综述：用于珊瑚礁监测的自主机器人系统：综述与亟待解决的研究问题

《Ecological Informatics》：Autonomous robotic systems for coral reef monitoring: Review and open research issues

自主水下车辆（AUV）在珊瑚礁监测中的应用及挑战分析。摘要：珊瑚礁是海洋生态系统的核心，面临气候变暖、污染和过度捕捞等多重威胁。传统监测方法存在效率低、成本高、生态干扰大等问题。本文系统综述了AUV技术如何通过集成计算机视觉、多传感器融合和自主导航系统，实现高分辨率、大范围、非侵入式珊瑚礁监测。重点分析了AUV在珊瑚分类、健康评估、入侵物种检测及3D建模等应用场景的技术优势，指出导航精度、能源效率、生态影响评估和标准化协议是当前主要挑战。未来需结合AI算法优化、多机器人协作及伦理规范，推动AUV在珊瑚礁保护中的规模化应用。

　　珊瑚礁是地球最具生物多样性的生态系统之一，为海洋生物提供栖息地，同时对人类社会和自然环境具有重要价值。然而，由于气候变化、污染以及人类活动等多重因素的影响，这些生态系统正面临前所未有的威胁。传统监测方法在应对这些挑战时表现出局限性，例如深度限制、观察者偏差以及在恶劣环境下的安全风险。为了克服这些问题，自主水下航行器（AUVs）正逐渐成为珊瑚礁监测与保护的重要工具。AUVs具备高分辨率、非侵入性和自主性，使其能够进行系统化的长期监测，并在远程或危险环境中执行任务，为珊瑚礁的保护提供了创新性的解决方案。

### AUVs在珊瑚礁监测中的潜力

AUVs能够提供系统、高分辨率且非侵入性的监测能力，从而克服传统方法在覆盖范围和数据频率方面的不足。它们能够持续、重复地对珊瑚礁进行评估，支持高精度的生态数据采集。AUVs的自主性使其可以长期运行，减少了对人工干预的依赖，同时降低了操作成本和时间。这些优势使其成为珊瑚礁健康评估和生态监测的有力工具。随着技术的进步，AUVs的智能化水平不断提高，能够集成多种传感器和人工智能算法，实现对珊瑚礁的多模态数据采集和实时分析。

### 传统监测方法的挑战与局限

传统珊瑚礁监测方法主要依赖于潜水员进行直接观察，例如视觉评估、样带调查和象限法。这些方法虽然能够提供详细的生态信息，但存在明显的局限性。首先，潜水员在深水和复杂环境中面临生理和安全风险，限制了他们的活动范围和频率。其次，这些方法受到天气条件和设备性能的制约，无法在极端天气或深海区域进行长期监测。此外，观察者偏差和数据处理的低效性也限制了传统方法在大范围、长期研究中的应用。

为了克服这些限制，研究者们开始探索使用AUVs进行珊瑚礁监测。AUVs能够覆盖更广泛的区域，同时提供一致、可重复的数据。此外，它们能够在没有人类参与的情况下运行，从而减少了人为干扰对珊瑚生态系统的影响。然而，AUVs仍然面临一些挑战，例如续航能力、数据处理效率以及在低能见度条件下的导航能力。

### AUVs的系统设计与组件

AUVs的系统设计涵盖了多个关键组件，包括机身、推进系统、导航系统、控制单元、电源管理、传感器和通信模块。机身设计需具备足够的结构强度，同时减少水动力阻力，以提高能效。推进系统通常采用电动推进器，以实现精确的运动控制。导航系统结合惯性测量单元（IMU）、深度传感器、声呐和GPS，以提供精确的位置信息。这些信息由控制单元处理，以执行路径规划和车辆控制任务。

电源管理是AUVs设计中的关键部分，通常使用可充电电池来支持所有子系统。传感器和有效载荷则根据任务需求进行配置，例如声呐、摄像头、环境传感器等。这些设备能够提供高分辨率的图像和实时数据，以支持珊瑚礁的健康评估。通信系统主要依赖于声学通信，以实现长距离的数据传输，但其带宽和延迟的限制仍需进一步优化。

### AUVs的导航与控制

AUVs的导航和控制系统需要应对水下环境的特殊挑战，例如缺乏全球定位和通信的不稳定性。为了解决这些问题，研究者们开发了多种先进的导航算法，包括基于传感器融合的地形辅助导航。这种技术通过结合视觉、惯性和声学测量，提高了定位的准确性和稳定性。此外，深度强化学习和自适应控制框架也被应用于AUVs，以提高其在动态环境中的导航能力。

