72、工业与水下机器人视觉处理技术探索

工业与水下机器人视觉处理技术探索

1. 工业场景下的 2D 物体检测与 6DoF 姿态估计

在工业操作里，2D 物体检测和 6DoF 姿态估计是关键技术，不过当前面临着一些挑战。

在 2D 物体检测方面，实验显示目前模拟数据还不够用，需要进行域适应（DA），也就是把合成图像和真实数据结合起来使用。在训练阶段引入真实图像，能降低网络对渲染图像和真实图像之间颜色细微差别的敏感度。仅用合成数据训练 2D 物体检测时，可以通过生成更多变化、采用更先进的迁移学习方法或者使用额外的域随机化（DR）来提升性能。而且，在移动机器人系统中更深入地整合自主建模和真实标注，能促进域适应的进行。

6DoF 姿态估计常常会在 180°旋转的几何对称视图上出现混淆，原因是没有使用相机图像。为了改进结果，计划增加基于相机的分类步骤，同时将当前的检测流程与基于深度学习的流程融合，并且引入基于环境模型和非穿透性的合理性检查。

以下是一个简单的技术要点总结表格：
|技术|挑战|解决方案|
| ---- | ---- | ---- |
|2D 物体检测|模拟数据不足，颜色差异敏感|域适应，生成更多变化，迁移学习，域随机化，整合自主建模和真实标注|
|6DoF 姿态估计|180°旋转视图混淆|增加相机分类步骤，融合检测流程，引入合理性检查|

2. 映射与姿态估计相关研究

映射和姿态估计涉及从低层次的校准问题到高层次的导航问题。不同的研究针对不同方面给出了解决方案：
- Nobre 和 Heckman 解决了传感器校准问题，提出了能处理参数空间中不可观测校准参数漂移的快速准确解决方案。
- Zhen 和 Scherer 探讨了在异构传感器系统中推广基于 LiDAR 的 SLAM 算法，特别是在 Cartographer SLAM 库中同时应用 2D 和 3D LiDAR 的情况。
- Heiden 等人从传感器融合的角度考虑异构传感器问题，描述了一种在基于网格的地图单元格中添加信息以促进不同传感器数据有效融合的方法。
- Sartipi 和 Roumeliotis 处理了在给定一组公共特征观测的情况下，同时计算多个重力对齐地图之间变换的问题，将其表述为一个可以用多元多项式系统表示的优化问题，并为地图数量较少的情况提供了高效解决方案。
- Manderson 等人解决了水下机器人的鲁棒视觉里程计问题，提出了一种能基于视觉反馈实时自主优化机器人轨迹的方法。

下面是这个过程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[传感器校准] --> B[异构传感器 SLAM 推广]
    B --> C[传感器融合]
    C --> D[地图变换计算]
    D --> E[水下机器人视觉里程计优化]

3. 水下机器人视觉里程计优化

在水下机器人领域，准确的视觉里程计（VO）至关重要，但珊瑚礁等复杂水下环境给视觉算法带来了诸多挑战。

首先，准确的 VO 依赖于足够光滑表面、可检测的刚性结构或外观变化。然而，珊瑚礁环境存在诸多不利于视觉算法的因素，比如低光照、水浑浊、漂浮物造成的恶劣视觉条件，沙地等无特征区域，水面折射产生的焦散现象以及非刚性物体。

为了解决这些问题，研究团队采用了一种基于视觉反馈实时调整机器人轨迹的方法。具体操作如下：
1. 利用前向摄像头预测 VO 质量 ：借助前向摄像头的宽视野，预测从机器人下向摄像头观察远处点时的最终 VO 质量。
2. 规划优化路径 ：规划能优化相关质量分数的前瞻性路径，使运行 VO 的下向摄像头更准确地定位机器人。

在视觉里程计方面，采用了 DSO 算法的变体，并进行了增强以估计每帧的跟踪可靠性。具体步骤如下：
1. 跟踪帧与计算 Hessian ：在滑动窗口中跟踪每帧，并为每个跟踪点计算 Hessian（点 Hessian）。
2. 分类点 Hessian ：根据点 Hessian 的残差，将其分为“Active”、“Candidate”、“Immature”或“Outlier”点。
3. 计算跟踪质量和质量分数 ：引入跟踪质量度量 b，它由当前帧中点 Hessian 的分类和当前帧中心区域的熵得出。每帧的质量分数 g 是帧中心补丁中所有加权点 Hessian 的归一化总和。最终质量分数 b(t) 是滑动窗口内各帧质量分数与熵的差值之和。

