CN103534608A - 建造水下结构的三维模型 - Google Patents

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Abstract

本发明披露了一种可用于扫描水下结构的方法和系统。所述方法和系统使得使用者能够对现有的水下结构有更好的了解。例如，所述方法和系统允许建造水下结构的三维模型。声纳波被导向水下结构，并且反射的声纳波被接收。初始的3D数据点从所反射的声纳波获得，并被设置成提供水下结构的三维图像。水下结构的工作对准/比对模型通过初始的数据点生成。随着新的3D声纳数据被采集，所述新的3D声纳数据与对准/比对模型对准/比对并被添加至所述对准/比对模型。

Description

建造水下结构的三维模型
本申请要求申请日为2010年10月25日、发明名称为“BUILDING ATHREE DIMENTIONAL MODEL OF AN UNDERWATER STRUCTURE”的美国临时申请No.61/406,444的优先权，并且该专利文献在此以其全文形式被结合入本文作为引用。
技术领域
本发明涉及通过扫描水下结构采集声纳数据以便由所采集的信息建造现有水下结构的三维模型。
背景技术
有许多水下结构和其它设备，可能需要对其有更好的了解。这种更好的了解对于例如获得水下结构的信息以便可建造水下结构的模型可能是有用的。目前检查水下结构的方法包括利用潜水员、远程操纵潜水器（ROV）和自主式水下航行器（AUV）进行检查。所述建造模型的问题经常被称为同时定位与地图创建（SLAM）。
发明内容
本发明披露了可用于扫描水下结构的方法和系统，以便对水下结构有更好的了解，例如，用于建立水下结构的三维模型，所述水下结构的三维模型可用于引导水下结构的检查、维修和操纵。
本文中的方法和系统可用于扫描任何类型的水下结构。例如，水下结构包括人造物体，例如海洋石油平台支撑结构和支柱和油井类设备，以及自然物体例如水下山脉、并且可包括全部或部分在水下的结构。水下结构还可以包括固定和非固定的结构，例如在水下环境中可能经受漂移的结构。一般地说，水下结构表示为任何具有深度变化的任意三维结构并且可具有不同的复杂性。
当在本文中使用时，术语水下包括任何类型的水下环境，其中可能探明有水下结构并且可能需要利用本文所述的系统扫描所述水下结构，包括但不限于咸水地点例如海和洋以及淡水地点。
在一个实施例中，建造水下结构的三维模型的方法包括将声波声纳波引向水下结构，和接收来自将声波声纳波引向水下结构的响应。声波声纳被设置为基于三维图像的声纳，其中某一频率的脉冲为接收器提供数据以便生成三维图像。也就是说，数据点由响应获得，并且数据点被设置成提供水下结构的三维图像。根据从所获得的数据点生成水下结构的对准(比对)模型。另一声波声纳波被引向水下结构并接收到另一个响应，所述另外的声波声纳波也是基于三维图像的声纳波。从另外的响应获得新的数据点，并且新的数据点被设置成提供水下结构的三维图像。所获得的新的数据点的样本与对准(比对)模型对准(比对)，并利用所述新的数据点建造水下结构的三维模型。
在一个实施例中，希望具有声纳传感器系统，所述声纳传感器系统可以在水下航行器上执行所述模型建造方法。水下航行器是例如但不限于自主式水下航行器（AUV）和远程操纵水下航行器（ROV）中的一种。当在本文中使用时，ROV是被线缆栓系至主机(主航行器)例如水面船只的远程操纵水下航行器。ROV是无人的并由主机(主航行器)上的操纵员操作。系缆可在主机和ROV之间来回传送例如电力（取代或补充自含式系统上的电池电源）、视频和数据信号。当在本文中使用时，AUV是无人驾驶(操纵)的并且不被栓系至主航行器(vessel)的自主式水下航行器。
关于声纳系统，在一个实施例中，所述用于建造水下结构的三维模型的系统包括水下航行器上的传感器。所述传感器被设置成引导声波声纳波朝向水下结构。所反射的声波声纳波被处理成三维（3D）图像。数据存储器被设置在水下航行器上，被设置成接收来自传感器的3D图像。
