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AUV

铅图像©Ead72 / Adob​​e Stock

辐照的赫尔克我们是内华达州- 伤痕累累,租金,指向深海深渊的枪支 - 出现在阴沉的阴霾中,不受干扰的黑暗和难以接近的坟墓,3英里的太平洋。

搜索公司和海洋无限(专门从事海洋考古和海底发现的公司)在自动水下航行器(AUV)的帮助下发现了这艘著名的“不沉之船”,这艘船在两次世界大战和比基尼环礁可怕的原子弹试验中幸存下来。

AUV基本上是水下无人机。能够在不被系绳或需要人工操作者的情况下执行其任务,AUV平台正在彻底改变科学家和研究人员如何扫描和研究大海。

AUV的速度,效率和成本节省迅速重塑该领域。

SEARCH高级副总裁吉姆•德尔加多(Jim Delgado)表示:“技术正在迅速超越并增强我们在公海和深海有效工作的能力。”德尔加多在小学时就梦想成为一名考古学家,他的职业生涯几乎把他带到了每一个海洋和深度。

Delgado表示,auv的速度、效率和成本节约正在迅速重塑该领域。2010年,在绘制泰坦尼克号残骸的地图时,他亲眼目睹了潜水机器人的能力。

Remus 6000.AUV提供了一个详细的地图,揭示了一个名副其实的项目胶囊,以及扳平效果它的冲击在海底上。

“看着这两个AUV在串联工作中令人惊叹,”德尔加多说。

AUV

安全橙色AUV从海洋无限船上开始。信用:海洋无限

水下无人机的好处

这些AUV由树林孔海洋学研究所开发,Jim Bellingham担任海洋机器人中心的主任。AUV领域的先锋,Bellingham自80年代末以来一直在开发水下无人机。

AUV提供经济和效率的利益,以及留在超过全尺寸子之外的任何人的更长时间的能力。水下无人机正在接受海洋学,海洋生物学,军事和企业近海兴趣的角色。

“如果不从AUV调查开始,我现在不会做任何项目。”

吉姆德尔加多

贝灵汉说,经济是海洋研究的一个关键问题。想在海上做一些在陆地上经常做的事情吗?把成本乘以十倍。

“如果你想去,然后在深海中做到这一点?再次乘以,可能达到100倍,“Bellingham说。

考虑一个丢失的搜索。研究船只通过牵引声学传感器来执行这些搜索,有时千英尺深,在数千英尺的电缆结束时。Bellingham说,拖累是巨大的,迫使船沿着表面爬行 - 每天都可以花费成千上万美元。

为确保他们彻底覆盖一个区域,船舶做了所谓的“修剪草坪”,以确保他们全部达到全部。虽然是拖动传感器的问题;它没有完全打开一毛钱。

“我必须非常慢慢慢慢弧形,并让自己设置,并重新进入那个地区,”Bellingham说。“这成为一个巨大的问题。”

AUV不需要拖缆或缆绳;把它扔到一边,它就能精准地修剪你的草坪,在两端都能自旋。贝灵汉说,带上一两个AUV也能让你的探险在其他方面更有效率。在AUV工作的同时,人类和水面舰艇还可以执行其他任务,这可能会改变整个搜索探险队的结构。

在某些应用中,AUV可以完全消除探险的需要。通过在岸上部署水下无人机,研究人员可以探索海洋,而不用担心天气状况,也不用担心在狭小的船舱里感染COVID-19的风险,这是最近的一个新担忧。

auv

斯克里普斯海洋研究所博士后埃里克·奥伦斯坦(Eric Orenstein)在圣地亚哥海岸外拿着一个AUV。图片来源:加州大学圣地亚哥分校斯克里普斯海洋研究所杰夫实验室

在Scrippsoceocture of海洋学研究所的水下成像中,Jaffe实验室的主要调查员Jules jaffe表示,AUV已经能够冗长的海底航行。(贾伊德还帮助开发了使用的水下光学系统找到泰坦尼克号)。

翅膀的滑翔机可以通过海面雕刻抛物线路径,调整它们的浮力,以乘坐水柱。

“那些人可以出去一个月或两个月,”贾维德说。UCSDARGO项目使用4,000个自主浮子来收集盐度和温度数据,并避免推进电源全部。

“他们被潮流推动了我们,这对我们感到兴趣,”贾夫德说,在免费骑行中利用自由骑行,收集海洋电流和流动的数据。

给予一种AUV的眼睛

当前的水下无人机主要依赖于声学传感器,以指导他们的旅程,在海法大学海洋影像实验室负责人Tali Treibitz。即使是配备水下相机的那些也可以用于图像采集 - 映射地理特征,海上石油基础设施,电信电缆和沉船 - 而不是用于指导。

特雷比茨的团队正在努力建立实时计算机视觉功能。

“AUV的愿景领域仍处于起步阶段,”她说。“因为你没有看到水下井,很难将相机作为机器人自主的输入。”

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塔利·特莱比茨博士和大学的SPARUS II AUV一起潜水。信贷:Matan尤

Treibitz是斯克里普斯研究所与贾夫德的博士后,正在开发一个图像增强算法,这逆转了水对光和颜色的影响,基本上蒸发了大海。这将是实时运行,与她的同事莫雷尔·格罗尔开发的路径规划工具相结合,以自主转向无人机。

“我们想要做的就是实际上给AUV的”眼睛“,”Treibitz说。“要使它能够实际处理图像,实际上了解它看到的内容和反应。”

Treibitz说,声波传感器可以探测到更远的物体,但视觉可以提供更高分辨率的细节,这对水下机器人通常使用的测绘和搜索工作很重要。更好的计算机视觉也可以帮助海洋生物学家。

因为它们可以在水下停留更长的时间,auv有可能最终在科学观察所需的时间框架内遮蔽海洋生物。特雷比茨的团队已经确认了黄貂鱼和海龟的身份;澳大利亚的一个团队用水下无人机捕杀荆棘冠的海星在大堡礁;还有树林洞梅贝托是用来追踪水母的

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来自海法大学的部署的图像II AUV。信用:特雷比茨海洋成像实验室

水下考古学家德尔加多设想,在不久的将来,模式识别人工智能可以被教会寻找特定的物体,比如,双耳瓶- 并将它们从残骸网站的混乱杂乱中拿出来。

Treibitz指出,水下摄像机,即使具有主动和增强的视觉,也要比声学传感器便宜得多。

Delgado说,AUV现在是一个重要的工具。

“如果不从AUV调查开始,我现在不会做一个项目,”他说。“特别是在深度。”

他们无情的精确度和更低的操作成本正在改变面对探索。德尔加多不仅在深渊中,还沿着土地的“淹死的边缘”,我们的祖先追捕,养殖和建造,生活,喜爱和死亡。文明与海之间的领带可能是将历史在一起的伟大线程,最后填补了历史。

“我认为我们真的是在边缘,”德尔加多说,“一个全新的发现和探索和理解。”

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