面向高度浑浊水下环境的优化声学场景重建

场景重建是 underwater robots 在靠近结构物时所必需的能力。单目视觉重建方法在浑浊水中的可靠性不足，且缺乏深度尺度信息。声呐对浑浊水和非均匀照明条件具有鲁棒性，但分辨率低且存在高度模糊。本文提出一种实时的 opti-acoustic 场景重建方法，专为在浑浊水中优化工作。我们的策略避免在视觉数据中识别点特征，而是识别数据中的感兴趣区域。随后将图像中的相关区域与对应的声呐数据匹配。通过声呐的距离数据和摄像机图像的高度数据获得重建结果。对比实验在不同浑浊程度下进行，现场测试在港口环境中进行，验证了所提出方法的有效性。我们已将代码开源，以促进可重复性研究并鼓励社区参与。