非结构核环境中水下移动视觉高精度空间定位研究

Robots and intelligent machines play more and more important role in normal maintenance and emergency response. As a core module, underwater vision technology can provide environment and target information to underwater robots. However, in the nuclear power plants, the water has boric acid and high radiation, so many machine vision technologies can not be directly used in the nuclear underwater environment. The research development in this area is very slow, and there is just few public reports and publications. In order to adapt the complex nuclear underwater environment, a nonlinear distortion model of camera, a model of nuclear underwater calibration, a new method of unknown target 3D location and a new method of adaptively supervised object positioning will be proposed. This project aims to construct high accuracy underwater positioning model in nuclear unstructured environment, and assist underwater robots in working. This project can help the development of machine vision technology in the nuclear environment, and it has important theoretical research significance and application value.

核电站机器人、智能装备的应用一直受到各国的重视，其中核环境下的水下机器人作业需求尤其迫切，而水下光视觉感知系统是实现水下机器人智能作业的关键环节。但是，鉴于核电环境水质的复杂特性，当前针对核电这一特殊环境下的水下成像与空间定位技术研究进展非常缓慢。针对核电环境中去离子水具有弱硼酸性和高辐射性，本项目将建立核电水下相机的非线性畸变模型与图像退化模型，从而增强图像的对比度；针对核电水下的非结构环境，本项目基于双目视觉的方法进行空间坐标系重建；针对核电站水下图像质量不高的特点，本项目采用基于未知模型的目标初步定位与带监督自适应逐步求精相结合的方法来达到精确定位。最终实现水下非结构核环境移动视觉感知系统，满足核环境水下机器人高精度空间定位要求。本项目研究成果有助于推动计算机视觉感知技术在核电环境中的发展，具有重要科学意义与良好社会经济效益。

水下视觉感知系统是实现水下机器人智能作业的关键环节，而水下非结构核环境的目标成像与空间定位技术研究进展相对缓慢。因此本项目针对水下非结构核环境的特点，根据申请书中的研究问题与想法开展工作，主要研究内容包括：核电环境中特殊水质成像校正与增强算法；非结构核环境中移动视觉高精度空间定位模型。取得了丰硕的成果：（1）核电环境中特殊水质成像校正与增强算法：我们提出了基于时域信息的水下视频去雾算法；提出了基于深度学习的去雾算法；提出了基于聚类分割的去雾算法、并且建立了自适应水下图像增强框架。（2）非结构核环境中移动视觉高精度空间定位模型：我们搭建了水下双目视觉感知系统，主要工作包括：水下相机标定、双目匹配算法的深度重建精度验证、边缘像素点的链条状DTW匹配与重建。此外我们对视觉感知系统中的目标跟踪定位技术也进行了深入的研究，提出了多种鲁棒的目标跟踪定位算法。（3）相关拓展性研究：基于项目研究的理论与模型基础，我们在新型机器学习理论研究、视觉感知技术在行为识别方面的应用、以及图像处理技术在高光谱方面的应用上也开展了相关研究。本项目已发表论文16篇，其中期刊论文6篇，会议论文10篇。此外，在本项目开展过程中，我们还积极参加多次的国内外学术活动与交流，协助培养2名博士研究生，直接培养4名硕士研究生，达到了项目预期的研究目标。本项目研究成果有助于推动计算机视觉感知技术在核电环境中的发展，具有重要的实践意义。