1、SHIP ENGINEERING 船 舶 工 程 Vol.45 No.2 2023 总第 45 卷，2023 年第 2 期 131 基于单双目切换的自主式水下基于单双目切换的自主式水下 机器人视觉定位方法机器人视觉定位方法 朱志鹏，张晓文，韩 祥（中国船舶及海洋工程设计研究院，上海 200011）摘摘 要：要：为了解决以双目视觉为主导的自主式水下机器人（AUV）对接回收过程中出现的单一摄像机遭受遮挡或因水下环境特殊而发生故障的问题，提出一种基于单双目切换的 AUV 视觉定位方法。该方法通过自适应阈值法区分图像中的光源与背景，通过中心加权质心检测法提取光源中心，并以光源中心点数量为判定条件选取单
2、目或双目视觉定位，添加水体折射参数提高定位精度。试验结果显示，采用该方法的定位耗时相比以往减少约 70%，定位结果输出稳定，对接精度在允许范围内。该方法在 AUV回收对接过程中通过牺牲部分定位精度来提高对接的实时性和鲁棒性，保障 AUV 成功对接回收。关键词：关键词：自主式水下机器人（AUV）；视觉定位；单双目切换；图像处理；AUV 回收对接 中图分类号：中图分类号：U674.941 文献标志码：文献标志码：A 【DOI】10.13788/ki.cbgc.2023.02.18 AUV Visual Localization Method Based on Monocular and Binoc
3、ular Switching ZHU Zhipeng,ZHANG Xiaowen,HAN Xiang(Marine Design and Research Institute of China,Shanghai 200011,China)Abstract:In order to solve the problem that a single camera is blocked or fails due to special underwater conditions in the docking and recovery process of autonomous underwater veh
4、icle(AUV)dominated by binocular vision,an AUV visual positioning method based on monocular and binocular switching is proposed.In this method,the adaptive threshold method is used to distinguish the light source and background in the image,and then the center of the light source is extracted by usin
5、g the center weighted centroid detection method.Taking the number of light source center points as the judgment condition,monocular or binocular visual positioning is selected,and water refraction parameters are added to improve the positioning accuracy.The experimental results show that the positio
6、ning time is reduced by about 70%,the positioning result output is stable,and its accuracy is within the allowable range of docking.This method sacrifices part of the positioning accuracy in the process of AUV recovery and docking,so as to improve the real-time and robustness of docking and ensure t
7、he successful docking and recovery of AUV.Key words:autonomous underwater vehicle(AUV);visual positioning;monocular and binocular switching;image processing;AUV recovery docking 0 引言引言 自主式水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）因在水下具有高自主性和高机动性等特点而在军事和商业领域有着不可或缺的应用价值，近年已有很多国家将其应用到水下环境勘探中1-2。然而，受电池技术发
8、展的限制，AUV 的作业时间和作业范围还有很大提升空间3-4，因此对 AUV 对接回收技术进行研究显得尤为重要。由于视觉定位具有定位精度高、设备容错性好和整体设置简单等优点，将其应用于AUV 对接回收研究中已逐渐成为热点5。收稿日期：2021-10-26；修回日期：2022-06-13 基金项目：国防基础科研计划（JCKY2017414C002）作者简介：朱志鹏（1996），男，硕士、助理工程师。研究方向：水下机器人精确自主对接技术。船舶电气、探通导设备及自动控制 132 以视觉为主导的AUV对接回收系统起始于20世纪末，典型代表有Girona 200 I-AUV6、IsiMI AUV7-8、