### AUVs在珊瑚礁监测中的应用

AUVs在珊瑚礁监测中的应用涵盖了多个方面，包括珊瑚分类、健康评估、入侵物种检测以及沉积物和垃圾监测。通过集成高分辨率摄像头和人工智能算法，AUVs能够自动识别珊瑚物种，并评估其健康状况。例如，YOLOv8和DeepSORT等算法已被用于实时珊瑚监测和追踪，提高检测精度和效率。此外，AUVs还能够通过图像处理和数据分析，评估珊瑚礁的生态变化，如珊瑚白化和疾病。

在入侵物种监测方面，AUVs能够自动识别并定位如COTS（冠刺珊瑚星虫）和狮子鱼等有害物种，为生态干预提供支持。一些AUVs还配备了注射系统，能够对COTS进行灭绝，从而减少其对珊瑚礁的破坏。这些系统通过实时数据采集和分析，提高了珊瑚礁保护的效率和效果。

### AUVs的视觉监测与人工智能

视觉监测是AUVs在珊瑚礁评估中的核心能力之一。高分辨率摄像头和图像处理算法能够提供详细的生态信息，如珊瑚覆盖率、结构复杂性和生物多样性。人工智能和机器学习技术在AUVs的视觉分析中发挥着重要作用，例如通过卷积神经网络（CNN）进行珊瑚分类和分割，以及使用深度学习模型进行珊瑚健康评估。这些技术能够提高数据处理的效率，同时减少人工标注的负担。

此外，AUVs的实时图像分析能力使其能够对珊瑚礁进行动态监测，例如通过光流和深度估计技术进行实时定位和导航。这些能力使得AUVs能够适应复杂和动态的水下环境，提高监测的可靠性和效率。未来，随着技术的进一步发展，AUVs的视觉分析能力将更加精准，为珊瑚礁保护提供更全面的数据支持。

### AUVs的实时数据采集与处理

AUVs的实时数据采集和处理能力是其在珊瑚礁监测中的重要优势。通过集成先进的传感器和计算平台，AUVs能够在水下环境中进行实时分析，例如通过图像质量评估、生物群落初步分类和珊瑚健康监测。这些能力使得AUVs能够减少对后处理的依赖，提高监测效率。

此外，AUVs还能够通过合成数据和优化算法，提高其在不同环境下的适应能力。例如，通过合成数据管道，AUVs可以生成符合真实珊瑚礁统计特征的数据，用于训练和测试模型。这些数据能够提高模型的泛化能力，使其在不同环境和任务中表现更佳。

### 3D建模与光束测量

3D建模和光束测量是AUVs在珊瑚礁监测中的重要技术。通过将2D图像转换为3D模型，AUVs能够提供更精确的生态评估，如珊瑚结构的复杂性和生物多样性。这些技术还能够用于追踪珊瑚礁的变化，支持长期监测和生态研究。

### 未来展望与挑战

随着技术的进步，AUVs在珊瑚礁监测中的应用前景广阔。未来的研究将集中在多尺度、多模态监测，结合AUVs的高分辨率图像与空中无人机和卫星测深技术，实现对珊瑚礁的全面评估。此外，自适应路径规划算法和AI驱动的检测模型将进一步提高AUVs的智能化水平，使其能够实时识别珊瑚健康状况的变化。

然而，AUVs仍然面临一些挑战，如续航能力、数据处理效率和生态影响评估。为了提高AUVs的实用性，研究者们正在开发更轻便的实时AI模型，以适应微型AUVs的计算资源限制。同时，伦理和可持续性问题也需要得到重视，例如数据隐私、公平访问和生态影响评估。通过建立标准化的数据采集和处理流程，以及结合社区参与和生态知识，AUVs能够更有效地支持珊瑚礁保护工作。

### 结论

AUVs在珊瑚礁监测和保护中展现出巨大的潜力。它们能够提供高分辨率、非侵入性和长期的监测能力，克服传统方法的诸多限制。然而，要实现AUVs在珊瑚礁保护中的广泛应用，仍需解决技术、伦理和经济方面的挑战。通过整合人工智能和机器人技术，AUVs有望成为珊瑚礁监测和保护的重要工具，为可持续的海洋生态管理提供支持。未来，随着技术的不断进步和应用的深入，AUVs将在珊瑚礁保护中发挥更大的作用，为海洋生态系统的可持续发展做出贡献。