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地球是一個被水覆蓋的行星，表面約71%是海洋。大海不僅面積廣闊，而且深不可測，其中物種多樣，礦產(chǎn)豐富。百年來，人類從未停止對大海的認知和探索。

從海平面到水下1000米是臨地空間的一部分。在這個區(qū)域中，物種的多樣性構(gòu)成了復雜的生態(tài)系統(tǒng)和豐富的海產(chǎn)資源，它將是人類活動“向下”拓展的重要空間。

然而，由于海水的不均勻特性，光線會被吸收和散射。因此，“智能光電”技術(shù)應運而生，可以實現(xiàn)在暗淡的環(huán)境中對光信號進行探測、傳輸，及智能化感知和分析。

中國電信人工智能研究院（TeleAI）正在加速推進“智能光電”技術(shù)的研究工作，并與智能體、智傳網(wǎng)（AI Flow）、AI治理形成“三智”+“一治”的完整戰(zhàn)略布局。

臨地空間與人們的現(xiàn)實生活緊密相關(guān)，TeleAI希望通過AI驅(qū)動包括賽博空間、臨地空間、廣域空間在內(nèi)的“三大空間經(jīng)濟”發(fā)展，進一步拓展人類的活動范圍。

隨著機械工程、計算機、人工智能等技術(shù)的突飛猛進，自主水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）的應用得到進一步發(fā)展。

從深海進入到深海開發(fā)，AUV扮演著至關(guān)重要的角色。AUV能夠自主航行進入更深的水域空間，無需通過臍帶電纜與其他平臺連接，就能執(zhí)行各種任務(wù)。

然而，由于AUV造價昂貴，且攜帶大量珍貴的海洋數(shù)據(jù)，在完成任務(wù)后，通常需要以“導引回收”的方式使其安全返航，保障數(shù)據(jù)完整，并實現(xiàn)設(shè)備的重復利用。

為了提高AUV末端光學導引回收的精度，中國電信CTO、首席科學家、中國電信人工智能研究院（TeleAI）院長李學龍教授帶領(lǐng)團隊展開深入研究，提出了“自主水下航行器多分支網(wǎng)絡(luò)光學導引定位方法”。

該方法旨在為AUV在能源補充、數(shù)據(jù)傳輸和指令下達等方面提供更快的解算速度、較低的算力功耗需求以及較少的能量消耗。

相關(guān)論文已在中國精品科技期刊《中國科學：信息科學》正式發(fā)表。

論文地址：

https://www.sciengine.com/SSI/doi/10.1360/SSI-2024-0183;JSESSIONID=8df64795-11e5-4fe3-8024-f4e0cd442a7c

突破與創(chuàng)新

團隊搭建了基于多象限測角的光學導引定位硬件系統(tǒng)，提出了多分支回歸網(wǎng)絡(luò)的AUV光學導引定位方法。

該方法首次將深度網(wǎng)絡(luò)引入多象限測角的光學導引定位位置解算任務(wù)中，設(shè)計了多分支結(jié)構(gòu)的位置解算回歸網(wǎng)絡(luò)。研究了數(shù)據(jù)驅(qū)動的多維度定位約束訓練方法，構(gòu)建了水下光學導引定位系統(tǒng)的物理幾何關(guān)系，實現(xiàn)光學導引硬件與算法的一體化設(shè)計。通過解算多象限光電探測器采集的導引燈偏角數(shù)據(jù)，獲取了AUV與導引燈的相對位置，實時輸出AUV的即時位置坐標，完成了海試驗證。

AUV導引定位系統(tǒng)示意圖

創(chuàng)新點1：導引硬件與算法一體化設(shè)計

為了實現(xiàn)水下光學導引大視角的高精度定位，團隊采用了多象限光電探測器，分析了導引燈組排布與AUV的物理幾何關(guān)系，建立了光學導引偏角-位置的數(shù)學模型。

從導引燈的幾何排布角度出發(fā)，在理論上證明了使用三個非共線排布的導引燈可以確保導引燈偏角數(shù)據(jù)與AUV位置（簡稱偏角-位置）的一一對應關(guān)系，是保證在算法層面產(chǎn)生唯一位置真值解的重要前提條件。

