島嶼電力中斷。為了找到水下電纜的斷裂點(diǎn)，通常需要將整條線路拖出水面，或者派遣遙控潛水器（ROV）沿線逐段排查。但如果自主水下航行器（AUV）能夠自主繪制線路圖并精確定位故障點(diǎn)，再由潛水員前往修復(fù)，情況會(huì)怎樣？

這種水下人機(jī)協(xié)作模式，正是麻省理工學(xué)院林肯實(shí)驗(yàn)室一個(gè)研究項(xiàng)目的核心方向。該項(xiàng)目由實(shí)驗(yàn)室內(nèi)部管理的自主系統(tǒng)研發(fā)資金支持，由先進(jìn)水下系統(tǒng)與技術(shù)小組負(fù)責(zé)執(zhí)行，旨在充分發(fā)揮人類與機(jī)器人各自的優(yōu)勢，優(yōu)化美國軍方的海洋任務(wù)執(zhí)行能力，涵蓋關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施檢查與維修、搜救行動(dòng)、港口進(jìn)入及反水雷作戰(zhàn)等場景。

"潛水員與AUV在水下通常完全不協(xié)作，"首席研究員麥德琳·米勒表示，"需要人類參與的水下任務(wù)，往往是因?yàn)樯婕皺C(jī)器人無法完成的操作，比如修復(fù)基礎(chǔ)設(shè)施或拆除水雷。即便是遙控潛水器，在需要高度精細(xì)操控的任務(wù)中也存在明顯局限，因?yàn)槠錂C(jī)械臂的靈活性遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。"

水下人機(jī)協(xié)同搜救作業(yè)

視頻來源：林肯實(shí)驗(yàn)室

除了更強(qiáng)的操控靈活性，人類在水下目標(biāo)識(shí)別方面同樣具有優(yōu)勢。然而，水下作業(yè)的人類無法進(jìn)行復(fù)雜運(yùn)算，行動(dòng)速度也相對(duì)緩慢，在攜帶重型設(shè)備時(shí)尤為明顯；而機(jī)器人則在計(jì)算能力、高速機(jī)動(dòng)性和持久耐力方面占據(jù)優(yōu)勢。為了將兩者的優(yōu)勢結(jié)合起來，米勒及其團(tuán)隊(duì)正在研發(fā)用于水下導(dǎo)航和感知的硬件與算法——這是實(shí)現(xiàn)有效人機(jī)協(xié)作的兩項(xiàng)核心能力。

正如米勒所解釋的，潛水員在水下往往只能依靠羅盤和腳蹼踢水次數(shù)來判斷方向。由于水下缺乏明顯參照物，加之水深處光線不足或水柱中含有生物物質(zhì)導(dǎo)致能見度低，潛水員很容易迷失方向。要讓機(jī)器人協(xié)助潛水員導(dǎo)航，首先需要機(jī)器人具備對(duì)環(huán)境的感知能力。然而，在黑暗與渾濁的條件下，光學(xué)傳感器（攝像頭）無法成像，而聲學(xué)傳感器（聲吶）生成的圖像缺乏色彩，僅能顯示場景中物體的輪廓與陰影。長期以來，大規(guī)模有標(biāo)注聲吶圖像數(shù)據(jù)集的缺乏，嚴(yán)重制約了水下感知算法的訓(xùn)練。即便數(shù)據(jù)充足，動(dòng)態(tài)變化的海洋環(huán)境也可能掩蓋物體的真實(shí)面貌，從而干擾AI的判斷。例如，一架墜落后解體為多塊碎片的飛機(jī)，或一只被貽貝大量附著覆蓋的輪胎，其外觀可能已與原本面目大相徑庭。

"我們最終希望為遠(yuǎn)征環(huán)境中的導(dǎo)航與感知任務(wù)提供解決方案，"米勒說，"對(duì)于我們所設(shè)想的任務(wù)場景，提前對(duì)區(qū)域進(jìn)行測繪的機(jī)會(huì)非常有限，甚至完全沒有。以港口進(jìn)入任務(wù)為例，可能有衛(wèi)星地圖可供參考，但水下地圖往往付之闕如。"

