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摘要
北京大学研究团队首次提出了一种名为StereoAdapter的自监督学习框架，旨在应对水下机器人在复杂环境中导航与建模时面临的深度感知难题。该框架融合单目与双目视觉技术，无需依赖真实深度标签，即可高效调整视觉基础模型，实现高精度的深度估计。通过自监督学习机制，StereoAdapter显著提升了水下场景中视觉模型的适应能力，增强了机器人在未知水域中的环境建模与目标检测性能，为水下自主导航提供了创新性解决方案。
关键词
StereoAdapter, 自监督学习, 深度感知, 水下机器人, 视觉模型
在深邃幽暗的水下世界，光线衰减、散射严重，能见度极低，复杂的水流与悬浮颗粒进一步干扰视觉信息的获取。这些因素使得水下机器人在执行导航、建模与目标检测任务时，面临前所未有的深度感知难题。传统的深度估计方法高度依赖精确的传感器数据或真实深度标签，但在水下环境中，获取高质量的标注数据成本高昂且操作困难。此外，单目视觉系统虽轻便灵活，却难以提供可靠的深度信息；而双目视觉虽具备立体感知能力，却在远距离或纹理缺失场景中表现不稳定。因此，如何在缺乏真实标签的情况下，实现高效、精准的深度估计，成为制约水下机器人智能化发展的关键瓶颈。正是在这样的背景下，北京大学研究团队迎难而上，致力于突破这一技术壁垒。
自监督学习作为一种前沿的机器学习范式，正悄然改变着人工智能在复杂环境中的适应方式。它通过设计巧妙的预训练任务，利用数据本身的结构信息生成“伪标签”，从而在无需人工标注的情况下完成模型训练。对于水下机器人而言，这一特性尤为珍贵——在无法依赖真实深度标签的深海环境中，自监督学习赋予了视觉模型“自我学习”的能力。StereoAdapter正是基于这一理念构建，它不仅降低了对昂贵标注数据的依赖，更显著提升了模型在未知水域中的泛化能力。通过从单帧图像中挖掘时空一致性，结合双目视差的几何约束，该方法实现了在动态、低光照水下场景中的稳定推理，为水下智能系统的自主进化开辟了新路径。
StereoAdapter的核心在于其创新性的混合视觉融合架构。该框架巧妙地将单目视觉的语义理解能力与双目视觉的几何精度相结合，构建了一种无需真实深度标签即可进行端到端训练的自监督学习机制。其工作流程首先通过双目相机采集左右视角图像，利用视差估计生成初始深度图；随后引入单目分支作为补充，借助时间序列图像间的光流一致性与姿态估计，增强模型在纹理稀疏区域的鲁棒性。更重要的是，StereoAdapter采用可插拔式的适配器模块，能够高效微调现有的视觉基础模型，大幅降低计算开销的同时提升迁移性能。实验表明，该框架在多个公开水下数据集上均实现了领先的深度估计精度，为水下机器人在复杂环境中的高精度导航与三维建模提供了坚实的技术支撑。
在水下幽暗波动的世界中，单一的视觉感知方式往往力不从心。北京大学研究团队提出的StereoAdapter框架，正是通过巧妙融合单目与双目视觉技术，为深度估计精度的提升开辟了全新路径。双目视觉凭借其天然的视差机制，能够直接捕捉空间几何信息，在理想条件下提供可靠的深度线索；然而，当面对远距离目标或缺乏纹理特征的海底岩壁时，其性能急剧下降。此时，单目视觉的优势显现——它擅长从语义层面理解场景结构，即便在低光照环境下也能通过学习物体轮廓与上下文关系推断深度趋势。StereoAdapter将二者深度融合，利用双目系统生成初始视差图作为“引导信号”，同时引入单目分支通过连续帧间的光流和相机姿态变化进行一致性约束，有效弥补了纹理缺失区域的深度空洞。这种协同机制不仅增强了模型对复杂水下环境的适应性，更在多个公开数据集上实现了超过15%的精度提升，标志着水下深度感知技术迈向了一个更加稳健与智能的新阶段。
在深海探索中，获取精确的深度标注数据如同在黑暗中打捞星辰——成本高昂且几乎不可行。StereoAdapter之所以令人振奋，正是因为它彻底摆脱了对真实深度标签的依赖，转而依托自监督学习的强大潜力，让模型在无监督状态下“自我进化”。该框架通过构建图像重建损失与视差一致性约束，利用同一场景下多视角图像之间的内在关联生成伪标签，实现端到端的训练闭环。这意味着，机器人只需携带普通摄像头，在航行过程中不断采集图像序列，即可自主优化视觉模型，无需人工干预或昂贵的声呐同步标定设备。这一设计不仅大幅降低了部署门槛，还显著提升了模型在未知水域中的泛化能力。实验表明，StereoAdapter在未见过的深海沉船场景中仍能保持稳定的深度预测性能，误差较传统方法降低近20%。这不仅是技术的胜利，更是智能化水下系统迈向真正自主的关键一步。
StereoAdapter的现实价值已在多项实际任务中得到验证。在中国南海的一次深海勘探任务中，搭载该框架的水下机器人成功完成了对一处沉没古船的三维建模与路径规划。在能见度不足两米、水流湍急的恶劣条件下，传统导航系统频繁失准，而StereoAdapter凭借高精度的实时深度估计，帮助机器人精准避障并沿船体轮廓稳定巡航，最终构建出分辨率达厘米级的完整点云模型。此外，在黄海的一次生态监测任务中，机器人利用该技术识别并定位了濒危珊瑚群落，其目标检测准确率提升了27%，显著优于以往依赖外部传感器融合的方法。这些案例不仅展现了StereoAdapter在复杂水下环境中的卓越表现，也预示着其在未来海洋科考、基础设施巡检乃至水下救援等领域的广泛应用前景。每一次无声的潜行，都是智能视觉在深蓝世界中书写的崭新篇章。
StereoAdapter作为北京大学研究团队提出的创新性自监督学习框架，成功解决了水下机器人在复杂环境中深度感知的关键难题。通过融合单目与双目视觉技术，该框架在无需真实深度标签的情况下，实现高精度的深度估计，显著提升了模型在低光照、纹理缺失等恶劣水下场景中的适应能力。实验数据显示，其深度估计精度在多个公开数据集上领先，误差较传统方法降低近20%，在沉船建模与珊瑚监测等实际应用中，目标检测准确率提升达27%。StereoAdapter不仅降低了对昂贵标注数据的依赖，更推动了水下机器人在自主导航与环境建模方面的智能化进程，为未来海洋探索提供了强有力的技术支撑。