斯坦福大学航空航天系和蒙特利湾水族馆研究所的工程师们开发了自动水下航行器，可以拍摄对于这些机器人探险者而言曾经风险太大的海底区域。

水下机器人变得更聪明了。斯坦福大学和蒙特利湾水族馆研究所(MBARI)的工程师已经开发出一种系统，允许自动水下航行器(AUV)更好地预测其路径中的障碍物，使他们能够安全地拍摄甚至危险的远处海底。

随着时间的推移拍摄相同区域的一系列照片有助于科学家监测海床的变化。例如，保护生物学家可能想要观察海洋保护区内的物种和栖息地如何从底拖网捕捞中恢复，这是一种商业捕捞方法，涉及拖曳跨越海底数百平方英尺的加权网。

注意到物种和栖息地的变化也有助于衡量气候变化。

用水下车辆拍摄海底并不新鲜，但斯坦福大学航空机器人实验室博士候选人Sarah Houts开发的软件系统将首次允许车辆自动成像扭曲的沟壑和其他危险的地形特征。

到目前为止，科学家们只能通过从船上远程操纵车辆来对这些棘手的空间进行成像，这是一项昂贵的，不切实际的操作，用于定期监测海床的任务。“它允许更大的灵活性，”航空机器人实验室主任斯蒂芬罗克说。

来自水族馆研究所的研究人员最近开发了可以自己对海底进行成像的AUV，但只能在相对水平的地方。但罗克和其他研究人员认为，最有趣的科学隐藏在陡峭的峡谷和其他有趣的地形中。

“我们需要能够进入有趣的领域，”罗克说。

知道该怎么做

为了设计一个允许鱼雷形车辆导航远程，危险的水下场地，拍照并完好无损地返回的系统，Houts建立在由Rock和MBARI工程师Rob McEwen开发的地形相关导航(TRN)系统上。TRN允许车辆通过将其高度(其在海底上方的距离)与现有地形图匹配来知道其位置。但是为了确保车辆能够毫发无损地出现，Houts必须赋予它预测和避开障碍物的能力。

使用地形图，Houts计算了最佳轨迹，以及车辆沿着飞行路径的每个点的最佳高度，速度和方向，使AUV能够安全地靠近海底飞行。自动驾驶仪应用算法来控制其路径中的障碍物。

“我们说，'现在我知道我在哪里，这就是你想在这里做的事情。这就是你想要的高度，这就是你想要的角度，“洛克说。

斯坦福和MBARI工程师两周前在蒙特利湾用新的AUV系统进行了成功的现场测试，在此期间他们对车辆进行编程，使其在恒定高度的悬崖上飞行，以确保它了解他们给出的命令。

在计划于下月初进行的另一项测试中，他们会将该飞行路径与AUV采用Houts算法编程时的飞行路径进行比较。

Rock预计他的团队将在明年开始使用新系统执行任务。

一个'巨大的转变'

Houts希望通过MBARI调整相关项目的预期技术，以监控冰山的变化。类似于AUV如何拍摄海底特定地点的照片，该项目中的车辆将从冰山的特定部分收集样本 - 还有一个额外的挑战。

“冰山正在穿越海洋，因此车辆需要能够估计出冰山的运动方式，以便能够保持冰山并随之而来，”Houts说。“现在你的地图不是静止的。它正在穿越太空。......围绕一个移动物体做这件事的额外挑战真是令人兴奋。“美国宇航局的天体生物学科学与技术探索行星项目，为项目提供资金，希望使用类似技术，小行星通过太阳系。

工程师们希望明年能够使他们的AUV系统完全自主。“我们的目标是能够在没有地图的情况下做到这一点，只需在地形前面进行测量，并为此设置轨迹，”Houts说。但是研究人员会将实时测量结果与一个存在的区域的地图合并。

罗克说，他的团队的工作是从遥控车辆到自动驾驶车辆的“巨大转变”的一部分。

在水下研究项目中发生的转变与NASA远离地面控制站操纵行星探测器的行为相似。随着计算机处理比以往任何时候都更加强大，工程师们发现了一种新的能力，可以实现完全自主的任务。