CN103477244B - 检测水下结构的结构变化 - 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***。所述方法和***使得使用者对水下结构有更好的了解。例如，所述方法和***检测水下结构的变化。声波声纳波被导向水下结构，并且反射的声波声纳波被接收并处理以便生成三维图像。该水下结构的三维图像的数据点与水下结构的在先存在的三维模型对准(比对)。根据所对准(比对)的三维图像生成变化检测模型，并且所述变化检测模型与水下结构的在先存在的三维模型进行比较。根据比较结果，检测水下结构中发生的结构变化。

Description

检测水下结构的结构变化
本申请要求申请日为2010年10月25日、发明名称为“DETECTINGSTRUCTURALCHANGESTOUNDERWATERSTRUCTURES”的美国临时申请No.61/406,435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获得关于水下结构是否已发生结构变化的信息。
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和检测水下结构的结构变化可能是有用的。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。
发明内容
本发明披露了可用于扫描水下结构的方法和***，以便对水下结构有更好的了解，例如，用于检测水下结构的结构变化和用于引导水下结构的检查、维修和操纵。
本文中的方法和***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***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，一种检测水下结构的结构变化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。所述声波声纳(波)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。所获得的数据点与水下结构的在先存在的三维模型进行比对(对准)。根据所比对(对准)的样本生成变化检测模型。所述变化检测模型与水下结构的在先存在的三维模型进行比较。根据比较结果，检测到发生在水下结构中的结构变化。
在一个实施例中，希望具有声纳传感器***，所述声纳传感器***能够在水下航行器上执行所述检测方法。水下航行器是例如自主式水下航行器（AUV）中的一种。当在本文中使用时，AUV是无人驾驶的并且不被栓系至主航行器的自主式水下航行器。不过，应当理解，水下航行器不限于AUV，因为本文所述的声纳***可在其它水下航行器上实施，例如但不限于远程操纵潜水器（ROV）。
关于声纳***，在一个实施例中，所述用于检测水下结构的结构变化的***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处理成三维图像。数据存储器设置在水下航行器上，其被设置成接收来自传感器的响应。
数据处理器也存在于水下航行器上。所述数据处理器被设置成从数据存储器获得传感器数据点，其中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将所获得的数据点的样本与水下结构的在先存在的三维模型比对(对准)，以便根据所比对的样本生成变化检测模型，并且将所述变化检测模型与水下结构的在先存在的三维模型进行比较。根据比较结果，所述处理器被设置成检测水下结构中是否已发生结构变化。
附图说明
图1示出用于检测水下结构的结构变化的方法的一个实施例的流程图。
图2示出将来自声纳响应的信息与水下结构的在先存在的模型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3示出了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4示出了用于检测水下结构的结构变化的***的示图。
图5是变化检测模型的单元的示意性空间表示的一个实施例，与所接收到的新的声纳数据进行比较，其中所述比较表示是否已发生水下结构的结构变化。
图6是用于检测水下结构的结构变化的一个实施例的流程图，其可采用图5中所示的单元的空间表示。
具体实施方式
图1示出了用于检测水下结构的结构变化的方法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、和将由传感器取回的数据与水下结构的在先存在的三维模型进行比较的处理器来进行。在许多情况，这可以在水下航行器上并且经常以约一秒和有时侯更短的时间实时进行。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由引导声波声纳波朝向水下结构来接收响应。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(在)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并距离水下结构有(不同的希望的)距离。
