无人艇自主回收导航定位技术研究

多源信息融合与视觉定位技术在无人艇回收中的应用现状与发展路径

无人水面艇（USV）作为一种集环境感知、路径规划与导航控制于一体的无人平台，广泛应用于危险、重复或不适于有人船执行的任务场景。由于其体积小、能源有限，通常由母船携带并通过收放装置部署。当前，无人艇的布放与回收多依赖慢速航行和低海况下的人工操作，存在效率低、风险高等问题。实现高效、安全、可靠的自主布放与回收，已成为制约其广泛应用的关键瓶颈[k]。

在自主回收过程中，导航定位系统尤为关键，尤其是在对接阶段。目前多数回收仍依赖人工遥控，存在智能化水平低、保障要求高等短板，亟需发展高精度、高可靠性的自主导航定位技术[k]。

本文系统分析了无人艇自主回收过程中导航定位技术的应用现状，梳理了回收各阶段的导航流程，并重点探讨多源导航信息融合与近距离视觉相对定位两大核心技术，最后对未来发展方向提出展望[k]。

一、自主回收过程导航定位现状

无人艇自主回收的导航过程可分为两个阶段：远距离返航与近距离对接。返航阶段主要依赖母船提供的位置信息，通过航路点导航方式实现稳定定位与抗干扰控制；近距离阶段则需识别对接目标并实现高精度相对定位，重点在于目标的稳定检测与动态跟踪[k]。

⒈ 远距离导航定位技术现状

当前无人艇普遍采用组合导航技术提升定位精度。惯性导航（INS）具备自主性强、抗干扰能力优等优点，但误差随时间累积；全球卫星导航（GNSS）可提供精确位置且误差有界，但易受干扰或欺骗；多普勒计程仪（DVL）提供高精度速度信息，与INS组合可减缓位置漂移，但精度受姿态转换误差影响[k]。

地磁、重力、地形等地球物理信息虽具无累积误差特性，但受限于模型分辨率和测量精度，仅作为辅助手段。综合来看，INS/GNSS/DVL组合导航系统兼具长时间稳定性与高精度优势，已成为主流技术路线[k]。

⒉ 近距离目标相对定位技术现状

基于视觉的相对定位因成本低、精度高，成为当前研究热点。国内外已有多种方案：Volden采用双目相机结合ArUco标记实现高精度位姿估计；Angry–Nerds融合单目相机与激光雷达完成自动对接；李传坤利用双目云台识别“L”型标志进行相对位姿计算；李忠国则基于透雾相机与激光测距器，结合圆形标记实现由远及近的导航定位[k]。

图1 无人艇回收视觉导航定位示意图

上述方法多基于无人艇单侧视觉系统。另有双视觉方案，即在无人艇与收放装置上均部署视觉设备，通过无线通信共享信息，提升定位精度。Yu在USV与对接站安装红外光源与相机，实现高精度相对测距；徐海彬设计托架-USV双对准视觉导引系统，在二级海况下回收成功率超90%[k]。

可见，基于视觉标记识别的相对定位技术已广泛应用于近距离对接，具备较高的检测与定位精度[k]。

二、系统方案设计与关键技术分析

⒈ 自主回收导航系统总体设计

将回收过程划分为五个阶段：返航、对接目标搜寻、靠近Ⅰ、靠近Ⅱ和对接。根据不同阶段的场景需求与传感器特性，设计基于GNSS、DVL、INS与视觉导航（VS）的集成框架（见图2）[k]。

图2 无人艇回收过程导航系统框架

⑴ 返航阶段

母船发送回收点坐标后，无人艇采用INS/GNSS/DVL组合导航沿航迹点航行。该结构融合IMU、GNSS与DVL数据，有效抑制惯导误差累积。当GNSS信号短暂丢失时，系统自动切换为INS/DVL模式，并在恢复后及时修正位置[k]。

⑵ 对接目标搜寻阶段

接近母船后，母船释放吊绳，无人艇启用单目相机识别目标。一旦检测到吊绳，导航模式切换为视觉导航，结合Mean-shift与Kalman滤波进行目标跟踪，获取粗略相对位置并逐步靠近。若视觉失锁超过设定时间，则返回INS/GNSS/DVL模式重新搜索[k]。

⑶ 靠近阶段Ⅰ

当距离吊绳约5米时，进入单目相机与TOF深度相机协同工作区。单目相机提供目标区域（ROI），TOF相机据此处理点云数据，输出更高精度的三维位置。若视觉失锁且GNSS可用，系统切回组合导航；否则进入下一阶段[k]。

⑷ 靠近阶段Ⅱ

距离更近时，单目相机易失锁，转而采用光流法估计运动状态。TOF深度相机独立完成目标检测与定位，成为主导传感器[k]。

⑸ 对接阶段

融合无人艇自身定位与相对定位数据，预测吊绳运动轨迹，识别最佳对接时机。若无合适窗口，则返回搜寻位置重新开始，确保对接安全[k]。

⒉ 关键技术

⑴ 多源导航信息融合技术

多传感器组合导航贯穿回收全过程。集中式卡尔曼滤波精度高但容错性差、计算复杂；分散式滤波结构灵活、运算高效，其中联邦卡尔曼滤波应用最广。该方法通过信息分配系数消除局部估计相关性，获得全局最优估计[k]。

传统联邦滤波采用固定分配系数，难以适应动态环境。为此提出自适应联邦滤波结构，依据子滤波器精度动态调整权重，提升系统鲁棒性与估计精度（见图3）[k]。

图3 无人艇回收过程多源导航自适应联邦滤波结构

⑵ 近距离视觉相对定位技术

对接装置采用圆形光学标记，垂直排列于吊绳四周，确保各方向均可检测足够特征点。算法流程包括图像预处理、目标检测与跟踪、特征点提取、位姿求解与相对位置计算（见图4）[k]。

图4 单目视觉定位系统算法流程

位姿求解采用POSIT算法，基于至少4个已知特征点，通过迭代优化获取旋转矩阵与平移向量。为应对单目相机视场有限问题，引入TOF深度相机构成双视觉冗余系统，显著提升近距离定位可靠性与精度[k]。

三、结语

无人艇自主回收是复杂的系统工程，导航定位技术直接决定其智能化水平与可靠性[k]。

首先，具备自适应能力的多源信息融合导航方法至关重要。需从系统层面统筹各子系统能力，通过信息融合提升抗干扰性与容错能力，避免局部故障导致整体失效[k]。

其次，基于图像的深度学习检测与视觉相对定位将在近距离引导中发挥主导作用。未来应聚焦复杂环境（如强光照变化、标记遮挡或无标记）下的鲁棒检测与定位方法研究[k]。

最后，多传感器信息融合是提升系统可靠性与鲁棒性的核心路径。应根据不同阶段的场景需求与精度目标，深度挖掘异构传感器信息，构建适应性强、精度高、容错性好的综合导航方案[k]。

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