用于水下监视的海洋机器人

在过去的十年里，由于民用目标受到的威胁日益增加，人们对港口和海洋基础设施的安全产生了极大的兴趣。欧洲不仅海域辽阔，而且海洋监视面临的挑战也十分复杂，需要对海洋安全采取全球性的办法，为此欧洲和北约设立了包含不同国家的项目，以填补这方面的技术空白。传统的水下监视采用人工解决方案，现在需要对港口和沿海水域进行监视和保护，这些能力由港口和海上监视与保护（HARMPRO）项目提供，HARMPRO项目在永久结构化合作（PESCO）框架内实施。在同一项目框架中，海上无人反潜系统（MUSAS）项目旨在开发一种基于人工智能的创新型反潜战系统，该系统将加强水下基础设施的安全性，为部队提供充分的手段对入侵者做出快速反应。反恐防御研究计划（DAT）为加强应对恐怖事件的组织和协调提供了措施，该计划旨在降低各种情况下工作人员和设施易受到的攻击。港口作业对世界经济至关重要，必须确保安全可靠。为此，全球的组织机构一直在探索提高海上安全的各种技术。

在这个框架中，机器人扮演了一个关键角色，而无人载具（UxV）无疑是该领域中改变游戏规则的一项技术。监视系统中无人载具的使用有助于取代人类从事低级活动，为操作员提供高价值的信息以进行更高等级的决策。通过与其它观测系统和载人系统的合作，无人载具正在发展成为可靠、长续航力、持久和具有成本效益的监视解决方案。在科学和操作层面上对这些技术的使用有争议，突显了当前潜在的可能性，也映射了对其未来的实际展望。这种分析是不断变化的，一方面，技术的发展增强了它们在当今系统中已经实现的作用，使人们去假设更复杂的活动；另一方面，科学的进步提供了创新潜能，为新的理论场景开辟了道路。不论是在军事还是民用操作环境中执行探测、识别和监视等任务，机器人系统的使用已经开始改变那些传统的方法。美国海军无人水下航行器主计划有助于绘制无人水下航行器的使用场景，评估能力并分析优势，从而为各种采办和技术研究制订精准的计划。美国海军无人水下航行器主计划将UUV视为作战场景中潜在的力量倍增器和降低人类操作员风险的工具。UUV的能力使得终端用户可以根据具体应用来处理不同的任务领域。无人水下航行器的情报、监视和侦察（ISR）能力可以增强传统上由操作员操作系统的能力，扩展系统在复杂环境下、高风险区域中、甚至是常规系统不能运行的浅水中的功率和识别能力。机器人技术对海洋监视领域的影响也取决于无人载具上有效载荷的搭载能力，如声呐、水听器、磁力计和光学或红外照相机等各种传感器的搭载能力。通过这些设备，无人载具能够执行快速搜索任务，识别和定位受限区域内的水下目标和物体，这些受限区域包括码头、港口区域或感兴趣的特定区域。

1 海底探测机器人

水下监视的一个核心领域包含对爆炸物和危险装置的识别与定位能力。这些爆炸物和危险装置包括简易爆炸装置（IED）、水雷和未爆弹药（UXO）。水下简易爆炸装置代表日益增长的恐怖主义威胁，简易爆炸装置的高危风险区包括港口、锚地和进港路线等。水下水雷是布设在水中的爆炸装置，目的是破坏或击沉舰只或拒止舰只进入某一区域。它们可以在雷区使用，也可以单独系留、漂浮、沉底或埋入。未爆弹药是遗留在海底或旧的未爆炸物。它们对于已经存在的设施不是真正的问题，但是在建造新的基础设施或清理新区域之前必须考虑。对政府而言，从海中清理未爆弹药是一项新的挑战性任务。虽然使用磁传感器进行未爆弹药探测具有多种优势，但是考虑到未爆弹药的异构性，近年来有研究提出可以考虑使用水声传感器，而且可以利用水雷对抗（MCM）已有的系统和算法执行未爆弹药探测。

为了区别各种爆炸物和危险装置的不同威胁，可以使用多种方法，从智能方法到只是简单地在航行时选择不同的路线。当然，检查和监视海底是确认地区是否安全的一个基本步骤。传统的做法是使用猎雷艇/扫雷艇或部署蛙人，在可能危险的区域内使用人力和昂贵的专用设备。使用诸如无人水下航行器之类的机器人的主要目的是降低操作员的风险，使他们远离雷区：毕竟没有人知道水雷是如何设定和引爆的，唯一安全的方法就是远离爆炸物。

对人工智能（AI）的日益关注为自主潜航器（AUV）的使用开辟了新的场景。它们可以在没有操作员监督的情况下完成更高级别的任务并做出一些决策。这具有双重意义：一方面，通过限制潜航器需要交换的数据量，可以覆盖影响水下域的通信空白，另一方面，它可以长久保持同样强度的注意力，而不会遭受人类通常会有的压力情况影响。