应当理解，惯性导航***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***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***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***。合适的惯性导航***的一个示例是可从Kearfott Corporation购得的SEADeVil。
一旦通过三维声纳接收到响应，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将所述数据点与水下结构的在先存在的三维模型进行比较。关于比较步骤16，在一个实施例中，通过将数据与在先存在的三维模型进行匹配(拟合)的迭代过程使来自3D声纳的响应与水下结构的在先存在的三维图像对准(比对)。在一些实施例中，该迭代过程是基于来自单个3D声纳脉冲（信号）的数据，但应当理解可使用多个3D声纳脉冲（信号）。根据比较结果，在步骤18可检测水下结构的结构变化。
关于在先存在的三维模型，假定有在先存在的三维模型可用于与由3D声纳取回的数据进行比较并用于执行变化检测程序。应当理解，在先存在的三维模型的来源可以变化。在一个示例中，在先存在的三维模型存在于开始调查结构变化的时候，例如来自于从计算机辅助设计软件可得的电子文档。例如，当水下结构的第一参考模型用于执行模型结构的后面比较时，情况可能是这样。在其它的示例中，在生成水下结构的三维图像后或更新位置和方向(姿态)后(例如，通过步骤12、14和16的第一次迭代)，可得在先存在的三维模型。通过匹配第一次迭代的模型或其它先前的迭代的模型进一步更新位置、方向和模型结构的随后的迭代可用作在先存在的三维模型，用于随后接收到的声纳数据。
也就是说，在一些情况，在最初开始时，第一参考可来自于已经存在可用的电子文档，并且一旦3D声纳取回数据，对位置和方向的随后的更新可用于进一步的比较。
再次参见比较步骤16，图2示出了将来自声纳响应的信息与水下结构的在先存在的模型进行比较的一个实施例的流程图。在所示的实施例中，比较数据点的步骤包括将数据点的样本与水下结构的在先存在的三维模型对准(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水下结构的在先存在的三维模型匹配。
参见图2的细节，来自3D声纳的响应提供点云110，所述点云用于进行比对(对准)过程。点云包括数据点，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3示出了过滤过程142的一个实施例的流程图，它可被包括作为图1所示获得数据点的步骤14的一部分。过滤过程142包括过滤由引导声波声纳波朝向水下结构所接收到的响应，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的数据通过一系列的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被输入至强度阈值过滤器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可能进行波束宽度减小/补偿处理。
仍参见图2，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，就生成具有一定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3D声纳传感器相对于水下结构的在先存在的模型的位置和定向（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存在可用的，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2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2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***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2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***的其它输入进行适当调整。
关于可用的在先存在的3D模型，所述在先存在的3D模型被输入至146、156和150的框(图)，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的矫正，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的矫正，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)过程包括调整所抽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）传感器相对于模型的姿态。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、所采集的数据和可用的在先存在的模型的可靠性、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(处理)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2示出了由误差要求解决方案146和找出最佳解决方案148部分。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矫正。更新后的姿态例如被发送回水下航行器的惯性导航***。
