長期以來，渾濁和湍急的水域一直是水下遙控潛水器的禁區。當潛水器落到海底或穿越沙層時，往往會揚起大量沉積物，導致機載攝影機幾乎無法成像，有時只能停下來等待沉積物自然沉降後再繼續作業。
如今，麻省理工學院（MIT）與伍茲霍爾海洋研究所（WHOI）的工程師聯合研發了一種新型水下測繪技術，有望使潛水器在能見度極低的渾濁水域中也能正常"看清"周圍環境。
該方法將光學攝影機採集的視覺圖像與聲納傳感器獲取的聲學數據進行融合。即便在低能見度水域，潛水器也能藉助聲納迅速勾勒出周圍環境的大致輪廓，再朝特定形狀目標靠近，直至光學攝影機能夠清晰拍攝到物體細節。
這一技術思路頗似將海豚的回聲定位能力與海龜的近距離視覺相結合——兩者協同配合，實現在渾濁水下環境中的實時感知與導航。
研究團隊在水箱實驗中對該方法進行了測試，實驗過程中可精確控制水體的能見度等級。結果表明，即便在最渾濁的條件下，該系統仍能穿透沉積物完成水箱環境建圖，並清晰呈現物體厘米級別的細節。
研究團隊將該技術命名為Sonar-MASt3R，目前仍在持續優化中。研究人員預計，這一測繪方法未來可用於引導水下潛水器安全穿越複雜環境，應用場景涵蓋科學勘探、水下建設與維護，以及深海打撈等領域。
"我們希望這項研究能夠幫助我們在那些充滿挑戰的低能見度環境中開展更多作業，並擴大目前難以進行操作區域的覆蓋範圍。"項目負責人、MIT航空航天系研究生艾米·馮（Amy Phung）表示。
馮在本周舉辦的IEEE國際機器人與自動化大會（ICRA）上發表了詳細介紹Sonar-MASt3R的論文，共同作者為WHOI應用海洋物理與工程學高級科學家理察·卡米利（Richard Camilli）。
兩種感知方式的最優結合
在水下成像領域，科學家長期以來採取"二選一"的策略，要麼依賴光學攝影機，要麼使用聲納傳感器。光學攝影機能提供清晰的視覺圖像，但僅在水質清澈、光線充足的環境中有效；聲納傳感器則不受水體清濁影響，通過發射聲波並測量其返回時間與角度，可以精確判斷周圍物體的形狀、距離和深度，但聲納圖像缺乏視覺細節。
為了兼取兩者之長，科學家開始探索一種名為"光聲融合"的新方法。在此前的少數研究中，已有團隊將聲納數據與光學數據相結合，用於物體識別和工作環境重建，但大多數技術需要較長時間進行數據同步與處理，無法實現實時運行；能夠生成三維地圖的方案更是寥寥無幾；在渾濁水域中進行高解析度水下測繪的應用，此前更是一片空白。
就讀於MIT-WHOI聯合培養項目的馮和她的導師卡米利，致力於開發一種能夠在低能見度條件下實時生成高精度水下三維地圖的光聲融合技術。推動這項研究的部分動力，來自安全打撈水下未爆彈藥所面臨的現實挑戰。
"某些區域存在舊式爆炸物，使船隻無法安全進入，藉助機器人來安全處置這些爆炸物是最佳方案，"卡米利說，"但這些爆炸物往往位於衝浪區等能見度極差的環境中，這給安全作業帶來了很大困難。而我們的技術正是可以應對這類場景的眾多應用之一。"
渾水中的實時建圖
Sonar-MASt3R在法國研究人員開發的現有技術MASt3R的基礎上構建而成。MASt3R是一種圖像匹配算法，可對同一場景的多張視覺圖像進行處理，快速估算每個像素的相對深度，並基於攝影機拍攝的二維圖像實時生成環境的三維地圖。
"它的不足之處在於缺乏尺度感，"馮解釋道，"它只能說'這個像素比那個像素近五個單位'，但無法判斷這到底是5米還是5英尺。"
而聲納恰好能夠提供精確的絕對尺度數據。聲波反射的時間可以直接換算為物體的具體深度、距離以及形狀輪廓資訊。
