Исследователи разрабатывают аппаратное обеспечение и алгоритмы для улучшения взаимодействия между водолазами и автономными подводными аппаратами, участвующими в морских миссиях. 
Элла Вавржинек, Маделин Миллер и Дэвид Уэлихан спускают свой оснащенный датчиками автономный подводный аппарат с борта подводного аппарата Gulf Surveyor Университета Нью-Гэмпшира в Атлантический океан. Фото: Тим Бриггс/Лаборатория Линкольна. 
В научно-исследовательском центре Великих озер Дэвид Уэлихан плавает с прототипом «трубочки» — планшета в форме трубки, оснащенного датчиками положения и скорости, — рядом с автономным подводным аппаратом, оборудованным специально разработанной оптико-акустической системой датчиков. Фото: Тим Бриггс/Лаборатория Линкольна.
На острове отключается электричество. Чтобы найти обрыв подводного силового кабеля, корабль поднимает всю линию целиком или использует дистанционно управляемые подводные аппараты (ROV) для перемещения по ней. Но что, если бы автономный подводный аппарат (AUV) мог составить карту линии и точно определить место повреждения, чтобы водолаз мог его устранить?
Такое взаимодействие человека и робота под водой является предметом проекта Лаборатории имени Линкольна Массачусетского технологического института, финансируемого за счет внутреннего портфеля НИОКР в области автономных систем и осуществляемого группой передовых подводных систем и технологий. Проект направлен на использование сильных сторон человека и робота для оптимизации морских миссий для вооруженных сил США, включая инспекцию и ремонт критической инфраструктуры, поисково-спасательные операции, вход в порты и операции по разминированию.
«Под водой дайверы и автономные подводные аппараты, как правило, вообще не работают в паре», — говорит руководитель исследования Мадлен Миллер. «Подводные миссии, требующие участия человека, обычно выполняются совместно, потому что они включают в себя какие-либо манипуляции, которые робот не может выполнить, например, ремонт инфраструктуры или обезвреживание мины. Даже с дистанционно управляемыми подводными аппаратами сложно работать под водой при выполнении очень сложных манипуляционных задач, потому что сами манипуляторы недостаточно маневренны».
Поисково-спасательная группа, состоящая из подводного робота с искусственным интеллектом и водолаза.
Видео: Лаборатория Линкольна
Помимо превосходной ловкости, люди отлично распознают объекты под водой. Но люди, работающие под водой, не могут выполнять сложные вычисления или двигаться очень быстро, особенно если они несут тяжелое оборудование; роботы превосходят людей в вычислительной мощности, высокой скорости передвижения и выносливости. Чтобы объединить эти сильные стороны, Миллер и ее команда разрабатывают оборудование и алгоритмы для подводной навигации и восприятия — двух ключевых возможностей для эффективного взаимодействия человека и робота.
Как объясняет Миллер, дайверы могут ориентироваться только по компасу и подсчету движений ласт. При малом количестве ориентиров и потенциально мутной воде, вызванной недостатком света на глубине или наличием биологических веществ в толще воды, они легко могут дезориентироваться и заблудиться. Чтобы роботы могли помогать дайверам ориентироваться, им необходимо воспринимать окружающую среду. Однако в темноте и при мутности оптические датчики (камеры) не могут создавать изображения, в то время как акустические датчики (сонары) создают изображения, лишенные цвета и показывающие только формы и тени объектов на сцене. Исторически сложившееся отсутствие больших, размеченных наборов данных сонарных изображений препятствовало обучению алгоритмов подводного восприятия. Даже если бы данные были доступны, динамичный океан может скрывать истинную природу объектов, вводя в заблуждение искусственный интеллект. Например, сбитый самолет, разлетевшийся на множество частей, или шина, покрытая скоплениями мидий, могут уже не напоминать самолет или шину соответственно.
«В конечном итоге мы хотим разработать решения для навигации и восприятия в условиях экспедиций», — говорит Миллер. «Для миссий, о которых мы думаем, возможности предварительного картографирования местности ограничены или отсутствуют вовсе. Например, для миссии по входу в гавань у вас может быть спутниковая карта, но нет подводной карты».
В области навигации команда Миллера продолжила работу, начатую группой морской робототехники Массачусетского технологического института под руководством Джона Леонарда, по разработке алгоритмов взаимодействия водолазов и автономных подводных аппаратов. Используя разработанные алгоритмы навигации, группа Леонарда провела моделирование в оптимальных условиях и выполнила полевые испытания в спокойной воде, используя байдарки с гребцами в качестве заменителей водолазов и автономных подводных аппаратов. Затем команда Миллера интегрировала эти алгоритмы в подходящий для выполнения миссии автономный подводный аппарат и начала тестировать их в более реалистичных океанских условиях, сначала с помощью вспомогательного судна, выступающего в роли заменителя водолазов, а затем с участием настоящих водолазов.
