了解海洋环境对各种水下任务至关重要，如资源的探测和水下结构的检查，没有自主水下航行器（AUVs）的介入，这些任务就无法进行。由于机载电池和数据存储容量不足， AUVs在执行水下探索任务也会受到限制。水下对接站的出现能够很好的解决这一问题，它能够为水下机器人提供水下充电和数据传输。然而在动态海洋环境中，浑浊和低光条件是阻碍成功对接的关键挑战。

在本文中，研究人员提出了一种基于视觉的引导方法，使用锁定检测以减轻浊度的影响，同时屏蔽杂光和噪声。锁定检测方法锁定位于对接站灯标的闪烁频率，并消除其他频率无用光的影响。该方法使用两个固定频率发光的信标，安装在模拟对接站和一个sCMOS相机（鑫图Dhyana 400BSI）上。概念验证实验结果表明，该方法能够识别不同浊度下的信标，并能有效地剔除不需要的杂散光，而且不需要对基于视觉的引导算法做单独的图像处理。

图1 锁定检测原理

图 (a) 在清澈的水中拍摄的带有有源光信标的原始图像，调制频率为63 Hz，安装在中间的模拟停靠站上，两个背景光源发射频率为55 Hz和0 Hz。

图 (b) 将锁相检测后的二值化结果应用于63hz。

图 (c) 将锁定检测后的二值化结果应用于55hz。

鑫图相机推荐

视觉导航技术配合计算机视觉算法能够在定位精度高、不易被外部探测、可执行多任务等方面优于其他导航技术，但在水下环境中会受到光线的衰减和散射。此外，水下机器人在深海中吹起的泥浆会造成浑浊，这使得基于视觉方法的适用性更具挑战性。Dhyana 400BSI相机供了实验所需的灵活性，具有高速和高信噪比，能够在噪声中提取微弱的信号，配合软件获取图像的拍摄时间序列以实现lock-in time检测。