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地球是一个被水笼罩的行星，，，，，外貌约71%是海洋。。。。。 。大海不但面积辽阔，，，，，并且深不可测，，，，，其中物种多样，，，，，矿产富厚。。。。。 。百年来，，，，，人类从未阻止对大海的认知和探索。。。。。 。
从海平面到水下1000米是临地空间的一部分。。。。。 。在这个区域中，，，，，物种的多样性组成了重大的生态系统和富厚的海产资源，，，，，它将是人类运动“向下”拓展的主要空间。。。。。 。
然而，，，，，由于海水的不匀称特征，，，，，光线会被吸收和散射。。。。。 。因此，，，，，“智能光电”手艺应运而生，，，，，可以实现在阴晦的情形中对光信号举行探测、传输，，，，，及智能化感知和剖析。。。。。 。
中国诚信为本专业服务 官网人工智能研究院（TeleAI）正在加速推进“智能光电”手艺的研究事情，，，，，并与智能体、智传网（AI Flow）、AI治理形成“三智”+“一治”的完整战略结构。。。。。 。
临地空间与人们的现实生涯细密相关，，，，，TeleAI希望通过AI驱动包括赛博空间、临地空间、广域空间在内的“三大空间经济”生长，，，，，进一步拓展人类的运动规模。。。。。 。
随着机械工程、盘算机、人工智能等手艺的突飞猛进，，，，，自主水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle，，，，，AUV）的应用获得进一步生长。。。。。 。
从深海进入到深�？？ ？？？ⅲ珹UV饰演着至关主要的角色。。。。。 。AUV能够自主航行进入更深的水域空间，，，，，无需通过脐带电缆与其他平台毗连，，，，，就能执行种种使命。。。。。 。
然而，，，，，由于AUV造价腾贵，，，，，且携带大宗珍贵的海洋数据，，，，，在完成使命后，，，，，通常需要以“扶引接纳”的方法使其清静返航，，，，，包管数据完整，，，，，并实现装备的重复使用。。。。。 。
为了提高AUV最后光学扶引接纳的精度，，，，，中国诚信为本专业服务 官网CTO、首席科学家、中国诚信为本专业服务 官网人工智能研究院（TeleAI）院长李学龙教授向导团队睁开深入研究，，，，，提出了“自主水下航行器多分支网络光学扶引定位要领”。。。。。 。
该要领旨在为AUV在能源增补、数据传输和指令下达等方面提供更快的解算速率、较低的算力功耗需求以及较少的能量消耗。。。。。 。
相关论文已在中国精品科技期刊《中国科学：信息科学》正式揭晓。。。。。 。
论文地址：
https://www.sciengine.com/SSI/doi/10.1360/SSI-2024-0183;JSESSIONID=8df64795-11e5-4fe3-8024-f4e0cd442a7c
突破与立异
团队搭建了基于多象限测角的光学扶引定位硬件系统，，，，，提出了多分支回归网络的AUV光学扶引定位要领。。。。。 。
该要领首次将深度网络引入多象限测角的光学扶引定位位置解算使命中，，，，，设计了多分支结构的位置解算回归网络。。。。。 。研究了数据驱动的多维度定位约束训练要领，，，，，构建了水下光学扶引定位系统的物理几何关系，，，，，实现光学扶引硬件与算法的一体化设计。。。。。 。通过解算多象限光电探测器收罗的扶引灯偏角数据，，，，，获取了AUV与扶引灯的相对位置，，，，，实时输出AUV的即时位置坐标，，，，，完成了海试验证。。。。。 。
AUV扶引定位系统示意图
立异点1：扶引硬件与算法一体化设计
