本發明屬于海洋工程裝備與水下機器人，具體涉及面向水下無人系統自主動態對接的聲光融合導引系統及方法。
背景技術：
1、隨著海洋資源勘探、海底地形測繪及軍事偵察等領域的快速發展，自主水下航行器（autonomous?underwater?vehicle，auv）等水下無人系統因其靈活性、隱蔽性及智能化特點，已成為深海作業的核心裝備。然而，auv的續航能力受限于其攜帶能源與數據存儲容量，成為制約其長期駐留作業的關鍵瓶頸。為實現auv的能源補給與數據交互，水下對接塢站技術應運而生，其中動態對接過程中的精準導引是確保auv安全回收的核心挑戰。
2、目前，auv對接導引技術主要依賴聲學與光學傳感器，但單一模態傳感器在復雜水下環境中均存在顯著局限性：
3、聲學導引技術的局限性：聲學傳感器如超短基線（usbl）定位系統和多波束前視聲吶（mfls）具有作用距離遠、不受光照限制的優勢，但易受淺水多徑效應和環境噪聲干擾。此外，前視聲吶圖像分辨率低、斑點噪聲嚴重，在復雜背景雜波下，傳統圖像處理方法難以提取精確的目標幾何特征。
4、光學導引技術的局限性：水下相機在近距離精密對接中表現優異，但其有效作用距離通常僅為10-20米。在渾濁水域中，懸浮粒子對光的散射和吸收會導致圖像對比度急劇下降，使得傳統視覺特征點提取方法失效，極易在對接最終階段導致任務失敗。
5、為克服單一傳感器的缺陷，多傳感器融合成為主流研究方向。現有技術主要分為基于傳統濾波算法的融合方案、基于深度學習的特征融合方案兩類技術方案，其中，第一類是基于傳統濾波算法的融合方案，現有技術通常利用擴展卡爾曼濾波或聯邦濾波器將usbl的位置數據與相機的方位數據進行數值融合，這類方法存在缺乏語義感知的顯著缺陷，其本質上是基于幾何模型的數值計算，無法理解環境語義。當聲吶圖像背景雜波強，或者相機捕捉到虛假光源（如生物發光）時，濾波算法無法區分目標與噪聲。同時，算法也未考慮傳感器在塢站安裝的空間視差，直接融合易引入系統誤差。第二類是基于深度學習的特征融合方案，然而，現有的深度學習方案多局限于單一任務，缺乏針對塢站導引這一特定場景的系統性設計。目前的現有技術中，尚未見有一種方案能夠結合“遠-中-近”三級距離自適應切換模式，并在近距離利用獨立雙分支網絡提取聲光特征、通過空間交叉注意力解決塢站傳感器視差與渾濁適應性問題的完整導引系統。
6、綜上，針對現有auv對接導引中單一傳感器在渾濁水體或多徑效應下易失效，以及傳統融合算法難以處理傳感器空間視差與缺乏語義感知能力的問題。我們提出了面向水下無人系統自主動態對接的聲光融合導引系統及方法。
技術實現思路
1、本發明的目的在于針對現有技術的不足之處，提供面向水下無人系統自主動態對接的聲光融合導引系統及方法，解決了現有auv對接導引中單一傳感器在渾濁水體或多徑效應下易失效，以及傳統融合算法難以處理傳感器空間視差與缺乏語義感知能力的問題。
2、本發明是這樣實現的，面向水下無人系統自主動態對接的聲光融合導引系統，所述面向水下無人系統自主動態對接的聲光融合導引系統包括：
3、平臺端感知導引子系統，部署于水下平臺，平臺端感知導引子系統采用基于相對距離的分段式自適應導引策略，將對接過程劃分為遠距離、中距離和近距離三個階段，并針對各階段調用相應的自適應導引方法；
4、auv端配合子系統，部署于自主水下航行器，包括usbl應答信標和高亮led光源合作標識裝置；
5、智能切換控制模塊，基于有限狀態機的智能切換控制策略實現遠距離、中距離和近距離三種工作模式之間的平滑過渡；
