面向非结构化环境的实时Opti-Acoustic感知干预系统——OASIS

高分辨率的 underwater 3D 场景重建对于各种应用至关重要，包括建筑、基础设施维护、监测、探索和科学调查。先前的工作已利用成像声纳和光学摄像机的互补感知模态进行 opti-acoustic 3D 场景重建，显示出优于仅依赖单一传感器的方法的效果。然而，大多数现有方法专注于离线重建，而实时空间感知对于无人和有人 underwater 车辆操作至关重要。本文提出OASIS，一种 opti-acoustic 混合方法，将光学图像数据与 voxel carving 技术集成，以实现对非结构化 underwater 工作空间的实时 3D 重建。该方法利用eye-in-hand 配置，利用机器人机械臂的灵活性在短基线内捕获多个工作视角。我们通过水箱实验验证了OASIS，呈现了定性和定量结果，突出其用于 underwater 操作任务的实用性。