数据处理器也存在于水下航行器上。数据处理器被设置成获得来自数据存储器的传感器数据点，所述数据点被设置成提供水下结构的三维图像。所述处理器被设置成由所获得的数据点生成水下结构的对准(比对)模型。
当通过传感器获得新的声纳数据时，数据存储器可以从传感器接收水下结构的3D图像，所述处理器被设置成从数据存储器获得新的3D图像数据点。所述处理器被设置成将所获得的新的数据点与对准(比对)模型对准(比对)，并将对准(比对)的数据点添加到对准(比对)模型。在完成该过程时，对准(比对)模型表示水下结构的三维模型。
附图说明
图1示出用于建造水下结构的三维模型的方法的一个实施例的流程图。
图2示出用于处理声纳数据和位置方向信息以便建造水下结构的三维模型的一个实施例的流程图。
图3示出将来自声纳响应的信息与水下结构物的对准(比对)模型(Alignment Model)进行比较的一个实施例的流程图，其可被应用于图1所示的方法。
图4示出从声纳响应获得的信息的过滤过程的流程图，其可被应用于图1所示的方法。
图5示出了用于建造水下结构的三维模型的系统的示意图。
具体实施方式
图1示出了用于建造现有水下结构的三维模型的方法10的一个实施例的流程图。一般，所述方法通过利用水下航行器的惯性导航能力连同基于特征的传感器例如声纳成像传感器和生成水下结构的对准(比对)模型或工作模型的处理器来实施。将新获得的声纳数据与对准(比对)模型对准(比对)。当获得新数据时更新和参考工作模型，从而建造水下结构的三维模型。在许多情况，模型建造可以在水下航行器上并实时进行。例如，可以在约一秒或更短的时间内完成发送3D声纳脉冲、从其接收数据、过滤数据、并将其与在先模型对准(比对)的过程。
方法10包括引导声波声纳波朝向水下结构。在引导声波声纳波后，在步骤12接收通过引导声波声纳波朝向水下结构的响应。例如，在步骤12，声纳波从所述结构被反射并被接收。应当理解，所接收到的声波声纳波由声纳处理成三维图像，即声纳是三维(3D)成像声纳。3D成像声纳可以是任何3D声纳，由单个传送的声纳脉冲或声纳脉冲信号的反射的声纳信号形成3D图像。合适的3D声纳的一个示例是从CodaOctopus Products可购得的CodaOctopus Echoscope。应当理解，3D声纳可被调整并被设置成指向水下结构，以便它可向水下结构发送声纳脉冲并可被定向成相对于纵向（垂直方向）成不同的希望的角度和不同的视角并距离水下结构有(不同的希望的)距离。
应当理解，惯性导航系统是已知的，并且用于确定水下航行器的位置、方向和速率（例如，运动的方向和速度）。惯性导航系统可包括多普勒速度计程仪（DVL）单元，所述多普勒速度计程仪（DVL）单元面向下用于确定速率，但应当理解，惯性导航系统可以是可确定位置、方向和速率（例如，运动的方向和速度）的任何系统。合适的惯性导航系统的一个示例是可从Kearfott Corporation购得的SEA DeVil。
一旦通过三维成像声纳接收到响应，在步骤14获得数据点，其被设置成提供水下结构的三维图像。随后在步骤16数据点被用于生成工作对准(比对)模型，所述模型会被用于作为水下结构的在先存在的3D模型与随后的3D图像对准(比对)。在步骤18通过重复步骤12和14采集其它声纳数据，并且在步骤20将获得的新的3D数据点进行对准(比对)并在步骤22添加至对准(比对)模型。
关于对准(比对)步骤20，在一个实施例中，其它的3D声纳数据与对准(比对)模型进行对准(比对)。在对准(比对)期间，采用将数据与对准(比对)模型匹配(拟合)的迭代过程。在一些实施例中，该迭代过程是基于来自多个3D声纳脉冲的数据的。通过将新的数据与对准(比对)模型进行对准(比对)并将所对准(比对)的数据添加至对准(比对)模型，在步骤22建造水下结构的三维模型。由于对准(比对)模型是三维水下结构的工作模型，用新进入(接收到)的声纳数据建造的模型被用于更新对准(比对)模型，因此它可用于对准(比对)其它采集的数据。
