当前，水下视觉环境感知技术已逐渐成为水下机器人关键技术，用于在水下机器人与外界之间建立密切联系。本书围绕水下视觉环境感知方法与技术，概述了水下视觉环境感知领域的基本概念与国内外研究前沿，阐述了近年来作者在该领域的研究成果，重点对有限数据下的水下视觉感知，水下视觉增稳，水下未知类目标识别的核心理论、关键技术及实验结果进行了系统阐述，并通过生动的水下机器人应用案例展示了视觉感知与控制的结合机制及实践。本书将理论与实际相结合，内容新颖、系统实用、难易适中，不仅适合作为普通高等院校信息科学、自动化、人工智能、机电工程及相关专业从事水下机器人研究的教师和科技人员的参考书，也可作为相关专业研究生、本科生和工程技术人员的科研参考资料和辅助读物。

第1章绪论/1
1.1水下视觉环境感知基本概念/2
1.1.1水下视觉环境感知阶段划分/2
1.1.2水下视觉环境感知硬件系统/4
1.1.3水下视觉环境感知软件平台/5
1.1.4水下视觉环境感知技术应用场景/5
1.2本书内容概述/8
参考文献/8
第2章水下视觉环境感知典型方法/10
2.1水下图像采集方法/10
2.1.1水下光学成像原理/10
2.1.2水下立体图像采集/12
2.2水下图像增强方法/16
2.2.1水下图像质量恢复方法/17
2.2.2水下图像增稳方法/18
2.2.3水下视野延拓方法/18
2.3水下目标检测方法/21
2.3.1基于传统特征的水下目标检测方法/22
2.3.2基于深度学习的水下目标检测方法/23
本章小结/24
参考文献/25
第3章有限数据下的水下视觉感知方法/35
3.1引言/35
3.2基于解耦度量的单阶段小样本目标检测/42
3.2.1解耦度量网络设计与实现/42
3.2.2实验与分析/50
3.3基于二元相似度的两阶段小样本目标检测/60
3.3.1二元相似度检测器设计与实现/60
3.3.2实验与分析/68
3.4基于分类定位融合的开集目标检测/76
3.4.1分类定位融合检测器设计与实现/76
3.4.2实验与分析/86
本章小结/93
参考文献/94
水下视觉环境感知方法与技术目录第4章水下视觉增稳方法/100
4.1引言/100
4.2水下节律抖动下的电子视觉增稳方法/102
4.2.1二维相机路径快速估计/104
4.2.2轻量化相机路径预测框架/110
4.2.3实验与分析/112
4.3高海浪环境下融合视觉增稳方法/124
4.3.1机械与数字融合增稳架构/124
4.3.2基于海天线检测的图像校正/126
4.3.3实验与分析/139
本章小结/146
参考文献/147
第5章水下机器人的视觉感知与控制/152
5.1引言/152
5.2水下未知类物体细分/156
5.2.1基于聚类的物体细分方法/156
5.2.2实验与分析/160
5.3水下机器人自主探索视觉感知系统/164
5.3.1水下机器人自主探索视觉感知系统设计/164
5.3.2实验与分析/170
5.4基于视觉感知的水下自主抓取控制系统/179
5.4.1水下抓取作业机器人平台介绍/179
5.4.2机器人视觉感知系统与控制系统/179
5.4.3场景构建与海试验证/185
本章小结/186
参考文献/186
第6章总结与展望/190
6.1本书介绍的方法与技术总结/190
6.2水下视觉环境感知技术未来展望/190
参考文献/193