相关公式如下：
- 熵的计算公式：
[E(k) = \sum_{i=0}^{N_H} \sum_{c \in C} \frac{P_c \ln(P_c)}{N_C}]
其中 (C = {‘Active’, ‘Candidate’, ‘Immature’, ‘Outlier’})，(P_c) 是每个类别的概率 (P(c | H(i)))，(H(i)) 是当前帧中的 (N_H) 个点 Hessian 之一，(N_C) 是总类别数（5）。
- 质量分数计算公式：
[g(k) = N_H \eta \sum_{c \in C} \frac{1}{w_c} n(c, k)]
其中 (\eta) 是前几帧的最大权重，(w_c) 是每个类别的关联权重，(n(c, k)) 是图像中心窗口内类别 (c) 中的点 Hessian 数量。
- 最终质量分数计算公式：
[b(t) = \sum_{k=t - N_w}^{t} (g(k) - E_t(k))]
这里 (N_w) 是滑动窗口中的帧数（实际约为 10）。

通过这些方法，水下机器人能够在复杂的珊瑚礁环境中更可靠、准确地进行视觉里程计计算，为实现珊瑚礁健康调查等长期目标奠定基础。

工业与水下机器人视觉处理技术探索

4. 视觉里程计优化的优势与应用拓展

上述水下机器人视觉里程计优化方法具有显著优势，且在多个领域有广泛的应用拓展前景。

优势方面：
- 提高定位准确性 ：通过前向摄像头预测 VO 质量并规划路径，下向摄像头能更准确地定位机器人，减少因环境因素导致的定位误差。
- 增强环境适应性 ：能够应对珊瑚礁环境中的低光照、无特征区域等复杂情况，使机器人在恶劣环境下仍能正常工作。
- 实时调整能力 ：基于视觉反馈实时自主优化机器人轨迹，保证机器人在动态环境中也能高效运行。

应用拓展方面：
- 海洋科学研究 ：可用于对海洋生态系统的长期监测，如珊瑚礁健康评估、海洋生物行为研究等。机器人能够准确地在水下环境中移动，获取更全面、准确的数据。
- 水下设施检查 ：对海底电缆、管道等设施进行检查和维护。机器人可以准确地定位和导航，及时发现设施的损坏和故障。
- 水下考古 ：帮助考古人员探索水下遗址，准确记录遗址的布局和文物的位置，为考古研究提供有力支持。

以下是优势和应用拓展的总结表格：
|类别|具体内容|
| ---- | ---- |
|优势|提高定位准确性、增强环境适应性、实时调整能力|
|应用拓展|海洋科学研究、水下设施检查、水下考古|

5. 相关技术的发展趋势

随着科技的不断进步，工业与水下机器人视觉处理技术也呈现出一些发展趋势。

在 2D 物体检测和 6DoF 姿态估计方面：
- 数据融合 ：将更多类型的数据，如深度数据、红外数据等与视觉数据融合，以提高检测和估计的准确性。
- 模型优化 ：不断改进深度学习模型，提高模型的性能和效率，减少对大量数据的依赖。
- 实时性提升 ：优化算法和硬件，实现更快速的检测和估计，满足实时应用的需求。

在水下机器人视觉里程计方面：
- 多传感器融合 ：除了视觉传感器，结合声学传感器、惯性传感器等，提高机器人在水下环境中的定位和导航能力。
- 智能决策 ：引入人工智能算法，使机器人能够根据环境变化自主做出更智能的决策，优化轨迹规划。
- 模拟与现实结合 ：继续利用模拟数据进行算法训练，并与真实数据相结合，提高算法的泛化能力。

下面是这个发展趋势的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[2D 物体检测与姿态估计] --> B[数据融合]
    A --> C[模型优化]
    A --> D[实时性提升]
    E[水下机器人视觉里程计] --> F[多传感器融合]
    E --> G[智能决策]
    E --> H[模拟与现实结合]

6. 总结与展望

工业与水下机器人视觉处理技术在解决实际问题中发挥着重要作用。在工业场景中，2D 物体检测和 6DoF 姿态估计通过不断改进和优化，能够更好地满足工业自动化的需求。在水下环境中，视觉里程计优化方法使水下机器人能够在复杂环境中准确导航和定位，为海洋探索和研究提供了有力支持。

未来，随着相关技术的不断发展，这些领域有望取得更大的突破。例如，更先进的数据融合技术和智能决策算法将进一步提高机器人的性能和适应性。同时，随着模拟技术的不断完善，算法的训练和优化将更加高效。我们可以期待工业与水下机器人在更多领域发挥更大的作用，为人类的生产和生活带来更多的便利和价值。

总之，工业与水下机器人视觉处理技术是一个充满潜力和挑战的领域，值得我们持续关注和深入研究。通过不断的创新和实践，我们相信这些技术将在未来展现出更加广阔的应用前景。