图2是用于处理声纳数据和位置方向（姿态）信息以便建造水下结构的三维模型的一个实施例的流程图。声纳数据100通过合适的传感器被取回，针对每个传送的声纳脉冲(或声纳脉冲信号)产生3D图像，也被称为点云110，所述点云被发送到对准(比对)框140。在初始阶段，对准(比对)模型(Alignment Model)是空的，因此所采集的初始声纳数据用于产生初始的对准(比对)模型。随着其它的声纳数据被采集，利用迭代过程在框140与对准(比对)模型144对准(比对)，这将结合图3和图4进一步进行描述。应当理解，对准(比对)框140从环路闭合300获得初始的姿态估计。
随着其它的声纳数据被采集，点云110在框140与对准(比对)模型144对准(比对)并在框152通过由对准(比对)框140计算的优化的姿态进行转换。转换框152可能与图3所示的相同（下文中进一步描述）。应当理解，转换框152利用优化的姿态来转换声纳点以便它们与对准(比对)模型144对准(比对)，并且图2和图3中的框152可能具有不同的姿态输入，但是所述框的功能是相同的。在框152转换的点云还可被存储在点云档案320中，所述点云档案320是数据存储器。在对准(比对)期间，框140、152和144表示迭代循环过程（参见图3和图4），将新的数据与对准(比对)模型144对准(比对)并匹配(拟合)。
环路闭合300针对每个进入的声纳点云110从过滤器312接收估计的姿态，通过参照对准(比对)模型114，需要环路闭合框302确定在该估计姿态的三维图像是否可提供还未在单个三维图像中感测到的对准(比对)模型的两个部分的数据。如果需要环路闭合框302确定不是这种情况，估计的姿态被传递到对准(比对)框140。如果需要环路闭合框302确定3D图像可能提供对准(比对)模型的两个现有部分的数据，模型特征提取框304从对准(比对)模型144的两个现有部分提取有区别的特征。匹配框306随后匹配这些特征并计算所要求的姿态校正以便使两个部分对准。正确的姿态框308查看该姿态校正是否高于阀值，如果没有，发送姿态估计到对准(比对)框140。如果姿态校正高于阀值，正确的姿态框308识别需要被调整的模型的部分以便使两个现有模型部分实现对准，估计会使它们实现对准的姿态调整，并发送该信息到重建模型部分310，所述重建模型部分利用来自正确的姿态框308的校正的姿态和来自点云档案320的点云重新计算需要被调整的模型的部分。正确的姿态框308随后将调整的估计的姿态传送至对准(比对)框140，所述对准(比对)框140将新的3D图像与新调整的对准(比对)模型进行对准(比对)。应当理解，环路闭合300的模型特征提取框304和匹配框306可以是基于图3所示的对准(比对)框140的。
如图所示，过滤器312例如从导航系统如惯性导航系统接收位置和方向估计以及从对准(比对)框140接收优化的姿态。过滤器312保持航行器状态(框)316（姿态及其派生物）的估计并利用这些在声纳产生3D图像时在框318预测声纳100传感器姿态。更新框314融合来自导航(nav)和来自对准(比对)框140的姿态估计以便更新状态316。应当理解，过滤器312的一种可行的实施例是众所周知的Kalman过滤器。
关于从过滤器312到环路闭合300的箭头引导，应当理解，因为对于所建造模型进行对准(比对)，在每次对准(比对)中的误差可能趋向于随时间而积累，这可能在对准(比对)模型中造成显著的误差。环路闭合是这样的一过程，当先前看到过的区域被观察到时进行确认，并利用交替的对准(比对)过程来减小该误差。利用由预测姿态框318计算的姿态，以确定是否是合适的时间来应用环路闭合过程。
在生成对准(比对)模型144及其随后用于建造水下结构的三维模型中，应当理解，来自3D声纳的多个声纳脉冲被采集。来自这些声纳脉冲的信息被转成与对准(比对)模型对准(比对)的多个新数据点的样本。应当理解，新的数据点和每个样本可表示由3D声纳检查的区域的不同的视角。还应当理解，所述样本可以在大多数区域显著重叠，从而在对准(比对)模型中的3D数据中存在显著的冗余。所述多个和冗余采样以及重叠视角的样本可帮助提高所建造模型的信心和可行性。
对准(比对)和匹配(拟合)过程的细节
