突破水下视觉盲区！水下机器人作业时最怕什么？不是深海高压，不是复杂洋流，而是一搅就漫天飞舞的泥沙。螺旋桨、机械臂轻轻一动，海水瞬间浑浊一片，摄像头彻底"失明"，机器人只能原地等待泥沙沉降，排爆、打捞、巡检全被卡住。

如今，麻省理工学院（MIT）与伍兹霍尔海洋研究所（WHOI）联手，在 2026 年 IEEE 国际机器人与自动化大会（ICRA 2026，6月1-5日，奥地利维也纳）上发布全新 Sonar-MASt3R 声光融合成像系统，为浑浊水域的水下感知难题提供了新方案。MIT News 于 6 月 11 日对该成果进行了官方报道。

Sonar-MASt3R 声光融合三维重建效果（图源：MIT News）

长久以来，水下观测只有两套方案，各有致命短板：

✅ 光学相机：画面细腻、色彩完整，能看清物体细节；
❌ 仅清水可用，轻微泥沙就完全失效。

✅ 声呐传感器：不受水体浊度影响，深海、浑水都能探测轮廓；
❌ 只能得到模糊轮廓，没有纹理、无法分辨小型物体。

过去少数声光融合技术，要么无法实时运算，要么无法生成完整三维模型，完全不能满足海底应急作业需求。

搭载相机+声呐的水下机械臂实时重建作业场景

研究团队借鉴海洋生物的感知逻辑，把两套探测系统优势合二为一：远距离靠声呐摸清全局，近距离靠相机捕捉细节，实时同步完成三维重建。

1. 底层算法 MASt3R：法国研发的图像匹配算法，仅凭相机 2D 画面快速生成三维环境，但缺少真实尺度，无法判断物体实际距离。
2. 声呐数据做尺度校正：声呐通过声波回波精准测算距离、深度、物体轮廓，弥补 MASt3R 无真实尺度的缺陷，输出带绝对尺度（米制）的坐标。
3. 实时关键帧优化：机器人先靠声呐生成海底粗地图，安全靠近目标；相机持续拍摄，系统只留存包含新信息的画面（关键帧），实时补全厘米级细节，近实时运行。

项目负责人 Amy Phung 在 WHOI 可控浊度水箱开展实验（图源：MIT News）

研究人员搭建可控浊度水箱，投放石块、木箱、水杯、砖块等杂物，搭载相机 + 声呐机械臂完成八档浊度梯度测试（<0.5NTU 清水至 >12NTU 重度浑浊）。实验核心结论：

1. 在最高浊度、相机完全看不见的环境下，声呐仍可勾勒全部物体轮廓，保障机器人安全移动；
2. 与 Metashape、原版 MASt3R-SLAM 两种基线方法相比，Sonar-MASt3R 重建精度更优，可还原厘米级微小物体（论文实验结果）；
3. 封闭水箱会产生声波反射、图像畸变，团队预判真实海洋开阔环境下测绘效果会更稳定。

不同浊度梯度下的声光融合成像对比

多目标三维重建成果

🔹 深海科学勘探：河口、泥沙淤积海域生物、地质探测；
🔹 海洋工程运维：海上风电、海底管线、码头水下结构巡检；
🔹 水下打捞救援：沉船、坠物、失事设备快速定位精细建模；
🔹 水下安防排爆：未爆弹等危险物的安全探测与回收（本研究的重要应用动机之一）。

项目负责人、MIT 航空航天系研究生 Amy Phung（MIT-WHOI 联合项目）表示："我们希望这项成果能支持更多在低能见度环境中的作业，覆盖目前难以开展工作的区域。"

可控浊度水箱测试装置

适配 ROV/AUV 等多种水下平台

1. 成果发布：论文《Sonar-MASt3R: Real-Time Opti-Acoustic Fusion in Turbid, Unstructured Environments》于 ICRA 2026 正式公开；
2. 研发团队：MIT 航空航天系 Amy Phung、WHOI 应用海洋物理与工程高级科学家 Richard Camilli（Phung 的导师）；
3. 下一步计划：完成真实近海海域实地测试，持续优化算法轻量化，适配小型 AUV、ROV 搭载。

声呐与光学成像的融合，代表着水下感知技术的重要演进方向。普思海洋持续跟踪全球水下探测前沿技术，并以此为国内客户提供声呐、惯导、水下光通信等装备的选型与集成参考，助力中国水下无人系统在复杂环境中"看得更清、走得更稳"。

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