自动水下航行器(Autonomous underwater vehicles,AUV)在维护和观察我们的海洋、河流和湖泊方面发挥着宝贵的作用,以确保我们最宝贵的自然资源的安全,并为那些在我们最大的水体深处执行重要任务的潜水员提供援助。
我们采访了三位IEEE高级会员,分别是Roberto Petroccia,Fausto Ferreira 和Gabriele Ferri,他们也是IEEE海洋工程学会(Oceanic Engineering Society,OES)的会员。他们目前在位于意大利拉斯佩齐亚的北约科学技术组织海洋研究与实验中心工作。
Ferri说:“水下机器人可以长时间工作而不会感到疲劳,而且可以到达潜水员不无法企及的深度。”潜水员通常可以在60米以下作业,在更高深度作业时需要使用特殊气体和工具。此外,他们在如此高的深度所花费的时间是相当有限的。然而,海底的深度要深得多(高达11000米),许多设施都低于潜水员的作业深度,例如石油钻井平台或通信管道。
基本上,与人类潜水员和研究人员相比,车辆和传感器能够在更大的区域、更深的地方以更快的速度覆盖和收集数据。此外,Ferreira说,部署一批远程和长续航AUV能够在不影响海洋生物的情况下收集环境测量数据。
Petroccia说:“新一代的这些系统可以增加监测的时空尺度,并提供持续性和同步性(同时在不同地点进行测量)。这对于了解海洋状况和跟踪正在发生的现象(如漏油或藻华)至关重要。”
这种重要的研究只有通过使用水下机器人才能实现,因为水面舰艇和海洋观测站只能在一个点上收集测量数据。
为了通过被动的数据收集来促进他们的可持续性努力,创造水下机器人的技术人员经常从大自然中汲取他们的创造性设计。Petroccia说:“许多设计模仿海洋生物,比如水母或鱼,从大自然中汲取灵感,可以优化航行效率。其他形状,如章鱼,已成为一种灵感来源,以支持那些能够在不破坏海洋生态系统的情况下工作的机械手,例如在珊瑚礁或监测蛤蜊时。”、
One of the CMRE AUVs, deployed from the NRV Alliance ship, before diving to perform a monitoring mission.photo courtesy of CMRE
水下机器人是如何工作的?
当我们想到自主技术时,首先想到的往往是在高速公路上行驶的车辆。虽然有些技术类似于汽车,但由于机器人必须在水中忍受恶劣的环境,AUV必须有一个复杂的系统。
“全球导航卫星系统(Global navigation satellite system,GNSS)在[水下]是不可用的”,Ferreira说。“这使得水下机器人的自我定位具有挑战性,并且仍然是研究界的一个公开问题。多普勒速度测井可以测量机器人相对于海底的速度,但这仅限于当机器人从海底航行的高度不是太高的时候。”
AUV与自动驾驶汽车的另一个不同之处在于,由于缺氧,汽油或柴油发动机不能水下工作。Ferri解释说,这一挑战实际上促使技术专家转向更清洁的推进技术,“例如,与典型的锂电池相比,燃料电池可以提高续航能力。”
技术人员还面临着水下有效通信和传感的挑战,可靠的解决办法是利用水下声学。Petroccia说:“声学通信使我们能够远距离(长达数十公里)交换数据,但数据速率很低(通常每秒几百位或每秒高达几千位),传播延迟也很长。” 这与地面无线网络的经验截然不同,需要设计新的通信解决方案和网络协议。这就决定了水下机器人需要变得越来越自主来完成任务,因为无法保证与飞行员的直接可靠联系。”
水下机器人帮助我们的海洋保持清洁和无泄漏
油气工业正开始利用水下航行器监测、检查、维护甚至干预的技术和优势,以减少我们海洋中的化学品和石油泄漏问题。
Ferri说:“已经提出了几种解决方案,允许水下机器人在海底管道上自主跟踪,从而检查管道的厚度和状态,并检测可能的油气泄漏。不仅如此,人们对部署能够检查、维护和维修所需设备的常驻水下系统的兴趣也日益增长。”
AUV和海洋机器人也能在石油清理过程中提供帮助。Ferreira说:“石油往往会随着时间的推移而沉没。AUV可以跟踪羽流,研究现象并定位泄漏源。例如,有一次考察使用了新技术和最新的生物地球化学技术,对从深水地平线延伸出来的地下石油羽流(2010年发生在墨西哥湾的大规模事故)进行了描述。”
自主式水下机器人的未来是什么?
IEEE OES赞助了自90年代以来每两年召开一次的自主水下航行器研讨会(Autonomous Underwater Vehicle Symposium),讨论了AUV的未来,并表彰了该行业中那些在我们的海洋中有所作为的成功人士。会议甚至还为学生们提供了一个低成本AUV的概念设计竞赛,以激发年轻一代的创新想法。
不过,AUV2020今年的情况会有所不同。会议将于9月30日至10月2日举行,由于COVID-19对大型集会的限制,会议将远程召开。
会议将讨论从如何使用机器学习来估计AUV损失的风险,到如何将先进的采样设备集成到自主车辆中。这三位IEEE高级会员计划在AUV2020分享一篇关于EUMarineRobots(EUMR)的论文,并期待着了解机器学习和人工智能支持在AUV操作中的应用以及AUV在极地地区的使用。
原文标题:自动水下航行器如何保护海洋(和潜水员)
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