在這項新研究中，馮和卡米利利用聲納數據對MASt3R的尺度資訊進行校正，從而生成精準的水下三維地圖。即便在渾濁水域，經過聲納校正的地圖也能讓潛水器精確掌握物體位置，進而判斷安全靠近的距離，然後用常規光學攝影機進行近距離拍攝。
研究團隊在實驗水箱中對Sonar-MASt3R進行了測試。水箱中加入了水、沉積物以及多種物體，包括一塊小岩石、一個咖啡杯和一隻包裝箱。水箱內還設有一個機械臂，上面安裝了水下攝影機和聲納傳感器。
每次實驗開始時，機械臂會先執行掃描軌跡，從水箱一側緩慢掃向另一側，同步採集聲納和視覺數據。Sonar-MASt3R依據首次掃描數據，快速生成水箱及其內部物體形狀輪廓的粗略聲納地圖，再以此為基礎拍攝物體的近距離圖像，進一步提升地圖解析度。系統採用"關鍵幀"策略，將每一幀新圖像與上一個關鍵幀進行快速比對：若新幀包含關鍵幀中沒有的資訊，則將其納入地圖；若與上一關鍵幀高度相似，則立即丟棄。通過這種方式，系統能夠實時、高效地將相關視覺細節填充到地圖中。
研究團隊在水下測試中設置了八種不同的渾濁度等級，通過攪拌水箱沉積物來模擬不同條件。與其他光聲融合方案相比，Sonar-MASt3R在更渾濁的條件下仍能生成更精確的三維地圖，並解析出厘米級別的細節。在能見度最差的情況下，攝影機完全無法成像，聲納傳感器仍能生成水箱內隱藏物體的粗略地圖，為機械臂安全穿越渾水、靠近特定物體提供導引，再由水下攝影機進行近距離精細拍攝。
"打個比方，就像你在一家黑暗的瓷器店裡摸索前進，試圖找到一個特定的咖啡杯而不打翻任何東西，"卡米利形象地比喻道，"這項技術能讓你做到這一點。"
研究團隊計劃在真實水下環境中對該方案進行測試，並預計實際環境中的建圖任務將更為順暢。
"水箱就像一個回音室，"卡米利說，"在那裡操作就好像置身於哈哈鏡的世界，各種失真、混響和鬼影讓數據處理極為複雜。換到真實環境中，情況應該會簡單得多。"
研究團隊表示，屆時Sonar-MASt3R有望幫助科學家安全探索渾濁、湍流的複雜水下區域。
"這項工作的真正價值，在於讓我們能夠藉助這一技術執行當前根本無法完成的任務，"馮說，"而之所以存在大量無法執行的任務，正是因為我們目前還缺乏相應的觀測與感知能力。"
本研究得到美國國家航空航天局（NASA）和美國國家科學基金會（NSF）的部分資助。
Q&A
Q1：Sonar-MASt3R是什麼技術？它的核心原理是什麼？
A：Sonar-MASt3R是由麻省理工學院與伍茲霍爾海洋研究所聯合研發的水下測繪技術，核心原理是將聲納傳感器的聲學數據與光學攝影機的視覺圖像進行融合。聲納負責在渾濁水域中快速生成周圍環境的三維輪廓地圖，並提供精確的距離和尺度資訊；光學攝影機則在靠近目標後補充厘米級視覺細節。二者結合，實現了在低能見度水下環境中的實時精準建圖。
Q2：Sonar-MASt3R在實驗中的表現如何？
A：研究團隊在水箱中設置了八種不同渾濁度等級進行測試。結果顯示，與其他光聲融合方案相比，Sonar-MASt3R在更渾濁的條件下仍能生成更精確的三維地圖，並解析出厘米級別的物體細節。即便在攝影機完全無法成像的最惡劣條件下，聲納傳感器仍能生成粗略地圖，引導機械臂安全靠近目標物體，再由攝影機完成精細拍攝。
Q3：Sonar-MASt3R未來有哪些應用場景？
A：研究團隊預計該技術可廣泛應用於多個領域，包括科學勘探（如探索渾濁的深海區域）、水下建設與維護（如管道檢修）、深海打撈，以及安全處置水下未爆彈藥等高風險任務。目前團隊計劃在真實水下環境中進一步驗證該技術，以推動其從實驗室走向實際應用。