創(chuàng)新點2：多分支結(jié)構(gòu)的位置解算回歸網(wǎng)絡(luò)

為了提升模型的表示能力，團隊設(shè)計了多分支結(jié)構(gòu)的位置解算回歸網(wǎng)絡(luò)，通過多象限光電探測器獲取的導引燈偏角信息，將AUV位置解算的任務(wù)視為回歸問題，采用了編解碼器結(jié)構(gòu)，提高了位置解算精度和速度。

AUV多分支網(wǎng)絡(luò)光學導引定位方法技術(shù)路線圖

創(chuàng)新點3：多維度的空間位置約束目標函數(shù)

為了更高效地指導網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)優(yōu)化，團隊從方向、距離、坐標三個維度設(shè)計網(wǎng)絡(luò)模型目標函數(shù)，建立了多維度空間定位精度約束，進一步提高了網(wǎng)絡(luò)模型的解算精度和泛化能力。

實驗結(jié)果

在AUV導引回收任務(wù)中，全面評估定位精度對于確保方法效果至關(guān)重要，團隊通過在不同距離的定位精度實驗，展示本文方法在位置解算的準確性。

本文方法在0.8m至20m范圍內(nèi)的坐標定位精度實驗數(shù)據(jù)如下圖所示?？梢钥闯?，絕對坐標誤差隨著距離的增加而增加，由統(tǒng)計分析可得，其均值58.292mm@0.8~20m，標準差為 43.347mm@0.8~20m。

不同距離的定位精度分布圖

為了直觀展示多分支網(wǎng)絡(luò)光學導引定位方法的位置坐標解算精度，團隊設(shè)計了仿真軌跡以進一步測試AUV坐標預測軌跡的可視化結(jié)果。

軌跡仿真實驗中采樣了80個點，其坐標解算的絕對坐標誤差均值為41.256mm@0.8~20m，絕對坐標誤差最大值為143.847mm@0.8~20m，絕對坐標誤差最小值為3.276mm@0.8~20m。

軌跡預測結(jié)果圖

在相同的驗證條件下，團隊同樣使用物理仿真隨機生成的10萬組偏角-位置數(shù)據(jù)，使用多項式回歸算法、支持向量回歸算法、決策樹算法和隨機森林回歸算法，與多分支結(jié)構(gòu)的位置解算回歸網(wǎng)絡(luò)算法在0.8~20m的導引范圍內(nèi)對定位坐標精度進行比較。

與傳統(tǒng)回歸算法相比，多分支結(jié)構(gòu)的位置解算回歸網(wǎng)絡(luò)的絕對坐標誤差均值僅為58.292mm，展現(xiàn)出更高的定位精度。這一結(jié)果表明了多分支回歸網(wǎng)絡(luò)在特征提取和非線性建模上的優(yōu)勢，尤其在處理復雜定位任務(wù)時，表現(xiàn)出了更高的定位精度。

為了驗證多分支網(wǎng)絡(luò)光學導引定位方法的位置解算精度，團隊在自然資源部北海海洋技術(shù)中心海港港池開展了海試驗證。三條軌跡的坐標真實值和預測值結(jié)果如下圖所示。

海試實驗軌跡預測結(jié)果圖

通過對絕對坐標誤差進行計算和統(tǒng)計，得到預測軌跡點與采集的GPS軌跡點平均絕對坐標誤差在35.102mm@1~3m，而仿真實驗的平均誤差僅為6.646mm@1~3m，與海試數(shù)據(jù)存在差距。

這是由于海試誤差除了算法本身存在的誤差以外，主要是由GPS的測量誤差和多象限光電探測器的測量誤差造成。

因此，海試中的誤差積累難以避免導致了仿真和實驗存在定位誤差差異。同時，綜合GPS和多象限光電探測器的測量誤差來看，海洋試驗的誤差仍在合理范圍內(nèi)，驗證了該方法在海洋環(huán)境中仍可以實現(xiàn)預期的精確定位。