在導(dǎo)航方面，米勒?qǐng)F(tuán)隊(duì)延續(xù)了麻省理工學(xué)院海洋機(jī)器人小組（由約翰·倫納德領(lǐng)導(dǎo)）的前期工作，致力于開發(fā)潛水員與AUV的協(xié)作導(dǎo)航算法。倫納德團(tuán)隊(duì)在理想條件下完成了仿真測試，并在平靜水域中以人力劃槳的皮劃艇分別模擬潛水員和AUV進(jìn)行了實(shí)地測試。米勒?qǐng)F(tuán)隊(duì)隨后將這些算法集成到與實(shí)際任務(wù)相關(guān)的AUV中，在更接近真實(shí)海況的條件下展開測試——起初以支援船作為潛水員的替代物，之后再與真實(shí)潛水員協(xié)同作業(yè)。

"當(dāng)我們將海洋洋流因素納入考量后，很快意識(shí)到需要在潛水員端配備更強(qiáng)的感知能力，"米勒解釋道，"麻省理工演示的算法中，AUV只需定期計(jì)算與潛水員的距離（即測距），就能解決估算雙方隨時(shí)間變化位置的優(yōu)化問題。但在真實(shí)海洋力量的影響下，這一優(yōu)化問題會(huì)迅速變得極為復(fù)雜。"

在感知方面，米勒?qǐng)F(tuán)隊(duì)正在開發(fā)一套AI分類器，能夠在任務(wù)執(zhí)行過程中實(shí)時(shí)處理光學(xué)與聲吶數(shù)據(jù)，并在遇到不確定分類結(jié)果時(shí)主動(dòng)向人類尋求輸入。

"設(shè)想的機(jī)制是：分類器向潛水員傳遞部分信息——比如圖像中的一個(gè)邊界框——并提示'我認(rèn)為這是一個(gè)輪胎，但我不確定，你怎么看？'潛水員可以回應(yīng)：'對(duì)，你判斷正確'，或者'不對(duì)，看這里，這樣可以幫你改善分類結(jié)果'，"米勒說。

這一反饋閉環(huán)需要水下聲學(xué)調(diào)制解調(diào)器來支撐潛水員與AUV之間的通信。目前，水下聲學(xué)通信的最高數(shù)據(jù)傳輸速率，將一張未壓縮圖像從AUV傳輸?shù)綕撍畣T需要數(shù)十分鐘。因此，團(tuán)隊(duì)正在探索的一個(gè)重點(diǎn)方向，是如何在水下通信低帶寬、高延遲的約束條件下，以及商用現(xiàn)貨（COTS）硬件體積小、重量輕、功耗低的限制下，將信息壓縮到足以有效傳達(dá)的最小量。針對(duì)原型系統(tǒng)，團(tuán)隊(duì)主要采購了商用現(xiàn)貨傳感器，并構(gòu)建了一套傳感器載荷模塊，可便捷集成到美國海軍常用的AUV平臺(tái)中，以期推動(dòng)技術(shù)的順利轉(zhuǎn)化。除聲吶和光學(xué)傳感器外，該載荷還配備了用于測量潛水員距離的聲學(xué)調(diào)制解調(diào)器，以及多塊數(shù)據(jù)處理與計(jì)算板卡。

米勒?qǐng)F(tuán)隊(duì)在新英格蘭沿海地區(qū)對(duì)搭載傳感器的AUV及相關(guān)算法進(jìn)行了測試，測試地點(diǎn)包括：新罕布什爾州樸次茅斯附近的開闊海域（以新罕布什爾大學(xué)的"Gulf Surveyor"號(hào)和"Gulf Challenger"號(hào)沿海科考船作為潛水員替代物），以及波士頓地區(qū)的查爾斯河（以麻省理工學(xué)院帆船館的一艘小帆船作為替代物）。

"新罕布什爾大學(xué)的船只配備完善，能夠進(jìn)入接近真實(shí)的海洋環(huán)境。但用一艘大船來模擬潛水員實(shí)在勉強(qiáng)。用小帆船的話，我們可以移動(dòng)得更慢，讓相對(duì)運(yùn)動(dòng)更接近潛水員與AUV協(xié)同導(dǎo)航的真實(shí)狀態(tài)。"

去年夏天，團(tuán)隊(duì)開始在密歇根理工大學(xué)五大湖研究中心與真實(shí)潛水員協(xié)同測試設(shè)備。盡管潛水員尚無向AUV反饋信息的操控界面，但每位潛水員都手持一個(gè)團(tuán)隊(duì)研發(fā)的管狀原型終端，內(nèi)部稱之為"tube-let"。該設(shè)備配備了氣壓與深度傳感器、慣性測量單元（用于追蹤相對(duì)運(yùn)動(dòng)）以及測距調(diào)制解調(diào)器——這些都是導(dǎo)航算法求解優(yōu)化問題的必要組件。

