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  1. 研究报告
2021 年 11 月 8 日

DKFI 利用人工智能改善机器人水下航行器的环境感知

By Sumanth Kuluru

概念: 德国人工智能研究中心 (DFKI) 开发了一个名为 DeeperSense 的项目,该项目将视觉和声学传感器与人工智能相结合,以改善机器人水下航行器的环境感知。该项目旨在在三个用例中提高无人水下航行器 (UUV) 的感知能力,即浑浊水域中的潜水员监测、海底测绘和珊瑚礁探索。

中断的性质: DeeperSense 项目基于互感学习的概念,其中一种传感器模式从另一种传感器模式中学习。通过这种方式,一个传感器的输出在精度以及输出类型和数据解释方面与其他传感器相似。在 UUV 的情况下,它有一个摄像头和声纳作为两个传感器,可以同时观察同一场景。低分辨率声纳数据作为人工神经网络的输入,而高分辨率相机数据作为输出。该组合逐渐适应网络以提供所需的输出并了解输入和输出数据之间的关系。结果是一种经过训练的算法,仅基于低分辨率声纳数据生成类似相机的图像。

外表: DeeperSense 之前想要解决的海事用例有一个常见问题,即由于浑浊的水域、狭窄的空间或低光照条件,UUV 的环境感知不佳。在浑浊水域的潜水员监测中,传统的监测系统受到光学传感器在水下范围的限制。 DFKI 推出的项目在 UUV 上训练传感器,以提供类似相机的图像,这些图像很容易被控制站的人员解读。在珊瑚礁探索的第二个用例中,挑战在于可靠的障碍物检测,这是通过视觉和声学传感器的组合克服的。 AI 算法将传感器数据中识别出的对象识别为另一个传感器的数据。这样它就可以穿过珊瑚礁而不是越过它。在第三个用例中,该项目的 UUV 可靠地绘制了海底的地图,而这是通过船舶完成的。在该项目下完成的映射成本更低、更可靠,并提供详细的输出。该应用程序可以扩展到勘探活动。根据 2020 年研究框架计划,欧盟向 DFKI 项目提供了 350 万美元。

这篇文章最初发表于 英国判决书

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