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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(rèn)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(fù)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(yīng)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(yīng)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(dǎo)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(fù)利用。

為了提高AUV末端光學(xué)導(dǎo)引回收的精度，中國電信CTO、首席科學(xué)家、中國電信人工智能研究院（TeleAI）院長李學(xué)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(xué)導(dǎo)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(dá)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(xué)：信息科學(xué)》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(xué)導(dǎo)引定位硬件系統(tǒng)，提出了多分支回歸網(wǎng)絡(luò)的AUV光學(xué)導(dǎo)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(xué)導(dǎo)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(xùn)練方法，構(gòu)建了水下光學(xué)導(dǎo)引定位系統(tǒng)的物理幾何關(guān)系，實現(xiàn)光學(xué)導(dǎo)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(dǎo)引燈偏角數(shù)據(jù)，獲取了AUV與導(dǎo)引燈的相對位置，實時輸出AUV的即時位置坐標(biāo)，完成了海試驗證。

AUV導(dǎo)引定位系統(tǒng)示意圖

創(chuàng)新點1：導(dǎo)引硬件與算法一體化設(shè)計

為了實現(xiàn)水下光學(xué)導(dǎo)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(dǎo)引燈組排布與AUV的物理幾何關(guān)系，建立了光學(xué)導(dǎo)引偏角-位置的數(shù)學(xué)模型。

從導(dǎo)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(dǎo)引燈可以確保導(dǎo)引燈偏角數(shù)據(jù)與AUV位置（簡稱偏角-位置）的一一對應(yīng)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(dǎo)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(xué)導(dǎo)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(biāo)函數(shù)

為了更高效地指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)優(yōu)化，團隊從方向、距離、坐標(biāo)三個維度設(shè)計網(wǎng)絡(luò)模型目標(biāo)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(dǎo)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(zhǔn)確性。

本文方法在0.8m至20m范圍內(nèi)的坐標(biāo)定位精度實驗數(shù)據(jù)如下圖所示。可以看出，絕對坐標(biāo)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(biāo)準(zhǔn)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(xué)導(dǎo)引定位方法的位置坐標(biāo)解算精度，團隊設(shè)計了仿真軌跡以進一步測試AUV坐標(biāo)預(yù)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(biāo)解算的絕對坐標(biāo)誤差均值為41.256mm@0.8~20m，絕對坐標(biāo)誤差最大值為143.847mm@0.8~20m，絕對坐標(biāo)誤差最小值為3.276mm@0.8~20m。

軌跡預(yù)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(dǎo)引范圍內(nèi)對定位坐標(biāo)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(biāo)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(fù)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(xué)導(dǎo)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(biāo)真實值和預(yù)測值結(jié)果如下圖所示。

海試實驗軌跡預(yù)測結(jié)果圖

通過對絕對坐標(biāo)誤差進行計算和統(tǒng)計，得到預(yù)測軌跡點與采集的GPS軌跡點平均絕對坐標(biāo)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(dǎo)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(yù)期的精確定位。