"測試過程中的一大挑戰(zhàn)在于協(xié)調(diào)潛水員與AUV的運(yùn)動(dòng)，因?yàn)閮烧吣壳吧形磳?shí)現(xiàn)真正的協(xié)同，"米勒說，"一旦潛水員下水，就無法與水面團(tuán)隊(duì)保持通信。因此，必須事先規(guī)劃好潛水員與AUV各自的位置，以避免發(fā)生碰撞。"

團(tuán)隊(duì)同時(shí)推進(jìn)了感知問題的研究。彼時(shí)五大湖的水體能見度較高，允許使用光學(xué)傳感器進(jìn)行水下成像。林肯學(xué)者計(jì)劃博士生卡羅琳·基南同時(shí)在實(shí)驗(yàn)室先進(jìn)水下系統(tǒng)與技術(shù)小組及麻省理工學(xué)院倫納德研究小組聯(lián)合開展研究，她借此機(jī)會(huì)深化了光學(xué)傳感器向聲吶傳感器的知識(shí)遷移研究。她正在探索：光學(xué)分類器能否訓(xùn)練聲吶分類器識(shí)別那些尚無聲吶數(shù)據(jù)的目標(biāo)物體，以期減少人工標(biāo)注聲吶數(shù)據(jù)和訓(xùn)練聲吶分類器所帶來的繁重工作量。

隨著內(nèi)部資助的研究項(xiàng)目接近尾聲，米勒?qǐng)F(tuán)隊(duì)目前正在尋求外部資金支持，以進(jìn)一步打磨技術(shù)并推動(dòng)其向軍事或商業(yè)合作伙伴轉(zhuǎn)化。

"現(xiàn)代世界的運(yùn)轉(zhuǎn)依賴于水下電信電纜和電力電纜，這些基礎(chǔ)設(shè)施極易遭受破壞性行為者的攻擊。隨著越來越多的國家開發(fā)并提升自主海洋系統(tǒng)的能力，水下領(lǐng)域的競爭日趨激烈。維護(hù)全球經(jīng)濟(jì)安全與美國在水下領(lǐng)域的戰(zhàn)略優(yōu)勢，將需要充分發(fā)揮并整合AI與人類能力各自的最大優(yōu)勢，"米勒表示。

Q&A

Q1：AUV和潛水員在水下如何實(shí)現(xiàn)協(xié)同導(dǎo)航？

A：目前團(tuán)隊(duì)基于麻省理工學(xué)院海洋機(jī)器人小組的算法，通過AUV定期測算與潛水員的距離來估算雙方的實(shí)時(shí)位置。但在真實(shí)海洋洋流干擾下，這一優(yōu)化問題會(huì)迅速變得復(fù)雜，因此需要在潛水員端配備更多感知設(shè)備，如慣性測量單元和測距調(diào)制解調(diào)器，才能保證導(dǎo)航算法正常運(yùn)作。

Q2：水下AI分類器如何處理聲吶圖像識(shí)別不確定的情況？

A：當(dāng)AI分類器對(duì)某個(gè)目標(biāo)物體的識(shí)別結(jié)果存在不確定性時(shí)，它會(huì)將相關(guān)信息（例如圖像中的邊界框）通過水下聲學(xué)調(diào)制解調(diào)器傳遞給潛水員，并詢問潛水員的判斷。潛水員可以確認(rèn)或糾正分類結(jié)果，形成人機(jī)反饋閉環(huán)，從而提升識(shí)別準(zhǔn)確率。這一機(jī)制的挑戰(zhàn)在于水下通信帶寬極低、延遲較高，需要對(duì)傳輸信息進(jìn)行高效壓縮。

Q3：光學(xué)傳感器的知識(shí)能否遷移到聲吶傳感器的目標(biāo)識(shí)別訓(xùn)練中？

A：這正是研究人員卡羅琳·基南正在探索的方向。由于大規(guī)模有標(biāo)注聲吶數(shù)據(jù)集長期匱乏，她的研究嘗試用光學(xué)分類器來訓(xùn)練聲吶分類器，使其能夠識(shí)別目前尚無聲吶數(shù)據(jù)的物體，從而大幅降低人工標(biāo)注聲吶數(shù)據(jù)的工作量，提升水下感知系統(tǒng)的訓(xùn)練效率。