9、哈尔滨工程大学AUV 回收系统9-10、中国科学院沈阳自动化研究所AUV回收系统和浙江大学AUV回收系统11等。其中，Girona 200 I-AUV 和 IsiMI AUV 采用以单目视觉检测导引光源的方式；哈尔滨工程大学AUV 回收系统以双目视觉定位为主导，采用 Hough圆形检测方法识别光源中心，其检测精度较高，但检测耗时较长；中国科学院沈阳自动化研究所 AUV 回收系统采用 PNP 算法与卷积神经网络相结合的方式，该方法需要大量的先验数据集；浙江大学 AUV 回收系统改进了对接坞，使其能全角度旋转，从而降低对接难度。上述以视觉为主导的 AUV 对接均是在理想海况下进行，因视觉部分图像处
10、理算法较复杂，导致定位耗时较长。水下视觉处理需应对一些不同于陆上环境的视觉条件，如光线在水下传播时会有不同程度的衰减，这就导致水下摄像机拍摄到的画面存在失真现象12；光线在水体与摄像机镜头之间传播时会发生折射效应，使得拍摄到的目标物不在其实际位置13；真实水体环境中往往存在一些悬浮生物或悬浮颗粒，对水下摄像机的目标物采集有不同程度上的影响；AUV各设备之间也出现电磁干扰的概率，可能会导致部分视觉元件失效。针对上述AUV视觉对接回收过程中存在的问题，提出一种优化方案，以提高 AUV 在其对接回收过程中抵抗环境干扰的性能和定位解算响应速度，并对图像衰退和水体折射引起的定位精度下降问题进行分析和补偿
11、。根据水下光线的退化模型，对水下衰减后的图像进行补偿，以获取较为真实的水下导引光源图像；采用自适应阈值法区分图像中的光源与背景，对图像中的光源信息进行距离加权质心检测算法操作，以获取导引光源的中心（即光源的特征）；判定2 台水下摄像机中导引光源的数量，并对对接坞进行定位。在具体的视觉定位算法中添加水体折射参数，以提高视觉定位的精度。1 水下图像复原与增强水下图像复原与增强 1.1 水下光线传播特性分析水下光线传播特性分析 水体对光线有明显的吸收和散射效应。水中的有机物吸收光波，离子阻碍光波，二者共同引起水体对光线的吸收效应。散射效应主要是由不同水质中的悬浮颗粒、微生物和非有机物引发的。考虑到
12、AUV 多应用于水质清澈的深海领域中，其光波受散射的影响较小，因此重点考虑光线在水中传播过程中衰退的影响因素。单束平行光亮度可由指数方程14表示，即：0ecLII-=（1）式中：I0为水层中的光量；L 为传输路程；c 为体积衰减系数（传输1 m 距离之后光量衰减的对数值），1/m。在对水下图像进行复原时，还需考虑光线自身波长的影响。光线波长越长，水体对光线的吸收作用越明显，吸收过程可用 Lambert-Beer 定律15表示，即：()=ed xT-（2）式中：T为传播函数；为光线波长；为光波在水中的传播系数；d(x)为传播距离。因此，不同波长的水下光的传播衰减效果可由式（2）计算得到。图1 为
13、不同波长的光被水体吸收的效果图。图1 不同波长的光被水体吸收的效果图 从图 1 可看出，波长较长的红色光源在水中的传播距离约为5 m，而波长较短的蓝绿光源在水中的传播距离能达到 30 m 以上。因此，在复原水下彩色图像时，要分别补偿图像中3 个通道的颜色分量。1.2 水下彩色图像的通道加权补偿法水下彩色图像的通道加权补偿法 由于水体对光线具有吸收作用，因此需首先还原水下光源的亮度，使其趋于陆上亮度。由此，提出变换公式，在保留图像对比度的情况下，加强各通道颜色分量的亮度，具体变换公式为 temnewavgtemnewavgtemnewavgRRRRGGGGBBBB=|=|=|（3）式中：Rnew
14、、Gnew和 Bnew为变换后彩色图像 3 个通道的亮度值；R、G 和 B 为彩色图像3 个通道的亮度值；Rtem、Gtem和 Btem为原图像中亮度值前 0.1%的像素均值；Ravg、Gavg和 Bavg为3 个通道的像素亮度均值。从式（3）可看出，该方法在自适应增强水下图像亮度的同时，保留了原图像的对比度和原有信息。水下光线的退化主要以红色光波为主。水下光线的波长与水体的传播系数存在线性关系，即：r(0.001131 062 517)()bb=-+（4）式中：b为光线传播系数；b(r)为仪器测量偏差系数。RGB 图像 3 个通道光线的波长分别为 620 nm、540 nm 和450 nm。
15、由于图像的衰减数值与传播系数成反比，光源强度与其通道系数也成反比，因此建立朱志鹏等，基于单双目切换的自主式水下机器人视觉定位方法 133 相关公式计算图像中 3 个通道光波衰减系数的比值，具体为 ggr,srrg,sbr,sbrrb,scb Bcb Bb Bccb B=|=|（5）式中：c*为对应通道的衰减系数；b*为对应通道颜色的传播系数；B*,s 为三原色的光照亮度；*分别为r、g、b，即红、黄、蓝3 个通道。水下图像中各通道的衰减系数可由式（4）和式（5）解算得到，可根据 3 个通道之间的光线衰减差异补偿红色通道的光线强度。因此，定义 3 个通道的补偿权重为 wr、wg和 wb，相应的表
16、达式为)_)_)_rgrbrgrggrbrbrbgrbr1111cccccccccccccccc=|+|=+|=|+（6）newrgbRRGB=+（7）式中：Rnew为图像中红色通道补偿的最终结果。2 水下光源特征提取水下光源特征提取 开展单目视觉定位和双目视觉定位的前提条件是获取图像中的目标点，根据目标点对应的像素信息对目标物进行三维定位。在进行视觉定位过程中，耗时最长的环节是图像处理和特征点提取，因此这 2 个环节的计算速度和精度直接影响视觉定位的实时性和定位精度。传统的水下光源特征提取通常将光源看作标准圆，其圆心即为光源的中心，通过解算光源中心的三维位置信息确定 AUV 与对接坞的相对位置信息。圆形检测法的优势在于特征点检测精度较高，但其需频繁遍历整幅图像，解算速度较慢，并不适宜解决实际海况下的 AUV 对接问题，需要一种实时性较好的特征点检测算法来满足AUV 即时对接的需求。2.1 水下图像自适应二值化水下图像自适应二值化 选取合理的阈值将水下光源图像二值化，可将图像中的光源与背景完全分开，方便后续对图像光源信息进行分析处理16。因此，合理选取二值化阈值是提取光源信息的关键。在