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人機協作技術提升潛水員與自主式水下載具(AUV)的協同作業能力 Human-Machine Teaming Dives Underwater
隨著海底通訊與電力電纜成為全球關鍵基礎設施,其維護需求日益提升,但現有自主式水下載具(autonomous underwater vehicle, AUV)在操作靈活性與複雜情境理解上仍存在限制。相較之下,人類擅長精細操作與情境判斷,即使目標外觀受損或被生物覆蓋仍能辨識,但也受限於體力與環境,難以長時間作業與快速處理大量資訊。為整合雙方優勢,麻省理工學院林肯實驗室(MIT Lincoln Laboratory)發展結合人工智慧與AUV的人機協作技術,聚焦導航與環境感知兩大能力,使AUV負責巡檢與定位,再由潛水員執行精細修復,以提升整體作業效率。在導航能力上,研究團隊整合感測器與演算法,使AUV能在缺乏地標且受海流干擾的環境中掌握潛水員位置並提供導航輔助;在感知能力上,則結合光學影像與聲納(sonar)資料,並導入人機回饋機制,使AUV能在無法確定辨識結果時,即時向潛水員請求協助。此外,為克服水下通訊頻寬限制,團隊亦發展在資料傳輸受限的情況下,仍能有效傳遞關鍵資訊的方式,並採用商用現成設備,以促進技術應用。此新人機協作技術預期可應用於搜救、港口安全與反水雷等任務,並強化關鍵基礎設施維護能力。目前研究團隊已於美國沿海與五大湖進行測試,逐步驗證其在真實環境中的可行性。
2026/04/21
https://news.mit.edu/2026/human-machine-teaming-dives-underwater-0414
MIT News
薛孝亭