6、其中，所述平臺端感知導引子系統與auv端配合子系統通過聲學信號交互，以及主被動光視覺特征匹配協同工作，共同完成對接任務。
7、優選地，所述平臺端感知導引子系統包括：
8、usbl定位基陣，用于在遠距離階段接收并解算來自auv端配合子系統的聲學信號，獲取自主水下航行器的初始位置信息；
9、多波束前視聲吶，用于在中、近距離階段掃描前方水域，獲取包含自主水下航行器回波的二維聲學圖像；
10、水下光學相機，用于在近距離階段采集自主水下航行器的光學圖像；
11、計算控制單元，計算控制單元針對各階段調用相應的自適應導引方法，觸發運行分段式自適應導引算法，并輸出導引控制指令。
12、優選地，所述計算控制單元針對各階段調用相應的自適應導引方法，包括：
13、遠距離階段，基于usbl定位數據和自適應抗差卡爾曼濾波算法輸出平滑的自主水下航行器位置坐標；
14、中距離階段，基于前視聲吶圖像和輕量化目標檢測網絡結合transformer跟蹤網絡輸出自主水下航行器二維坐標，引導自主水下航行器修正水平航向；
15、近距離階段，基于聲學圖像與光學圖像的深度融合網絡解算自主水下航行器相對位置并控制完成對接。
16、優選地，所述基于usbl定位數據和自適應抗差卡爾曼濾波算法輸出平滑的自主水下航行器位置坐標方法，包括：
17、獲取自主水下航行器的usbl定位數據，基于usbl定位數據建立自主水下航行器的狀態空間模型；
18、構建iggiii抗差機制，引入iggiii三段式等價權函數構建抗差因子，通過iggiii三段式等價權函數對量測殘差進行抗差處理，當殘差超過淘汰閾值時判定為野值并降低權重或剔除；
19、引入sage-husa自適應估計，對量測噪聲協方差矩陣進行實時在線估計與修正，輸出平滑且剔除了野值的自主水下航行器位置坐標，驅動自主水下航行器調整航向角與深度，使其穩定向水下平臺聲吶作用范圍靠近。
20、優選地，所述基于前視聲吶圖像和輕量化目標檢測網絡結合transformer跟蹤網絡輸出自主水下航行器二維坐標時，輕量化目標檢測網絡為標準yolo輕量化網絡架構，通過基于transformer網絡模型的聲學目標跟蹤，實現水下聲學目標的連續定位。
21、優選地，所述基于前視聲吶圖像和輕量化目標檢測網絡結合transformer跟蹤網絡輸出自主水下航行器二維坐標方法，包括：
22、實時采集多波束前視聲吶圖像或稀疏陣列成像聲吶圖像，將多波束前視聲吶圖像或稀疏陣列成像聲吶圖像整合為二維聲學圖像，以二維聲學圖像作為輕量化目標檢測網絡的輸入；
23、采用標準yolo系列輕量化網絡架構對二維聲學圖像進行端到端的目標檢測；
24、通過基于transformer網絡模型的聲學目標跟蹤，實現水下聲學目標的連續定位；
25、根據聲吶圖像目標檢測結果，解算自主水下航行器在聲吶掃描平面系下的二維坐標，用于引導自主水下航行器在水平面內修正航向，使其逼近水下平臺入口。
26、優選地，所述基于聲學圖像與光學圖像的深度融合網絡解算自主水下航行器相對位置并控制完成對接方法，包括：
27、采集水下光學相機的rgb光學圖像、多波束前視聲吶或稀疏陣列成像聲吶的聲學圖像；
28、采用基于空間交叉注意力的雙分支特征融合網絡，分別通過光學特征分支與聲學特征分支提取異構特征；
29、通過空間交叉注意力模塊計算聲光特征的關聯矩陣，在特征層隱式校正聲吶與相機的物理視差并進行互補增強，輔以水下電磁定位裝置，直接解算自主水下航行器相對于水下平臺的位置，控制自主水下航行器完成最終對接。