UUVs可以携带各种传感器，比如可生成海底侧视图像的侧扫声呐（SSS）和合成孔径声呐（SAS）等声学传感器，或者是能够生成三维地图的（单波束和多波束）回声测深仪。海底浅地层剖面仪（SBP）也可以用来检查海底沉积。此外，前视声呐（FLS）和声学摄像机可根据特定的任务选择使用。磁力计、光学照相机和激光扫描仪等磁传感器可用于非常特别的应用。

使用成像声呐（SAS、SSS和FLS）的UUVs可以利用图像处理技术快速准确地发现目标。卷积神经网络（CNN）可视为海洋领域中图像分类任务的先进技术。水下域的一个大问题是难以通过一个传感器收集得到精确的地理图像，从而难以定位所发现的物体。水中无法使用GPS，解决方案是使用基于一个或多个水面网关以及水下定位和通信系统（如超短基线（USBL）、短基线（SBL）或长基线（LBL））的技术。虽然水下定位正在提供有希望的结果，变化探测（CD）也是一种有用的技术，它通过在不同的时间观察一个画面来确定物体或其他感兴趣的现象随时间的变化。在扫雷中，变化探测是一个重要的应用。在假设海底没有水雷时，在航路勘测期间记录战略港口、入口或海上交通线的参考声呐图像。UUVs进行新的勘测后，仅在当前图像中出现的物体会识别为水雷，从而降低了错误探测的可能性，并缩短了数据分析时间。

2 入侵探测机器人

监视应用于军事和民事领域，相互交织，有时还相互重叠。例如，监视活动涉及军用和民用的沿海基础设施，包括造船厂和近海建筑。入侵威胁可能是蛙人或小型潜艇，而无人载具也应视为潜在的威胁。事实上，无人载具收集的音频或图像数据在针对水边设施的战略作战中非常有用，而且它们可能携带爆炸物载荷，用于攻击码头、商船和军舰，在不对称威胁中具有显著优势。此外，由于UUV的信号和目标强度都弱于蛙人的信号和目标强度，能够更快速地机动，而且在更远的距离上一直处于主动声呐的探测阈值以下，因此UUVs也可能是潜在的入侵者。

目前正在研究不同类型的监视系统和策略。自20世纪80年代初以来，已经实施了各种水下安全项目来应对港口风险。它们大多依靠使用高频主动声呐，探测距离不足1公里。传统上，水下监视任务由配备先进且昂贵的传感器载人平台完成，不仅成本高且工作量巨大。通过与水面和水下设备协同，UUVs可在水下监视中发挥主导作用。部署无人水面艇（USV）艇群进行巡逻勘探能够非常有效地提高港口安全系统的性能。通过使用USVs艇群实施监视行动，优化拦截时间和位置，可为威胁拦截问题提供解决方案。关于UUVs艇群的控制问题可建立一个潜在博弈模型，模型中UUVs是对抗不对称威胁的防御系统，可利用工具基于入侵者特征设计艇群的规模。欧洲的H2020 WiMUST项目框架提出了一种分布式可重构自主水下阵列的设计和实验验证。该系统由一组配备水听器拖缆的协同机器人组成，用于采集海底数据，也可支持包括水声监视在内的很多应用。北约海洋研究和实验中心（CMRE）已经批准将协同机器人网络用于水下监视应用。在一个实验中，两个配备水声传感器的协同UUVs各自生成轨迹，轨迹经实时分类，并在这两个UUVs和一艘作为高价值设备的舰只（HVA）之间共享，它们都完全集成到网络中以便生成战术图形。由于电磁波入水后会强烈衰减，因此基于声波的水下监测成为监测水下环境最常用的方法。水下监视场景的一个例子如图1所示。

图1 基于无人系统的水下监视概念场景

图1是一个UxV网络，每个UxV都搭载一个或多个特定的有效载荷且执行特定的任务，它们通信、采集数据并进行实时监测。水下和空中环境之间的通信基础设施由USVs来保证，这些USVs充当网关浮标（即配备了声学和无线电调制解调器）。支援舰由NRV联盟号代表，它是一艘执行广泛海洋活动的北约科研船，可以充当指控系统。在图1中，UUVs装备了用于入侵者探测的矢量传感器和/或水声阵列，其中有一些装备了侧扫声呐有效载荷用于海底勘探。

在监视应用中有些方法是采用声矢量传感器定位水下声源，它们与传统的水听器相比能够提供噪声目标的方向信息，从而增强监视能力，因此广受关注。此外，它们体积小、重量轻、功耗低，适合在UUVs上使用：它们能够通过一个简易的传感器提供与拖曳式水听器拖缆一样的信息，这个简易的传感器安装简便且可以通过海洋机器人部署。目前矢量传感器的缺点是对机器人运动太敏感，因此必须在原始数据中进行补偿。一种双轴加速度矢量传感器已开发应用于美杜莎级（MEDUSA）AUV上。虽然这是为地球物理勘测设计的，但这一概念也可用于声学监测应用。北约海洋研究和实验中心将一个商用矢量传感器集成到斯洛克姆（Slocum）水下滑翔机上，目的是证明UUVs能够生成精确的目标方位，实验得到的结果可能代表其开启了将多架水下滑翔机集成到机器人监视网络的先河，这些滑翔机上都搭载了先进的传感器。有关方位估计的实验结果已发表，方位估计使用了安装在eFolaga混合式AUV上的定向频率，分析和记录（DIFAR）声呐浮标矢量传感器。研究人员已开发出的系统在多目标方位估计方面表现出非常有吸引力的性能，为机器人水下监视提供了一个新工具。北约海洋研究和实验中心开发了一种可进行全方位观察的立体阵列，它已安装在斯洛克姆滑翔机的机头上，以解决特定海域的海上交通监控问题。

