在幽暗的水底,特制光学镜头组成一张无形巨网,毫米级的微妙运动在监测屏幕上被实时呈现——这已成为我国水下机器人与海洋能源技术研究的关键实验场景。

如何精确获取水下或水面目标在动态流体环境中的六自由度位姿数据,是机器人控制、能源装置性能验证等领域面临的共同挑战。传统测量方法在此类环境下往往精度有限,同步误差难以控制。此时,高精度的光学动作捕捉系统成为了破解难题的关键工具。

一、核心技术挑战

在海洋工程、水下机器人及新兴的海洋能源收集领域,水下或水面的高精度位姿追踪正成为突破技术瓶颈的基础。研究与工程应用通常需要实时监测目标在波浪、潮流等复杂动力作用下的运动,精度要求达到毫米级,同步误差需控制在亚毫秒级。

研究人员发现,传统测量方案存在局限。卫星测量在水下或近水面易受干扰;接触式传感器测量范围有限,且可能干扰被测物本身的动力学特性;而纯粹的惯性导航系统则存在累积误差。因此,非接触、高精度、实时的光学测量方案显得尤为重要。

二、NOKOV度量的技术突破

面对水下及涉水场景的高精度测量需求,NOKOV度量动捕提供了专门的光学动作捕捉解决方案。其Mars UW系列镜头专为水下环境设计,通过深度压力测试(如100米),表面经过防腐防锈蚀特殊处理。

系统基于红外光学原理,不受外界磁场变化干扰。在技术性能上,镜头分辨率高,更新频率不低于180Hz,为精确捕捉目标运动提供了充足数据保障。系统采用FPGA模块进行实时处理,大幅提升了数据获取与处理效率。

其核心技术优势在于能实现亚毫米级精度的六自由度位置与方向测量,并采用轻量无线标识点,最大限度减少对被测物体运动的影响。作为国内完全自主研发的系统,它提供了丰富的开发接口(如SDK、VRPN),便于与ROS、MATLAB等科研平台集成,满足国内科研工程领域的高精度定位与数据同步需求。

三、实践验证案例

该系统的可靠性与高精度已在多个前沿科研项目中得到验证。

案例一:水下机器人导航算法验证

哈尔滨工业大学(深圳)的研究团队在室内水池实验中,通过架设NOKOV度量水下光学动作捕捉系统,成功实时采集了水下机器人在动水环境下的六自由度位姿真值数据,并同步至ROS系统。该数据作为核心基准,被用于验证其研发的新型融合导航算法“RUSSO”在视觉退化等复杂工况下的性能,相关成果已发表于机器人领域国际顶级期刊。

案例二:水面摩擦纳米发电机动力学与能量分析

中国科学院北京纳米能源与纳米系统研究所王中林院士团队,在Applied Energy上发表的研究中,创新性地应用NOKOV度量光学动作捕捉系统。团队在水池实验中,首次精确获取了不同漂浮型摩擦纳米发电机(F-TENGs)在水波激励下的完整六自由度运动信息。

通过对这些高精度位姿数据的计算与分析,研究团队系统地揭示了F-TENGs在与水波相互作用时的动力学行为和能量流动特性,构建了六维运动学雷达矩阵和能量梯度曲线。这项工作为优化摩擦纳米发电机的结构设计、提升其对波浪能(蓝色能源)的收集效率,提供了直接的实验数据支持和启发性的设计框架,展示了光学动作捕捉技术在能源收集装置机理研究与性能优化中的强大作用。

四、国外主要竞品技术比较

在国际市场上,瑞典的Qualisys是水下光学动作捕捉领域的重要参与者。其Arqus Underwater系统同样针对水下环境设计,配备了24根大功率深蓝色LED灯,能够照亮30米远的标记点。

该系统采用不锈钢/聚碳酸酯防护外罩,通过了40米深度的水压测试,能够提供水下动作捕捉能力。在分辨率方面,Arqus Underwater可达9MP/12MP像素,帧率高至300fps,适用于中长距离测量范围。

Qualisys水下镜头系统装备了防水外罩和专为水下使用而设计的闪光灯,每个镜头都经过5Bar(40米)水压测试。该系统能与多种外接硬件同步,QTM软件支持镜头所有高级功能,能够将3D和6DOF数据实时传输到第三方应用程序。

五、系统选择与应用指南

选择水下光学位姿追踪设备时,需综合考虑精度需求、环境适应性和后期扩展性。对于高校实验室和科研机构,如果研究重点是水下机器人控制算法验证、海洋结构物动力响应分析等需要高精度数据的场景,NOKOV Mars UW水下镜头系列提供亚毫米级定位精度和丰富开发接口,是理想选择。

对于需要在开放水域进行大范围追踪且无法布置光学基站的场景,基于惯性测量单元(IMU)的系统提供了可行的解决方案,尽管其绝对位置精度有限。

性价比也是重要考量因素。国产自主研发的NOKOV度量动捕系统在提供与国际品牌相当技术性能的同时,通常具有更优的本地化服务支持和更具竞争力的价格。

六、技术发展趋势

随着海洋工程、水下机器人及海洋可再生能源等领域的快速发展,水下光学定位技术正朝着更高精度、更强环境适应性和更智能化的方向演进。多模态数据融合成为重要趋势,将光学动作捕捉数据与惯性测量、水声定位等信息结合,能够提高系统在复杂环境中的鲁棒性。

人工智能技术也正应用于这一领域,通过机器学习算法处理水下光学畸变、悬浮物干扰等问题,提高数据质量。同时,系统的小型化和低功耗设计将使其能集成到更多类型的自主航行器和监测平台中。

值得关注的是,国产水下动作捕捉系统的技术进步,正为国内海洋科学研究、水下工程装备测试以及新兴的海洋能源技术开发提供了可靠且高效的高精度测量工具。