《水下机器人的自然、鲁棒和多模态人机交互》345页

二十世纪中叶，机器人开始在世界的海洋、湖泊、河流和水道中畅游。此后的七十年间，自动潜航器（AUVS）慢慢发展起来，变得更小、更智能、能力更强。随着自动潜航器的部署地点越来越广泛，用途也越来越复杂，人们开始对合作式自动潜航器（co-AUV）的想法感到兴奋，该领域也在不断发展。现在，我们正站在水下工作领域一场革命的风口浪尖上。在未来的几年里，全世界数以千计的潜水员可以在工作中得到协作式 AUV 的帮助，从而帮助人类更好地了解和保护地球上至关重要的水资源。然而，要实现这一梦想，这些共同潜水器必须能够进行自然、强大的通信，能够丰富、准确地感知人类伙伴，并能在不断变化的环境中适应性地工作。虽然研究人员一直在朝着这个目标迈进，但本论文标志着联合无人潜航器的发展进入了一个新阶段。

在接下来的章节中，将介绍三种新型通信方法、两种最先进的感知能力、一种新的潜水员接近能力、一种新的手势 AUV 控制方法、一种用于 UHRI 的模块化软件生态系统以及一种自适应通信控制器。此外，还介绍了对这些系统进行评估的七项人体研究，其中五项是在水下环境中进行的，参与人数之多前所未有。第一部分介绍的通信方法是该领域的一个新方向，强调在远距离容易感知的非文本通信、自然和直观的设计而非信息复杂性，并利用运动和声音引入了以前从未在水下研究过的通信新载体。第二部分的感知方法更为传统，但在许多方面突破了以前开发的能力：开发了潜水员运动预测方面的新能力，创建了一种仅使用单目视觉估算与潜水员相对距离的方法，并以一种以前从未尝试过的方式为自动潜航器创建了可重新配置的动态手势控制。论文第三部分的顶点是 PROTEUS 水下人机交互软件系统，该系统可作为未来大量研究的基础，同时也是首个用于 AUV 的自适应通信系统 ACVS。ACVS 利用第二部分中介绍的感知能力来确定第一部分中介绍的哪些通信向量应在交互环境中使用，所有组件均在 PROTEUS 框架内实现。

本论文的研究涉及多个学科，包括交互设计、软件开发、硬件制造、人体研究的设计和管理、研究结果的定量和定性分析、深度学习系统设计、神经网络的训练和部署、机器人设计和普通机器人开发。这些对 UHRI 的研究结果揭示了该领域令人兴奋的潜力。本论文中介绍的几乎每一种方法都在测试中取得了足够的成功，表明它们可以有效地应用于实地环境，特别是在进一步开发的情况下。联合无人潜航器帮助潜水员工作的梦想已经开始实现，本文介绍的算法和系统使我们离这一目标越来越近。潜水员的工作对人类社会和地球生态系统的健康至关重要，而协作式 AUV 在这些环境中提供的帮助是无价的，可大大提高潜水员的安全性和任务成功率。本论文提供了新颖的通信方法、潜水员感知的新技术、自适应通信系统以及将它们联系在一起的软件架构，从而提高了水下人机交互的灵活性和鲁棒性，并为沿着这些令人兴奋的方向进一步发展奠定了基础。