暗涵清淤机器人面向高危暗涵的跨模态融合
自主清淤装备

以声呐与微光视觉为双感知源：声呐穿透高浊度水体获取轮廓与距离，视觉在适宜光照下补充纹理细节。深度学习网络将双源数据与姿态信息松耦合融合，构建三维环境模型，为目标识别与路径规划提供统一坐标。

基于声呐与夜视数据构建淤泥分布数字模型，由 YOLO 系列目标检测算法识别泥水浊度差异、障碍物与淤积边界，把识别结果转化为路径通行代价和定向冲洗优先级。

在栅格地图上综合路径长度与淤泥通行代价搜索最优路线；遇到暗涵弯道时结合声呐—夜视三维地图提前预判，通过差速控制实现 ±25° 转向调节，让履带始终贴合涵壁。

作为 AI 决策中枢构建“环境感知—动作规划—执行反馈”闭环，滚动预测未来工况并优化水枪喷射轨迹与电机输出功率，从源头避免重复冲洗、漏洗与设备过载。

先按温度建立零偏映射抑制温漂，再用滑动平均平滑高频噪声，最后以互补滤波、卡尔曼或扩展卡尔曼融合陀螺仪、加速度计与磁力计数据，输出稳定的角度与姿态估计。

位置式 PID 修正水下作业位移偏差，实现高精度定位；增量式 PID 控制螺旋桨转速以快速匹配目标推力。流速传感器数据经滤波后进入速度环，提升复杂水流下的控制稳定性。

系统持续分析清洗效果、能耗与作业反馈，像“智能学徒”一样迭代控制策略，让喷射压力、行进速度与绞吸功率随工况积累经验，逐步提升作业效率与清洗质量。

群体协调数据平台可同时调度多台机器人分工探测与清淤；检测到大淤积时联动减速，为绞吸装置预留处理时间，清理完成后再加速，通过实时工作量反馈优化动作衔接。