 。但是，这种镜头存在的一个缺点是图像的空间失真，在图像的边缘具有更多的密度信息，也就是说，集中在图像中心的信息具有较高的分辨率，而在边缘则具有较高的分辨率。

此外，这些相机镜头中的大多数都是为地面应用而设计的，其中空气是光扩散的界面。因此，在水下应用中，鱼眼镜头的优势会降低。在陆地环境中有研究工作，其中主动镜系统能够跟踪高速粒子，使用强大且重型的录音硬件。基于这种策略，所提出的解决方案具有一种基于镜面光学的新型可安装设备，该设备通过平面镜的自动移动可以改变预先存在的固定相机的主角度并从外围获取信息的自主操作。