为了实现水下光学扶引大视角的高精度定位，，，，，团队接纳了多象限光电探测器，，，，，剖析了扶引灯组排布与AUV的物理几何关系，，，，，建设了光学扶引偏角-位置的数学模子。。。。。 。
从扶引灯的几何排布角度出发，，，，，在理论上证实晰使用三个非共线排布的扶引灯可以确保扶引灯偏角数据与AUV位置（简称偏角-位置）的逐一对应关系，，，，，是包管在算法层面爆发唯一位置真值解的主要条件条件。。。。。 。
立异点2：多分支结构的位置解算回归网络
为了提升模子的体现能力，，，，，团队设计了多分支结构的位置解算回归网络，，，，，通过多象限光电探测器获取的扶引灯偏角信息，，，，，将AUV位置解算的使命视为回归问题，，，，，接纳了编解码器结构，，，，，提高了位置解算精度和速率。。。。。 。
AUV多分支网络光学扶引定位要领手艺蹊径图
立异点3：多维度的空间位置约束目的函数
为了更高效地指导网络模子参数优化，，，，，团队从偏向、距离、坐标三个维度设计网络模子目的函数，，，，，建设了多维度空间定位精度约束，，，，，进一步提高了网络模子的解算精度和泛化能力。。。。。 。
实验效果
在AUV扶引接纳使命中，，，，，周全评估定位精度关于确保要领效果至关主要，，，，，团队通过在差别距离的定位精度实验，，，，，展示本文要领在位置解算的准确性。。。。。 。
本文要领在0.8m至20m规模内的坐标定位精度实验数据如下图所示。。。。。 �？？ ？？？梢钥闯觯宰晡蟛钏孀啪嗬氲脑鎏矶鎏恚赏臣破饰隹傻茫渚�58.292mm@0.8~20m，，，，，标准差为 43.347mm@0.8~20m。。。。。 。
差别距离的定位精度漫衍图
为了直观展示多分支网络光学扶引定位要领的位置坐标解算精度，，，，，团队设计了仿真轨迹以进一步测试AUV坐标展望轨迹的可视化效果。。。。。 。
轨迹仿真实验中采样了80个点，，，，，其坐标解算的绝对坐标误差均值为41.256mm@0.8~20m，，，，，绝对坐标误差最大值为143.847mm@0.8~20m，，，，，绝对坐标误差最小值为3.276mm@0.8~20m。。。。。 。
轨迹展望效果图
在相同的验证条件下，，，，，团队同样使用物理仿真随机天生的10万组偏角-位置数据，，，，，使用多项式回归算法、支持向量回归算法、决议树算法和随机森林回归算法，，，，，与多分支结构的位置解算回归网络算法在0.8~20m的扶引规模内对定位坐标精度举行较量。。。。。 。
与古板回归算法相比，，，，，多分支结构的位置解算回归网络的绝对坐标误差均值仅为58.292mm，，，，，展现出更高的定位精度。。。。。 。这一效果批注晰多分支回归网络在特征提取和非线性建模上的优势，，，，，尤其在处置惩罚重大定位使命时，，，，，体现出了更高的定位精度。。。。。 。
为了验证多分支网络光学扶引定位要领的位置解算精度，，，，，团队在自然资源部北海海洋手艺中心海港港池开展了海试验证。。。。。 。三条轨迹的坐标真实值和展望值效果如下图所示。。。。。 。
海试实验轨迹展望效果图
通过对绝对坐标误差举行盘算和统计，，，，，获得展望轨迹点与收罗的GPS轨迹点平均绝对坐标误差在35.102mm@1~3m，，，，，而仿真实验的平均误差仅为6.646mm@1~3m，，，，，与海试数据保存差别。。。。。 。
这是由于海试误差除了算法自己保存的误差以外，，，，，主要是由GPS的丈量误差和多象限光电探测器的丈量误差造成。。。。。 。
因此，，，，，海试中的误差积累难以阻止导致了仿真和实验保存定位误差差别。。。。。 。同时，，，，，综合GPS和多象限光电探测器的丈量误差来看，，，，，海洋试验的误差仍在合理规模内，，，，，验证了该要领在海洋情形中仍可以实现预期的准确定位。。。。。 。