3 水下监视的主要研究前沿

考虑到水下通信和联网问题，最新的研究方向是放弃静态和单片内置调制解调器和连接堆栈，转而采用软件定义的认知自适应解决方案。软件定义开放式架构调制解调器（SDOAM）的使用带来了巨大的优势，它能够根据非线性和多变的声学信道的情况来校准所有通信参数（如波形、频率、编码）。近期的研究进展已展示出它是如何根据网络需求和潜航器任务情况适应此类调制解调器的运行，不仅考虑到了具体的信道指标，而且是在极短的反应时间内。为了有效地使用软件定义的调制解调器，在通信协议栈的上层也需要采用认知的和自适应的方法。目前已经开发了几个网络架构解决方案，重点是对不同层次执行的任务进行精细同步。这些解决方案已在AUVs上成功应用，并进行了海试。北约海洋研究和实验中心自2011年以来一直致力于这项技术的研究、开发和推广。北约海洋研究和实验中心通信栈正在发展成为一个可建立智能的、自适应的和安全的水下网络的全认知通信架构（CCA）。

此外，科学界、军方最终用户和工业界越来越关注多载具作战、有人-无人互操作性和（赛博）安全。互操作性取决于许多相互关联的主题，如自适应自主通信网络、机器人系统之系统（SoS）的指挥和控制系统（C2S）以及互操作性的持续标准化。从互操作性标准化的角度来看，有两个非常重要的北约标准值得关注：即NATO STANAG 4586和4748。首先，STANAG 4586是目前的无人机标准，这是一项新研究的起点，旨在建立“联合”多域（即无人空中、陆地和海上系统）控制站（MDCS）标准。将来，由行业和政府代表组成的MDCS工作组将正式发布STANAG 4586修订版。其次，北约海洋研究和实验中心与学术界和工业界一起开发了一个称为JANUS标准的水下通信协议，最近已被北约批准为STANAG 4748标准。这是第一个国际认可且开放获取的水下数字通信标准，已经在海上广泛应用于自动识别系统（AIS）数据交换以及向潜艇传输气象和海洋学数据。得益于标准化方法的使用，只要符合JANUS标准，即使是使用来自不同厂家的异构和混合系统，也将有可能提高用于机器人监视的海上态势感知（MSA）功能水平。

因为攻击者很容易破坏或拦截此类网络中的通信，水下水声信道固有的广播特性给诸如自主机器人监视之类的敏感任务带来了巨大的赛博安全风险，在无线电射频域中扩频信号的使用就与此类似。相比之下，在声学消息中密钥的使用不能轻易地适用于水下环境。因此，一个有趣的概念是物理安全概念，即根据信道的可变性通过控制信号本身来生成密钥。有人提议为水下水声通信网络专门设计一个安全框架，这个想法已在欧洲的UAN项目中实施。需要指出的是，协同机器人网络也可以利用其自身的多用性和自适应能力来应对赛博威胁。

在此背景下，不管海情如何，机器人监视系统也需要无限期地持续存在，并同时保持高效。这种长期的使用需要开发创新的布放和回收系统（LARS），以及能够在海上一天24小时获取能量的停泊站。它们涉及许多工程问题，需要在水下域特别关注解决。监视用航行器编队的简单布放和回收通常很困难，而且一般要求船只配备足够的起吊和动态定位（DP）系统。研究人员必须为自主布放、停泊和补给寻求扎实可信和可扩缩的工程解决方案，以确保充分的持久性并减轻支援船的工作量。迄今为止，研究人员在提高持久性方面面临的主要挑战之一是水下航行器的精确定位，随时间变化的漂移误差限制成为执行监视这一类长期任务的一个重要障碍。水下滑翔机执行任务的持续时间将从几个小时延长至几天甚至几个月，通过提高电源和推进系统的效率来降低载具的能耗是最基本的要求。一种补偿方法是在近海停泊站执行任务期间给载具的内部电池充电。一个更灵活的想法是给载具配备一个能够从周围环境中获取能量的便携式设备，只是这种想法迄今为止几乎还没有研究过。就此而言，波浪能特别合适，因为理论上波浪能不受时空限制，虽然能量转换过程非常困难。还有一项研究是用于海洋勘探的波浪动力自主航行器（WAVE）项目，最终目标是研究、开发并在海上测试一种新的波浪能采集和低能量推进系统，该系统将集成到一种外形类似鱼雷的通用、模块化AUV中。

审核编辑 ：李倩