研究目的
开发一种自主水下视觉检测系统，用于检查船体表面的结构完整性和生物附着情况，以提高船舶及浮动设备的运行安全性和效率。
研究成果
研发的H型自主水下航行器系统在实际海洋环境中展示了自主视觉船体检测的实用可行性。通过现场实验验证了该系统的性能，显示出精确的导航能力和强大的视觉建图能力。未来的工作可能侧重于改进照明补偿并整合额外的传感器数据，以提高船体相对位姿估计的准确性。
研究不足
挑战包括：光照条件变化影响图像质量、需要系统性的光照补偿方案，以及由于船体表面特征分布不均导致稀疏特征难以进行局部平面估计。
1：实验设计与方法选择：
本研究开发了一款具备悬停能力的自主水下航行器（H-AUV），搭载立体视觉相机用于环境感知与地图构建。通过制导、导航与控制算法实现航行器的自主运行。
2：样本选择与数据来源：
系统在真实海洋环境中以全尺寸船舶"Onnuri号"为测试对象，验证其性能表现。
3：实验设备与材料清单：
航行器平台包含导航传感器（多普勒计程仪DVL、惯性测量单元IMU）、立体相机单元、声学高度计、照明设备及推进系统。
4：实验流程与操作规范：
航行器沿船体预设路径自主航行，保持与船体表面恒定距离及法向姿态。
5：数据分析方法：
采用计算机视觉与优化算法实现基于视觉的导航与建图，包括立体匹配、特征提取及视觉同步定位与地图构建（SLAM）。
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KAIST Mango-2 AUV
Mango-2
KAIST
Autonomous underwater vehicle platform for visual ship hull inspection
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Stereo camera
Estimating instantaneous surface normal vectors for high‐precision navigation and robust visual mapping
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Acoustic altimeter
Measuring the distance to the hull surface
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DVL
Providing measurements of three‐axis linear velocities, depth, roll, pitch, and heading angles
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IMU
Providing three‐axis accelerations and angular rates
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GPS
Obtaining absolute position fixes when the vehicle is on the water surface
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