«Мы быстро поняли, что при учете океанских течений водолазу необходимы более совершенные датчики», — объясняет Миллер. «Благодаря алгоритмам, продемонстрированным в MIT, аппарату нужно было лишь через регулярные интервалы вычислять расстояние до водолаза, чтобы решить задачу оптимизации оценки положения аппарата и водолаза во времени. Но с учетом реальных океанских сил, которые все меняют, эта задача оптимизации быстро усложняется».
Что касается восприятия, команда Миллера разрабатывает классификатор на основе искусственного интеллекта, который может обрабатывать как оптические, так и гидролокационные данные в процессе миссии и запрашивать мнение человека для любых объектов, классифицированных с неопределенностью.
«Идея заключается в том, чтобы классификатор передавал дайверу некоторую информацию — например, ограничивающую рамку вокруг изображения — и указывал: „Я думаю, это шина, но не уверен. А вы как думаете?“ Затем дайвер может ответить: „Да, вы правы“, или „Нет, посмотрите сюда на изображении, чтобы улучшить свою классификацию“», — говорит Миллер.
Для обеспечения связи между дайвером и автономным подводным аппаратом (АППА) необходима подводная акустическая модемная система. Современные скорости передачи данных в подводной акустической связи потребовали бы десятков минут для отправки несжатого изображения с АППА дайверу. Поэтому команда исследует способ сжатия информации до минимального объема, необходимого для ее использования, в рамках ограничений низкой пропускной способности и высокой задержки подводной связи, а также малых размеров, веса и энергопотребления используемого ими коммерческого оборудования. Для своего прототипа команда приобрела в основном коммерческие датчики и создала полезную нагрузку, которая легко интегрируется в АППА, регулярно используемый ВМС США, с целью облегчения перехода на новые технологии. Помимо гидролокаторов и оптических датчиков, полезная нагрузка включает в себя акустический модем для определения расстояния до дайвера, а также несколько плат обработки данных и вычислительных плат.
Команда Миллера протестировала оснащенный датчиками автономный подводный аппарат и алгоритмы в прибрежных районах Новой Англии, в том числе в открытом океане недалеко от Портсмута, штат Нью-Гэмпшир, используя в качестве заменителей водолазов исследовательские суда Gulf Surveyor и Gulf Challenger Университета Нью-Гэмпшира (UNH), а также на реке Чарльз в районе Бостона, используя в качестве заменителя лодку MIT Sailing Pavilion.
«Лодки Университета Нью-Гэмпшира хорошо оборудованы и позволяют работать в реалистичных океанических условиях. Но изображать дайвера на большой лодке сложно. На шлюпке мы можем двигаться медленнее и добиться того, чтобы относительное движение соответствовало тому, как дайвер и подводный аппарат будут двигаться вместе».
Прошлым летом команда начала тестирование оборудования с участием дайверов в исследовательском центре Великих озер Мичиганского технологического университета. Хотя у дайверов отсутствовал интерфейс для передачи информации на подводный аппарат, каждый из них плавал, держа в руках разработанный командой прототип планшета в форме трубки, получивший название «трубочка». «Трубочка» была оснащена датчиком давления и глубины, инерциальным измерительным блоком (для отслеживания относительного движения) и дальномерным модемом — всеми необходимыми компонентами для алгоритмов навигации, решающих задачу оптимизации.
«Во время испытаний одной из сложностей была координация движений водолаза и аппарата, поскольку они пока не взаимодействуют друг с другом», — говорит Миллер. «Как только водолазы опускаются под воду, связь с командой на поверхности пропадает. Поэтому необходимо планировать, куда разместить водолаза и аппарат, чтобы они не столкнулись».
Команда также работала над проблемой восприятия. Прозрачность воды в Великих озёрах в это время года позволяла проводить подводную съёмку с помощью оптического датчика. Кэролайн Кинан, аспирантка программы Lincoln Scholars Program, работающая совместно в группе передовых подводных систем и технологий лаборатории и исследовательской группе Леонарда в Массачусетском технологическом институте, воспользовалась возможностью продвинуть свою работу по переносу знаний от оптических датчиков к гидролокационным датчикам. Она изучает, могут ли оптические классификаторы обучить гидролокационные классификаторы распознавать объекты, для которых отсутствуют гидролокационные данные. Цель состоит в том, чтобы уменьшить нагрузку на оператора, связанную с маркировкой гидролокационных данных и обучением гидролокационных классификаторов.
Поскольку финансируемая из внутренних источников исследовательская программа подходит к концу, команда Миллера в настоящее время ищет внешних спонсоров для усовершенствования и передачи технологии военным или коммерческим партнерам.
«Современный мир функционирует на основе подводных телекоммуникационных и силовых кабелей, которые уязвимы для атак со стороны деструктивных субъектов. Подводная сфера становится все более спорной, поскольку все больше стран разрабатывают и совершенствуют возможности автономных морских систем. Поддержание глобальной экономической безопасности и стратегического преимущества США в подводной сфере потребует использования и объединения лучших возможностей искусственного интеллекта и человеческого потенциала», — говорит Миллер.
Источник: news.mit.edu