总序
近年来，“智能制造+共融机器人”特别引人瞩目，呈现出“万物感知、万物互联、万物智能”的时代特征。智能制造与共融机器人产业将成为优先发展的战略性新兴产业，也是中国制造2049创新驱动发展的巨大引擎。值得注意的是，智能汽车与无人机、水下机器人等一起所形成的规模宏大的共融机器人产业，将是今后30年各国争夺的战略高地，并将对世界经济发展、社会进步、战争形态产生重大影响。与之相关的制造科学和机器人学属于综合性学科，是联系和涵盖物质科学、信息科学、生命科学的大科学。与其他工程科学、技术科学一样，制造科学、机器人学也是将认识世界和改造世界融合为一体的大科学。20世纪中叶，Cybernetics与Engineering Cybernetics等专著的发表开创了工程科学的新纪元。21世纪以来，制造科学、机器人学和人工智能等领域异常活跃，影响深远，是“智能制造+共融机器人”原始创新的源泉。华中科技大学出版社紧跟时代潮流，瞄准智能制造和机器人的科技前沿，组织策划了本套“智能制造与机器人理论及技术研究丛书”。丛书涉及的内容十分广泛。热烈欢迎各位专家从不同的视野、不同的角度、不同的领域著书立说。选题要点包括但不限于：智能制造的各个环节，如研究、开发、设计、加工、成形和装配等；智能制造的各个学科领域，如智能控制、智能感知、智能装备、智能系统、智能物流和智能自动化等；各类机器人，如工业机器人、服务机器人、极端机器人、海陆空机器人、仿生/类生/拟人机器人、软体机器人和微纳机器人等的发展和应用；与机器人学有关的机构学与力学、机动性与操作性、运动规划与运动控制、智能驾驶与智能网联、人机交互与人机共融等；人工智能、认知科学、大数据、云制造、物联网和互联网等。本套丛书将成为有关领域专家、学者学术交流与合作的平台，青年科学家茁壮成长的园地，科学家展示研究成果的国际舞台。华中科技大学出版社将与施普林格(Springer)出版集团等国际学术出版机构一起，针对本套丛书进行全球联合出版发行，同时该社也与有关国际学术会议、国际学术期刊建立了密切联系，为提升本套丛书的学术水平和实用价值，扩大丛书的国际影响营造了良好的学术生态环境。近年来，高校师生、各领域专家和科技工作者等各界人士对智能制造和机器人的热情与日俱增。这套丛书将成为有关领域专家学者、高校师生与工程技术人员之间的纽带，增强作者与读者之间的联系，加快发现知识、传授知识、增长知识和更新知识的进程，为经济建设、社会进步、科技发展做出贡献。*后，衷心感谢为本套丛书做出贡献的作者和读者，感谢他们为创新驱动发展增添正能量、聚集正能量、发挥正能量。感谢华中科技大学出版社相关人员在组织、策划过程中的辛勤劳动。
华中科技大学教授
中国科学院院士
熊有伦
2017年9月

前言
浩瀚海洋蕴藏着无尽奥秘，作为孕育生命的摇篮和战略资源储备库，海洋的战略价值在21世纪全球发展格局中愈发凸显。我国作为拥有约300万平方千米管辖海域的陆海复合型大国，始终将经略海洋作为实现民族复兴的重要战略支点。随着《国家海洋事业发展规划纲要》的深入推进，构建现代化海洋科技创新体系成为实施“海洋强国”战略的关键环节。近年来，水下机器人技术蓬勃发展，已初步实现自主探测、巡检和搜寻等功能，为人类认识、开发和管理海洋提供了全新手段。然而，随着海底观测、管道检修、矿藏勘探、遗失物打捞以及古迹重建等任务需求的增加，水下机器人的智能作业能力面临更高要求。其中，环境感知技术是机器人与外界交互的基础，直接关系到其自主定位、目标识别及语义理解的准确性，进而影响运动控制的稳定性和决策的可靠性。因此，构建高效可靠的水下环境感知系统，不仅是实现机器人自主化、高效化、绿色化运行的关键所在，而且是破解复杂水下作业难题的“智能之眼”。本书作者及其科研团队从2016年开始关注并研究水下视觉环境感知方法与技术，在国家自然科学基金项目（项目编号：62233001、62203015、T2121002、U24A20282）、北京市自然科学基金项目（项目编号：4242038）等大力支持下，先后提出了有限数据下水下视觉感知、水下视觉增稳、水下未知类目标识别等基础理论与关键技术，积累了丰富的水下机器人智能感控一体化研究经验。本书是作者在总结水下视觉环境感知的研究成果及多年科研实践经验的基础上撰写而成的，其中部分内容是基于已经公开发表的文章并经过整理而来的。本书部分内容体现了作者对水下视觉环境感知领域发展的深度思考与洞见。本书采用“理论奠基—方法创新—技术验证—应用拓展”的递进式架构，系统构建了水下视觉感知研究的完整知识体系，共分六章展开论述。第1章介绍了水下视觉环境感知的研究背景，概括了水下视觉环境感知的基本概念；第2章着重对水下视觉环境感知的典型方法进行综述，对水下图像采集、水下图像增强以及水下目标检测方法三部分内容进行详细介绍；第3章主要面向小样本目标检测中特征耦合以及分类头容易过拟合的问题，提出了基于解耦度量的单阶段小样本目标检测方法，并详细分析了实验结果；第4章在对现有视觉增稳研究进行回顾的基础上，给出了一种基于“估计预测”的两阶段实时电子视觉增稳框架，提出了一种分层图像增稳方法，通过物理世界实验验证了该方法的有效性；第5章针对水下典型作业场景，梳理了面向机器人水下自主探索的视觉感知任务流程，并展示了真实水下实验数据；第6章对书中所介绍的技术与方法进行了总结，并对水下视觉环境感知技术的未来发展进行了展望。本书由喻俊志、孔诗涵、孟岩、鲁岳撰写。科研团队的博士研究生及硕士研究生参与了部分章节的资料整理工作。在此，我们要特别感谢国家自然科学基金、北京市自然科学基金及国家出版基金的资助。此外，还要感谢那些参加了基金项目研究但没有参与本书撰写的博士研究生和硕士研究生。由于作者水平有限，书中难免存在不妥之处，敬请广大读者和专家不吝批评指正，对此我们表示衷心感谢。水下视觉环境感知方法与技术前言
作者
2025年4月15日