进一步关于对准(比对)过程的细节，图3和图4示出了将来自声纳响应的信息与对准(比对)模型对准(比对)的一个实施例的流程图。一般，在所示的实施例中，所获得的新数据点的样本与对准(比对)模型进行对准(比对)。如图所示，对准(比对)的步骤包括根据数据点的多个样本重复进行匹配(拟合)过程的迭代方法，这将在下文中进一步描述，并且其中匹配(拟合)过程包括调整所采样的数据点以便与三维水下结构的对准(比对)模型匹配。一般，对准(比对)和匹配(拟合)过程包括估计声纳的姿态以便将新的数据与储存在模型中的先前数据比对(对准)。
关于图3的细节，来自3D声纳的响应提供用于进行对准(比对)过程的点云110。点云110包括数据点，所述数据点表示水下结构的3D图像。由于已知在3D声纳点云中出现通常较高水平的噪声和可能的无用(非有用)信息，在一些情况在进行比对(对准)之前在142过滤所述数据点。
图4示出了过滤过程142的一个实施例的流程图，其可被包括作为图1所示获得数据点的步骤14的一部分。过滤过程142包括过滤通过引导声波声纳波朝向水下结构而接收到的响应，以便获得在比对(对准)过程中可用的数据点。来自声纳点云110的数据通过一系列数据处理和过滤步骤被输入，得到过滤后的点云160。在所示的实施例中，点云110被输入强度阀值过滤器162。一般，过滤过程142对点云110进行形态运算。例如，进行每个距离单元的形态学腐蚀164，并随后组合相邻的距离单元166。框164和166表示由过滤过程142所用的某些形态运算的非限制性的示例。随后，在获得已过滤的点云160之前进行非最大抑制(非极大值抑制)168。在框168中，过滤过程142可进行波束宽度减小/补偿处理。
仍参见图3，已过滤的点云160进行至处理环路(循环)144。在一个实施例中，处理环路(循环)144是RANSAC环路，即随机抽样一致性，是从包含“离群值(外点)”的一组观察到的数据估计数学模型的参数的迭代方法。例如，就生成具有某一几率的合理结果而言环路(循环)144表示非确定性算法，并且其中几率可随更多迭代的进行而增加。在这种情况，数学模型的参数是相对于水下结构的在先存在的模型的3D声纳传感器的位置和方向（姿态），并且所观察到的数据是来自声纳的3D点。基本假定是所观察到的数据由“内点”组成，即，可由具有某些姿态参数的数学模型解释的数据，而“离群值(外点)”是不能因此而解释的数据。由于在先存在的三维模型在本文所述的方法中是可用的，所述迭代过程（给定一小组内点）可用于通过计算数据（即3D声纳数据点）与它们相应的最接近模型点最佳匹配(拟合)的姿态来估计姿态的参数。
如图3所示，环路(循环)144是RANSAC环路(循环)，包括处理功能转换152、随机抽样154和匹配(拟合)156。在转换152部分，点云转化到由初始姿态130规定的坐标系，使它们与在先存在的三维模型近似对准。
如图3中还示出的，初始姿态130被输入转换152部分。在一些情况，初始姿态130表示水下航行器的惯性导航系统的位置和方向。在随后的迭代中，初始姿态可以是来自于已进行的第一次或任何在先的对准(比对)的更新知识的结果，同时经过图3所示的过程。应当理解，在先的对准(比对)可根据其它测量结果例如惯性速度或加速度和来自水下航行器的惯性导航系统的其它输入进行适当调整。
关于可用的在先存在的3D模型，也被称作对准（比对）模型，所述在先存在的3D模型被输入至框146、156和150，并将在下文进一步描述。
在环路(循环)144的随机抽样154部分，获得来自点云的点的样本，以便进一步处理并与在先存在的三维模型进行比较。环路(循环)144的匹配(拟合)156部分是调整来自随机抽样154所抽样的点以便与在先存在的三维模型对齐的地方。也就是说，3D声纳数据例如数据点的采集位置（姿态）严格地被调整以便使所述点与在先存在的三维模型对准。在匹配(拟合)156部分，数据点可经过一个或更多个最接近点计算以便确定模型上的最接近点。数据点和针对每个数据点的模型上的最接近点用于计算对初始姿态130的校正，使数据点和针对每个数据点的模型上的最接近点最佳对准。
如上所述，对准过程是迭代方法，以确定对初始姿态130的校正，使尽可能多的3D声纳数据的点(内点)与在先存在的三维模型对准(比对)。在一些实施例中，这由来自3D声纳的单个声纳脉冲或检测实现，例如来自单个声波声纳脉冲的数据点，数据点样本从其获取。还应当理解，如果需要可采用3D声纳的多个声纳脉冲。
