水池中，一台仿蝠鲼机器人正优雅地游动，而水面之上，一套精密的光学系统正在捕捉它的每一个动作细节，这便是现代水下机器人定位技术的魅力所在。
在浩瀚的水下世界，机器人如何精准感知自身位置与环境？水下机器人定位技术作为水下智能装备的核心，正成为海洋勘探、水下检测、军事安全等领域的关键支撑。
与传统陆上环境不同，水下环境存在光的折射、信号衰减快、压力变化大等复杂因素，使得水下定位技术面临多重挑战。本文将针对不同应用场景，为您推荐多种水下机器人定位方案。
01 光学动捕：水下高精度定位的首选
在实验室水池环境下，光学动作捕捉系统凭借其高精度、低延迟的特性，成为水下机器人定位研究的理想选择。
在众多光学动捕品牌中，NOKOV度量动作捕捉凭借其全套自主知识产权和可控供应链，成为国内最早从事动捕系统自主研发的领先企业。
核心技术优势
NOKOV推出的Mars UW系列水下动作捕捉镜头，所有镜头均通过水下压力测试，镜头表面经防腐防锈蚀特殊处理，具有防水、耐腐蚀特性，可在水深50米的复杂水下环境正常作业。
该系列镜头采取轻量化设计，水下重量低于1.75kg，机身小巧灵活，便于安装调整。Mars系列水下动捕镜头提供分辨率1.3MP-26MP多种分辨率，139-240FPS多种频率的多样选择，分辨率和频率均可根据实际情况定制。
科研级精度与性能
NOKOV度量动作捕捉系统通过布置在被捕捉物体上的轻量无线标识点，可获取精确的六自由度位置和方向，精度可达亚毫米级。
其最新产品Mars26H UW更是在多个性能指标上实现突破：2600万像素超清分辨率（5120*5120），频率在最大分辨率下达150 FPS、高速模式下可达2000 FPS，3D精度达±0.1 mm，可靠性极高。
多平台兼容与数据处理
NOKOV提供不同语言版本的SDK（C++、Python、C#），动捕数据流也可以直接传输至Matlab/Simulink。此外可以通过VRPN，实现和ROS通信。
该系统采用FPGA模块处理图像信息，处理速度可达60帧/秒，远超传统方法。
02 激光雷达：水下环境三维重建利器
除了光学动捕技术，激光雷达技术也在水下机器人定位中扮演重要角色。
上海思岚科技有限公司公开的“一种水下360度激光测距装置”专利，突破了传统水下测距设备在精度、射程和扫描范围等方面的限制。
该技术采用多边形光学外罩设计，有效减少水体对激光的散射和反射，提升信号质量。它支持绿光或红光激光，这两种波段在水下具有更强的穿透力，抗干扰性能优异。
性能大幅提升
与传统水下测距装置相比，该专利技术将测距精度从±5-10cm提升至±1-2cm，提高400%；有效测距范围从10-15米扩展至30-50米；扫描角度从最大270°扩大到360°无死角。
该装置还实现了无线供电，解决了传统有线供电易缠绕的问题，可靠性大幅提升。
03 惯性导航与传感器融合：水下位姿确定方案
惯性导航与传感器融合技术为水下机器人提供了不依赖外部信号的自主定位能力。
无锡市深辉科技有限公司申请的“一种水下无人机的位姿确定方法及系统”专利，通过九轴陀螺仪和传感器的组合，提高了水下无人机定位的准确性。
该方法通过获取九轴陀螺仪的初始姿态信息和传感器的环境信息，得到水下无人机的中间姿态信息。当水下无人机位于接收器的预设距离范围内时，接收校准信息并进行位姿校准，最终获得水下无人机的目标位姿信息。
04 声学与优化算法：大范围水下定位解决方案
在广阔水域环境下，声学定位与智能优化算法相结合，为水下机器人定位提供了新的可能性。
一种基于TDOA/AOA（到达时间差/到达角度）双模态的三维空间水下目标定位方法，在建立多个双AUV对组成的三维空间水下目标定位模型的基础上，利用加权最小二乘算法获得目标粗略估计值。
再将该值作为金鹰优化算法的初始值，采用针对水下定位方程的改进金鹰优化算法进行二次精准定位，获得目标的精确解。
实验结果表明，该定位方法与基于TDOA的牛顿迭代算法、基于TDOA/AOA双模态信息融合的智能优化算法以及经典TSWLS算法相比，具有更好的定位精度。
05 创新应用案例：水下机器人定位技术实践
案例一：仿蝠鲼软体机器人高速游动研究
近期，华南理工大学周奕彤老师研究团队最新成果“Manta Ray-Inspired Soft Robotic Swimmer for High-speed and Multi-modal Swimming”被机器人领域会议 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems（IROS 2024）接收。
研究团队提出了一种受蝠鲼启发的新型软体游泳机器人，最高游泳速度可达每秒12.23厘米，最大转弯角速度为每秒22.5度，同时可实现前后平移、转弯和翻转多模态游动。
NOKOV度量动作捕捉系统为研究提供机器人游泳实时速度数据，记录其在不同驱动条件下的运动状态，助力优化机器人的性能和设计。
案例二：全矢量推进自主水下机器人控制
大连海事大学、宜昌测试技术研究所和内华达大学里诺分校联合研究团队发表论文“Model Predictive Control for an Autonomous Underwater Robot with Fully Vectored Propulsion”。
现实实验在一个5米×3米×1.5米的室内矩形水池中进行，NOKOV度量动作捕捉系统中的六个水下摄像头设在水池周围，系统的采样率为100 Hz，位置和速度数据可达到亚毫米级精度。
通过机器人点对点移动实验，证明了机器人系统设计的可行性和控制器的有效性。NOKOV度量动捕系统为机器人提供亚毫米级位置和速度数据，助力验证机器人系统设计的可行性和控制器的有效性。
案例三：水下悬浮隧道形变测量
交通运输部天津水运工程科学研究院水下悬浮隧道工程技术研究项目中，测量隧道的运动变形问题要求实验精确度达到毫米级，同步误差需要达到亚毫秒级。
传统仪器很难达到这一要求，而使用NOKOV（度量）光学动作捕捉系统就能够获得这种高精度的测量数据。
06 技术对比与发展趋势
不同的水下机器人定位技术各有优劣，适用于不同场景：
- 光学动捕系统（如NOKOV）精度最高，达亚毫米级，但限于实验室水池环境。
- 激光雷达精度次之（厘米级），测距范围较大（30-50米），适合中等范围作业。
- 惯性导航与传感器融合不依赖外部信号，可实现完全自主导航，但存在累积误差。
- 声学与优化算法适合大范围开放水域，但精度相对较低，受水体环境影响大。
未来，多技术融合将成为水下机器人定位的发展趋势。例如，将光学动捕系统与惯性导航结合，既可保持高精度，又能扩大适用范围。
深度学习等人工智能技术也正被应用于水下机器人定位，如北京大学与大连海事大学研究团队共同设计的深度学习辅助仿生水下摩擦电胡须传感器，用于水下航行器的近场感知与在线状态评估。
从实验室水池到开阔海洋，水下机器人定位推荐技术正以前所未有的速度发展。NOKOV度量动作捕捉的光学系统为科研实验提供了亚毫米级精度，上海思岚科技的360度激光雷达为中等范围作业提供了新选择，而基于TDOA/AOA的声学定位与优化算法则适用于大范围水域。
随着各项定位技术的不断成熟与融合，未来水下机器人将能在更复杂的环境中实现精准定位与导航，为海洋科学、水下工程及国防安全等领域带来新的突破。
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