本文主要讲观察级水下机器人Valor配套的二维前视声纳，它与超短基线定位、摄像头都是水下机器人导航的重要部件。二维声纳是Tritech公司生产的，型号为Gemini 720is。

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Gemini 720is主要技术参数见下表。

Gemini 720is通过一条蓝色的缆与机器人的电子舱USP9连接。

水下机器人的控制软件GSS能显示二维声纳的图像。

前视声纳属于主动声纳的一种，不仅可以探测海中的状况，还可以对目标进行定位，判断目标的大小以及形状信息。不像侧扫声纳和多波束等下视声纳等安装在船底，它一般安装在船舶或者水下机器人的前端。对于水下工作的机器人来说，前视声纳就相当于它的眼睛，不仅起到避障的作用，而且能对感兴趣目标进行跟踪。

二维声纳接收的是海底物体反射回的声波，原始的声纳信号只有方向信息和强弱信息。我们把返回声波的强弱与图像的灰度值对应起来，然后将灰度图像伪彩色化，使声纳图像更加贴近海中的真实情景。下面是灰度图和伪彩色图。

由于是向前照射，二维前视声纳的目标影子很小或者根本就不存在影子，因此，不能像侧扫声纳那样靠阴影来分辨目标物，而是通过目标亮和背景暗的鲜明特征分割图像来检测目标。

基于INS_前视声纳组合的输水隧洞AUV巡检定位方法_杨文果

目前，国内对于输水隧洞的检测主要有人工检测和水下机器人检测两类。水下环境的隐秘与恶劣，会对潜水员的人身安全构成威胁，且人工检测效率较低，因此，利用自主水下潜航器（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）进行自动巡检是未来输水隧洞检测的主流发展趋势。

由于水下光线昏暗以及水质混浊等问题，基于光学原理的相机难以在水下进行远距离成像，目前用于水下成像的设备通常是各类声纳产品。其中，前视声纳主要用于水下机器人前方范围的感知和成像。

AUV导航定位主要采用惯性导航系统／多普勒测速仪（INS/DVL）组合导航的方式。DVL（用于隧洞）与前视声纳含有相同的频率成分，且输水隧洞内空间狭小，其发射的声波经隧洞壁来回反射后，有不少会被声纳换能器接收，在图像中形成噪声干扰，使得前视声纳对隧洞故障的感知变得困难。图1和图2分别是未受/受DVL干扰的声纳图像，图中两边的亮条是隧道壁，蓝色虚线是接线缝。

在受干扰严重的图２中，除了隧洞壁边缘（两条竖直亮斑）可以辨析出来，其他的图像细节大都湮没在噪声之中。图中蓝线框出的区域为接缝线所在位置，由于噪声污染已变得非常模糊。而且在不同的图像帧之间，噪声斑千变万化，时大时小，时而出现时而消失，没有规律可循。

文中提出一种IMU和前视声纳组合导航的方法，通过在相邻声纳图像帧间进行特征提取和匹配，根据惯导信息约束以及随机抽样一致(RANSAC)算法，剔除明显的误匹配点对，而后从剩下的配对点中解算出载体速度并与惯导信息进行组合。

实验测试在南水北调工程中穿黄隧洞内。经实际的输水隧洞测试，验证了其具有较高精度，能发挥和INS/DVL组合相接近的作用，具有实际应用价值。文中INS/前视声纳组合定位的方法在估算特征点仰角时，对水底进行了局部平面假设，如果隧洞横截面为弧形，这种假设只对弧形底部小范围内的特征点近似成立，如果大范围使用，需要进一步引入弧形底面的几何约束。

参考文献

基于INS_前视声纳组合的输水隧洞AUV巡检定位方法_杨文果

基于二维前视声纳成像的海底三维目标重建研究_徐梦雪

前视声纳图像目标跟踪系统研究_寇贤聪