因此，应当理解，功能转换152、随机抽样154、和匹配(拟合)156被设置成环路(循环)144，所述环路(循环)如果需要可以是重复的144a，以便对在这些迭代中找到的3D声纳数据与在先存在的三维模型的最佳对准是真正的最佳可能的对准增强信心。在许多实施例中对准步骤包括根据数据点的多个样本或来自多个声波声纳脉冲的数据点重复进行匹配(拟合)过程，其中所述匹配(拟合)过程包括调整所采样的数据点以便与水下结构的在先存在的三维模型对准（比对）。应当理解，在适当的情况，通过环路(循环)144a的数据点的多个样本或来自多个声波声纳脉冲的数据点可通常具有重叠的数据点，其中所述重叠可进一步帮助提高找到数据点与模型的最佳可能对准的可能性（概率）。
也就是说，利用数据点的子样本进行匹配(拟合)。匹配(拟合)使用这些点来估计（判断）相对于模型的传感器的姿态。该估计的转换适用于所有数据点。转换后的点随后与在先存在的模型进行比较以确定数据匹配的有多好。
还应当理解，合适的迭代的数量和用于进行对准和匹配(拟合)的重叠量可取决于若干因素的平衡。一些因素可包括但不限于例如所采用的处理功率量、用于采集数据所花费的时间、所采集的数据和对准(比对)模型的可靠性、水下航行器如何运动、和水下结构的复杂性。当采用多于一个的3D声纳脉冲（信号）时，其它因素例如3D声纳的声纳脉冲率、随时间初始姿态130误差的可能增长、和模型的准确性可在确定需要多少对准过程的迭代时被考虑。
在匹配(拟合)了数据点的多个随机样本后，可获得多个解决方案。图3示出了由误差要求解决方案146和找出最佳解决方案148。由环路(循环)144a提供的解决方案被要求（例如在146），以便可获得最佳解决方案（例如在148）。一旦获得最佳解决方案，对该解决方案的每个内点的在先存在的3D模型上的最接近点被确定，并且在用内点匹配/拟合(Fitw/Inliers)150计算对使这些内点与最接近点最佳对准的初始姿态的校正。更新后的姿态例如被发送回水下航行器的惯性导航系统。
模型建造系统
应当理解，本文中的建造水下结构的三维模型的方法可提供于在水下航行器上的自主系统中。在一些实施例中，水下航行器是具有适当的处理能力以便实时建造模型的自主式水下航行器（AUV）。不过，应当理解，所述系统可以全部或部分在其它航行器上，例如ROV或载人的海船上。
在一个实施例，所述系统包括3D声纳传感器和惯性导航系统，连同适当的处理能力来进行水下结构的模型建造。
图5示出了用于建造水下结构的三维模型的系统200的一个实施例的示意图。在适当的情况，所述系统200在水下航行器上并是水下航行器的一部分并具有实时处理能力，例如在约1秒并有时在更短的时间内。
在所示的实施例中，3D成像声纳传感器210可将来自3D声纳脉冲的响应电传送至数据存储器220。传感器210被设置成引导声波声纳波朝向水下结构，并将从水下结构反射的声波声纳波处理成所述结构的三维图像。数据存储器220被设置成接收来自传感器的响应。
数据处理器230被设置成从数据存储器220获得数据点。数据处理器230可以是例如任何合适的处理单元。数据点被设置成提供水下结构的三维图像。
处理器230被设置成根据所获得的数据点生成水下结构的对准(比对)模型（例如，对准/比对模型144）。当通过传感器210采集到其它的声纳数据时，该数据与对准(比对)模型对准(比对)以便建造水下结构的三维模型。
例如，处理器230被设置成在其它的基于三维图像的声纳通过传感器被采集后从数据存储器获得新的数据点。与初始的数据点一样，新的数据点被设置成提供水下结构的三维图像。处理器230被设置成将所获得的新的数据点的样本与对准(比对)模型对准(比对)并利用所述的对准(比对)技术以便用新的数据点建造水下结构的三维模型。
应当理解，对于水下结构所获得的信息可用于更新航行器导航系统240，所述航行器导航系统240例如是惯性导航系统。应当理解，系统200的部件可以通过水下航行器提供动力(供电)。
