2024年10月10日上午，中国科学院大学人工智能学院有幸邀请到了北京大学博雅特聘教授，海洋研究院副院长喻俊志教授，在雁栖湖校区教一楼406教室为同学们带来科学前沿讲座——《水下视觉环境感知与智能控制》。在报告中，喻教授深入探讨了水下机器人技术的最新进展，强调了水下环境对机器人感知和行动的挑战及其解决方案。
喻教授开篇阐述了水下机器人在海洋保护和资源利用中的重要性，指出随着海洋强国战略的推进，水下机器人已成为实现这一目标的核心技术之一。他强调，水下机器人不仅能替代潜水员执行任务，还能在水下环境中实现实时监测和数据采集，为海洋研究提供支持。
接下来，喻教授详细介绍了水下机器人技术的核心组成，包括感知、决策和执行。通过生动的案例，教授解释了机器人如何通过多模态信息融合技术实现三维感知，增强在复杂水下环境中的定位和识别能力。教授还提到，随着深度学习和人工智能的发展，机器人的自主决策能力和智能控制系统将不断提升。
在讲座中，教授还提出了多项水下视觉技术的创新，包括基于生成对抗网络的水下视觉恢复技术，这一方法能够有效区分水下噪音，从而提高机器视觉的清晰度。此外，教授分享了他团队在动态目标跟踪方面的研究成果，介绍了一种新的时序单阶段检测和多目标跟踪框架，解决了实时性不足的问题，使得机器人能够在复杂的水下环境中迅速反应并追踪目标。
教授指出，现有的目标检测网络在准确性和实时性方面仍存在不足，因此他的团队研发了一种基于双重改良机制的检测网络。这一网络通过优化参考框的预测和特征位置的采样，显著提高了目标分类和定位的精度，为水下应用提供了可靠的技术支持。
在讨论视觉稳定系统时，喻教授强调，水下环境中波动推进可能导致视野晃动，从而影响目标追踪的效果。他展示了他们研制的视觉云台增稳系统，成功将晃动角度从18°降低至3°，并结合DDPG强化学习实现了动态目标的精准控制。这样的技术突破，极大地提升了水下机器人的实用性和智能化水平。
此外，教授也谈到了水面清洁机器人在水面垃圾检测中的应用。通过基于YOLO的v3深度学习框架，该机器人实现了对水面垃圾的实时精准检测，为环境保护提供了有效手段。教授表示，未来，机器人将在人机协作和自主行为方面不断发展，形成更加智能化的水下作业体系。
最后，喻教授总结了讲座的要点，强调机器人技术的前景广阔，尤其是在海洋领域的应用将会是一个重要的发展方向。他鼓励同学们关注这一前沿领域，积极参与相关研究和实践，为推动海洋机器人技术的发展贡献力量。
在互动环节，同学们积极提问，针对水下机器人在特殊环境中的应用、未来发展趋势以及相关技术的实际挑战进行了深入交流。喻教授耐心解答，分享了他对未来水下机器人技术的愿景与期望，鼓励同学们发挥创造力，探索新的可能性。
此次讲座不仅丰富了同学们的学术视野，也为他们今后在机器人技术领域的学习和研究提供了重要的启示。大家纷纷表示，受益匪浅，对未来的科研之路充满期待。
