Disturbance-aware Motion Planning for Over-actuated Underwater Vehicles Exploiting Actuation Redundancy for High-fidelity 3D Reconstruction
作者: Yuer Gao, Tongqing Xu, Qingyang Liu, Yi Cai
分类: cs.RO
发布日期: 2026-07-08
💡 一句话要点
提出基于冗余驱动的干扰感知运动规划以提高水下机器人3D重建精度
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 水下机器人 运动规划 感知优化 冗余驱动 3D重建 干扰感知 控制理论 实时解析
📋 核心要点
- 现有方法未考虑推进器对水下图像质量的影响，导致图像重建精度低。
- 本文提出通过优化冗余推进器的推力分配，降低对目标区域的干扰，从而提高感知质量。
- 实验结果表明，该方法使目标区域粒子速度降低67%，3D重建均方根误差降低55%，重建成功率达到98.5%。
📝 摘要（中文）
水下机器人常在脆弱目标附近工作，高功率推进器会重新悬浮沉积物并引发湍流，降低传感器输入的图像质量。传统控制器优化车辆中心目标，如跟踪和稳定性，而未考虑驱动对感知的影响。本文通过利用冗余的过驱动平台，解决了这种驱动与感知的耦合问题。针对八推进器的遥控潜水器，多个推力分配可以实现相同的运动；我们在此零空间中搜索，以最小化任务相关目标区域的预测干扰，同时强制执行运动约束。该方法使用基于执行器盘理论的控制导向推进器尾流代理，并通过PIV验证，实时冗余解析分配器以10 Hz运行。实验结果显示，该方法显著降低了目标区域粒子速度，提高了3D重建的准确性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决水下机器人在执行任务时，推进器对图像质量的负面影响。现有控制方法主要关注车辆的跟踪和稳定性，忽视了推进器对感知的干扰，导致图像重建效果不佳。
核心思路：论文的核心思路是利用过驱动平台的冗余性，通过优化推力分配来降低对目标区域的干扰。这种方法不仅考虑了运动约束，还关注了干扰对感知的影响，从而实现更高质量的3D重建。
技术框架：整体架构包括推力分配的优化模块和实时冗余解析分配器。推力分配模块基于执行器盘理论构建推进器尾流代理，实时解析器以10 Hz的频率运行，确保在动态环境中快速响应。
关键创新：最重要的技术创新在于将推进器的冗余性与感知质量的优化结合起来，形成了一种新的运动规划方法。这与传统方法的本质区别在于，后者通常只关注车辆的运动性能，而忽略了对感知的影响。
关键设计：在参数设置上，采用了基于PIV验证的推进器尾流模型，确保了模型的准确性。损失函数设计上，强调了干扰最小化与运动约束的平衡，确保了在优化过程中不违反运动限制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在440次试验中显著降低了目标区域的粒子速度67%（p < 0.001），3D重建的均方根误差相比于未考虑干扰的基线降低了55%（1.9 ± 0.4 mm对比4.3 ± 1.8 mm），重建成功率达98.5%。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其是在水下考古、环境监测和海洋生物研究等领域。通过提高水下机器人的图像重建精度，可以更好地保护脆弱的生态系统和文化遗产，推动相关领域的科学研究和技术发展。
📄 摘要（原文）
Underwater robots often operate near delicate targets where high-power thrusters resuspend sediments and induce turbulence, degrading image quality at the sensor input. Conventional controllers optimize vehicle-centric objectives, such as tracking and stability, without accounting for the impact of actuation on sensing. We address this actuation-to-perception coupling by exploiting redundancy in over-actuated platforms. For an eight-thruster ROV, multiple thrust allocations can yield the same motion; we search this null space to minimize predicted disturbance in a task-relevant target region while enforcing motion constraints. Our method uses a control-oriented thruster-wake proxy derived from actuator-disk theory with directional attenuation and validated by PIV ($R^2 = 0.99$ near the wake axis; $R^2 > 0.82$ in the primary wake region), together with a real-time redundancy-resolving allocator running at 10 Hz (45 ms/solve). Across 440 trials, the approach reduces target-region particle velocity by 67% ($p < 0.001$), improves 3D reconstruction RMSE by 55% versus a disturbance-unaware baseline ($1.9 \pm 0.4$ mm vs. $4.3 \pm 1.8$ mm), and achieves a 98.5% reconstruction success rate. The framework supports autonomous scanning, which is quantitatively evaluated, and operator-assisted inspection, which is demonstrated in the supplementary materials.