上文所述的方法和系统可用于根据3D声纳扫描建造现有水下结构的三维模型。所述应用可包括但不限于商用和军用的海底结构检查和维修、港口检查和水雷探测和/或对抗。在一个实施例中，来自3D声纳扫描的数据被采集，来自惯性导航的数据被采集，并且所述数据被记录和处理以便生成所扫描的水下结构的三维图像或对准(比对)模型。所述对准(比对)模型是水下结构的工作三维模型，其它的3D图像数据可以与之对准(比对)以便变化检测。数据的采集、记录和处理可利用在水下航行器上的数据处理电子器件进行，具有实时处理能力。
当检查水下结构的损坏、变形时，本文所述的所述用于模型建造的方法和系统可以是可用的。上文所述的方法和系统可用于例如水下航行器远离海底的情况（例如超过1000米），以至于其它导航工具例如DVL不可用的情况。应当理解，不需要其它基于特征的传感器，并且相对于非固定的水下结构的导航利用本文所述的方法和系统也是可行的。3D声纳的使用能扫描复杂的3D结构以便提供姿态的完全六自由度。
本申请中所披露的示例在所有方面应被视为是说明性的而非限制性的。本发明的保护范围由所附权利要求书表示而非由前述的说明书限定；并且在权利要求的等同的含义和范围内的所有变化旨在包含在本发明的保护范围内。

Claims (11)

1.一种建造水下结构的三维模型的方法，包括：
引导声波声纳波朝向水下结构；
接收从水下结构反射的声波声纳波；
通过从水下结构反射的声波声纳波获得3D数据点，所述3D数据点被设置成提供水下结构的三维图像；
从所获得的数据点生成水下结构的对准模型；
引导另一声波声纳波朝向水下结构并接收从水下结构反射的另一声波声纳波，所述另一声波声纳波被设置成被处理成水下结构的三维图像；
从所接收到的另一响应获得新的3D数据点，所述新的数据点被设置成提供水下结构的三维图像；
将所获得的新的数据点的样本与对准模型对准；和
通过新的数据点建造水下结构的三维模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述水下结构是非固定的。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述水下航行器是自主式水下航行器或远程操纵潜水器中的一种。
4.根据权利要求1所述的方法，其中获得数据点和获得新的数据点的步骤包括过滤通过引导声波声纳波朝向水下结构所接收到的响应。
5.根据权利要求1所述的方法，其中对准步骤包括对来自多个声波声纳脉冲的数据点重复进行匹配过程，所述匹配过程包括调整所采样的新的数据点以便与所生成的对准模型匹配。
6.根据权利要求5所述的方法，其中来自多个声波声纳脉冲的数据点具有重叠的数据点。
7.根据权利要求1所述的方法，其中生成对准模型的步骤还包括环路闭合处理水下结构的至少第一次通过；所述环路闭合被设置成设定使误差传播最小化的初始参照。
8.根据权利要求1所述的方法，其中建造三维模型的步骤包括将新数据点的多个样本与对准模型进行比对。
9.根据权利要求8所述的方法，其中每个样本表示由基于三维图像的声纳波检查的区域的不同视角。
10.根据权利要求8所述的方法，其中所述样本包括由声波声纳波检查的区域的一些重叠，所述声波声纳波被设置成被处理成三维图像。
11.一个用于建造水下结构的三维模型的系统，包括：
在水下航行器上的传感器，所述传感器被设置成引导声波声纳波朝向水下结构，所反射的声波声纳波被设置成被处理成水下结构的三维（3D）图像；
在水下航行器上的数据存储器，被设置成接收来自传感器的响应；和
在水下航行器上的数据处理器；
所述数据处理器被设置成从所述数据存储器获得3D数据点，所述数据点被设置成提供水下结构的三维图像；
所述数据处理器被设置成从所获得的数据点生成水下结构的对准模型；
所述数据处理器被设置成在其它的3D声纳被传感器采集后从所述数据存储器获得新的数据点，所述新的数据点被设置成提供水下结构的三维图像；和
所述数据处理器被设置成将所获得的新的数据点的样本与对准模型进行比对，并用新的数据点建造水下结构的三维模型。
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