面向受限空间的 underwater 定位系统

水下机器人在受限且杂乱空间中的定位仍是现场作业的关键挑战。现有系统大多为大型开放水域环境设计，面临覆盖范围不足、依赖外部基础设施以及需要充足环境特征等问题。持续声波反射导致的多径效应进一步降低信号质量，削弱准确性和可靠性。准确且易于部署的定位对于实现可重复的自主任务至关重要，但这一需求已造成技术瓶颈，限制了水下机器人部署。本文提出了Collaborative Aquatic Positioning（CAP）系统，通过集成协作机器人和传感器融合来克服上述限制。灵感来自“母舰”概念，表面车辆作为移动领袖协助潜入机器人定位，使其即使在GPS不可用且高度受限环境中也能实现定位。该系统通过大型测试水箱中的可重复自主任务进行验证，利用CAP的位置估计实现实时轨迹控制。实验结果显示，在无需固定基础设施、简短标定或环境特征的情况下，实现了70毫米的平均欧几里得距离（MED）误差。CAP利用移动机器人感知和领袖-跟随控制技术的进展，为准确、实用且无基础设施的水下定位提供了突破性提升。