高凡承，陳 龍，李 康，陶金玲，周 航，張 濤

（南京工程學院，江蘇 南京 211167）

水下航行器[1]自主搜尋由多項技術組合而成，其中最重要的就是水下環(huán)境探測[2]功能，它是機器人的眼睛，實現(xiàn)目標檢測與識別功能。本文旨在介紹將水下圖像修復技術應用于水下機器人探測水下環(huán)境及有關水下視頻處理，使拍攝到的水下視頻的質量更好，視頻中的物體更清晰。下面就對具有水下圖像修復功能的水下環(huán)境探測機器人進行論述。

1.水下機器人硬件設計

本款水下機器人如圖1所示，模仿潛艇的結構，在水下機器人下方兩側設計了支架，這樣可以在水中保持平衡，便于水中拍攝時的穩(wěn)定性。由于3D打印并不防水，主體可使用水管代替，將電機和樹莓派放在水管里面，通過打孔方式將外界的螺旋槳、燈與電機、樹莓派連接。因為是水下機器人，要保證密封性，四周的孔和水下機器人后部密封處要用防水膠封好。

圖1 水下機器人設計圖

2.水下機器人運動結構及控制系統(tǒng)設計

通過樹莓派控制運動電機，并且對樹莓派與運動電機進行單獨供電。在進行水下測距時，超聲波測距儀需要由驅動電路驅動換能器發(fā)出超聲波，且由于水下聲波能量損耗較大，同時綠藍激光測距裝置由于要產(chǎn)生激光，所以也需要耗費巨大的能量，本款水下機器人只需要小范圍、耗能小的測距方式，因此使用紅外測距傳感器不斷測距。水下機器人在運動的時候，進行不斷的測距以防止撞到水下的物體以及接觸到水底；考慮到水流會對機器人的位姿產(chǎn)生影響，使用imu來調整水下機器人的位姿；并且使用攝像頭對于水下情況進行拍攝，最后傳輸?shù)絇C機，使用PC機進行圖像增強與圖像處理。水下機器人的控制系統(tǒng)如圖2所示。

圖2 水下機器人運動結構及控制系統(tǒng)設計圖

3.軟件設計方案

水下機器人首先接收指令，接收的指令分為搜索指令、回歸指令和停止指令。接收到搜索指令和回歸指令時開啟距離檢測器和電機，當且僅當接收到搜索指令時才會開啟前置攝像器，拍攝實時影像。在運行的時候，進行信息返回，實時傳輸當前電機的運轉速度和測距儀探測到的當前最近障礙物的距離，同時傳輸攝像器拍攝到的影像。在水下機器人運轉之前，由管理員進行大致的區(qū)域規(guī)劃，向機器人傳輸搜索指令。區(qū)域搜索完畢，向機器人傳輸回歸指令，回到原點后傳輸停止指令。根據(jù)接收到的電機運轉速率和測距儀測得的距離，計算出行進的相對距離，并繪制出行走軌跡地圖。如果測距儀返回的距離達到危險距離（0.5 m），則對路徑進行重新規(guī)劃，選擇沒有障礙物的路線，規(guī)避障礙物。

圖3 水下機器人軟件系統(tǒng)設計圖

4.水下圖像處理方案

因為電子干擾及其他干擾因素的存在，拍攝到的圖像中不可避免地會存在一些噪聲，這對圖像分析有干擾作用。我們將對獲取的圖像用濾波器進行降噪處理，減輕這一部分的影響。再使用修復算法處理掉水下圖像中的氣泡、泥沙等干擾物，以獲得更加清晰的水下圖像，便于后面的物體搜尋。

當前目標檢測算法分為回歸方法和卷積方法兩類?；貧w方法是人工提取目標特征，設計分類器對特征進行線性回歸和分類，完成目標識別功能。回歸方法雖然計算速度快，但是準確率低，不滿足任務需求。卷積識別方法是利用深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡[4]對目標進行特征提取與分類，完成目標識別任務。卷積識別準確率高，滿足水下任務需求，是研究水下機器人的重點。采用CNN算法[3]進行圖像增強，增強圖片細節(jié)之后，再使用Deepfill算法[4]進行圖像修復處理，這兩個算法都是卷積算法，圖像處理速度與效果很適合水下圖像的處理，圖4、圖5為含有氣泡的水下圖像處理前、后的圖像。

圖4 含有氣泡的水下圖像處理前

圖5 含有氣泡的水下圖像處理后

5.結語

本款水下機器人適用于探測具體水域地點、具體時間點的水下情況，并依據(jù)探測過程繪畫出路程與水下情況圖，適用于企業(yè)水下搜尋物體或者水下探測。雖然目前市場上有水下攝影機器人，但其缺少圖像增強、圖像修復功能，相比之下，本款水下機器人具有較好的發(fā)展前景。