30、優選地，所述雙分支特征融合網絡包括光學特征分支與聲學特征分支，所述光學特征分支為resnet50作為骨干網絡，用于提取自主水下航行器艏部led光源的高亮光斑、顏色紋理及邊緣輪廓特征，聲學特征分支以resnet18作為骨干網絡。
31、優選地，有限狀態機的智能切換控制策略引入距離遲滯區間與檢測置信度雙重校驗機制，且預定義三個離散的工作狀態，其中，分別對應遠距離模式、中距離模式和近距離模式，預設遠-中切換閾值，中-近切換閾值，以及一個用于防止臨界點跳變的遲滯容差量；
32、所述基于有限狀態機的智能切換控制策略實現遠距離、中距離和近距離三種工作模式之間的平滑過渡方法，包括：
33、從遠距離模式切換至中距離模式的條件為：usbl濾波輸出的估計距離連續n1幀小于遠-中切換閾值；
34、從中距離模式切換至近距離模式的條件為：聲吶解算距離小于中-近切換閾值且目標檢測置信度高于安全閾值；
35、近距離模式回退至中距離模式的條件為：深度融合網絡解算距離超過或回歸置信度連續時間窗口t內低于最低閾值。
36、另一方面，本發明還提供了面向水下無人系統自主動態對接的聲光融合導引方法，所述面向水下無人系統自主動態對接的聲光融合導引方法，具體包括：
37、s10，遠距離階段，平臺端感知導引子系統通過usbl基陣獲取自主水下航行器的聲學定位數據，采用自適應抗差卡爾曼濾波算法抑制多徑噪聲，輸出平滑的自主水下航行器位置坐標，引導自主水下航行器向水下平臺靠近；
38、s20，中距離階段，啟用多波束前視聲吶或稀疏陣列成像聲吶，采用yolo系列輕量化網絡從二維聲學圖像中識別目標自主水下航行器，結合transformer跟蹤網絡輸出自主水下航行器二維坐標，引導自主水下航行器修正水平航向；
39、s30，近距離階段，同時啟用光學相機與聲吶，采用基于空間交叉注意力的雙分支特征融合網絡，在特征層實現聲光數據的隱式對齊與互補增強，輔以水下電磁定位裝置，解算自主水下航行器相對位置并控制完成對接；
40、s40，在整個導引過程中，基于有限狀態機的智能切換控制策略實現各階段平滑過渡，并在檢測到異常時觸發回退機制。
41、與現有技術相比，本技術實施例主要有以下有益效果：
42、本發明實施例由平臺端感知導引子系統、auv端配合子系統以及智能切換控制模塊組成，綜合了usbl、多波束前視聲吶或稀疏陣列成像聲吶、水下光學相機或水下激光雷達多種異構傳感器，輔以水下電磁定位裝置，構建了遠距離、中距離到近距離的分段式自適應水下無人系統聲光融合導引技術體系，通過多源信息融合，增強了自主水下航行器（auv）導引的可靠性、穩定性和精確性。
43、在遠距離階段，系統僅利用usbl結合抗差卡爾曼濾波，有效抑制水聲多徑噪聲，以最小能耗引導自主水下航行器抵近；在中距離階段，啟用前視聲吶與yolo系列輕量化網絡，克服了傳統方法對人工特征的依賴，在低光照條件下快速鎖定目標二維位置；在近距離階段，系統融合聲光雙模態數據，既彌補了單純視覺在渾濁水體的失效風險，又利用高分辨率紋理修正了聲學定位的抖動，從而保證穩定的對接成功率。
44、其次，本發明基于有限狀態機的智能切換控制策略實現遠距離、中距離和近距離三種工作模式之間的平滑過渡，增強了導引過程的動態穩定性。針對水下傳感器數據易跳變的特點，本發明摒棄了單純的距離閾值硬切換，引入了距離遲滯區間與檢測置信度門控機制，這不僅有效消除了auv在臨界距離處因信號波動產生的控制震蕩，還賦予了系統異常熔斷能力。