变化检测
参见图5和图6，由上文对准过程得到的结果被进一步处理以确定是否已在水下结构中发生了结构变化（例如，变化检测）。
在对准期间获得的信息用于生成变化检测模型，所述变化检测模型用于与水下结构的在先存在的三维模型进行比较。根据比较结果，可以检测水下结构中的结构变化。
图5示出了用于变化检测模型的单元300的示意性空间表示。可以将模型与接收到的新的声纳数据进行比较，其中所述的比较表示是否已发生了水下结构的结构变化。示出了单元300的空间表示，其中每个单元310被分解为若干个子节点310。图5是八叉树如何可用于表示立方体空间的空间的示例性示图。“模型”实际上是存储在八叉树的每个单元中的数据。如图所示，一些单元被分解为八个节点。应当理解，不是每个单元会被分解或细分，这在适当的情况可允许更为紧凑的模型。单元只在需要更小子单元的模型的区域被细分以提高模型的保真度(精确度)。
如上所述，图5的空间表示被称为八叉树。八叉树是树数据结构，其中每个内部单元或节点恰好有0或8个子单元或节点。八叉树可用于通过递归细分其为八分区来分割三维空间。应当理解，其它的空间表示是可能的，并且尽管已知八叉树适于本过程，并没有限制必须采用八叉树。
再次参见图5，随着变化检测模型生成，每个单元包含关于声纳撞击或占用空间、声纳通过或空闲空间的信息，以及未知(不知道的)区域的信息。每个单元可包含声纳撞击的二次阶矩、声纳通过或声纳通过的二阶矩(second moments)。应当理解，八叉树、八叉树中数据的集合和二次阶矩是本领域技术人员会理解的标准概念。例如，当声纳撞击被记录在单元中时，该信息被添加至该特定单元中的二次阶矩模型。同样，当声纳光束通过单元时，该信息被记录在声纳通过和该单元的视角多样性模型中。所述信息一起用于确定节点是否应被视为是空的、被占用的或不知道的（例如，没有足够的信息）。
图5中所用的八叉树通过采集关于存在有结构的占用空间的信息、采集关于不存在有结构的未占用空间的信息、和识别没有足够信息来确定是否存在有结构的未知(不知道的)空间来允许生成变化检测模型。在适当的情况，变化检测模型是基于多个对准(比对)样本的输入。每个对准(比对)的样本表示所检查的区域的不同视角，使得检查的视角越多，对于结构存在（或不存在）的信心程度变得越高。这种更高的信心表示已形成具有准确性的变化检测模型的更高概率(可能性)。当在本文中使用时，术语视角多样化包括但不限于是指通过单元的声纳射束的方向的范围。
还应当理解，除了获得若干个视角的信息外，还可以跟踪和计算(计数)通过声纳传感器感测到每个空单元和占用单元的次数，这可以进一步增强对所生成的模型的信心。
在建造新的变化检测模型后，图6示出了例如利用图5所示的变化检测模型检测水下结构的结构变化180的一个实施例的流程图。如图所示，通过利用为水下结构生成的新的变化检测模型182（新模型）和水下结构的在先存在的模型184（在先模型）可以确定正向变化186和负向变化188。当在本文中使用时，正向变化是不存在于在先模型中的新检测到的结构。当在本文中使用时，负向变化是存在于在先模型中的在新模型中缺失的结构。
在所示的实施例中，正向变化由新模型182和在先模型184的输入确定。新模型182中占用单元的数据被输入，以便进一步与在先模型184一起处理。进行进一步处理，以便将新模型182的占用单元和在先模型184的(占用单元)进行比较。找到新模型182相对于在先模型的占用单元的最接近点。在192除去到在先模型的最接近点的距离大于阀值的占用单元192，并在194计算余下占用单元中连接的部件。在196包含在连接的部件中尺寸高于阈值的占用单元被输出为正向变化186。
在所示的实施例中，负向变化188通过新模型182和在先模型184的输入确定。在先模型184中的占用单元被输入，以便与新模型182进一步处理。进行进一步处理，以便将新模型182的数据与在先模型184的(数据)进行比较。在198去除在新模型182中非空的在先模型184的占用单元。如图所示，如果沿视角方向在新模型中的空单元与在先模型202中的模型表面正交，则去除余下的占用单元。在204计算余下占用单元的连接的部件，并且在206大于阀值的连接部件中的单元被输出为负向变化188。
如图6所示，用于变化检测的方法180通过记录在在先模型和新模型中什么被感测到和什么未被感测到可靠地找到正向和负向变化。例如，它在没有在在先模型中看到的新模型中的表面和在在先模型中不存在的新模型中的表面（例如正向变化）之间进行区分。此外，本文的方法可以在由于在在先模型中未被感测到而在新模型中缺失的模型表面和由于不再存在而在新模型中缺失的模型表面（例如负向变化）之间进行区分。此外，通过记录被感测为空的单元310的次数和感测为空的视角的多样性，所述方法减少了声纳噪声和人造物的影响。
应当理解，本文所述检测水下结构中的结构变化的方法被提供在水下航行器上的自主式***中。在一些实施例中，水下航行器是自主式水下航行器，具有适当的处理能力以实时检测所述变化。不过，应当理解，所述***可以在其它航行器上。
在一个实施例中，***包括3D声纳传感器和惯性导航***，连同合适的处理能力来进行水下结构的结构变化的检测。
图4示出了用于检测水下结构的结构变化的***200的一个实施例的示意图。在适当的情况，***200在水下航行器上并且是水下航行器的一部分，并具有实时处理能力，例如约一秒和有时更短的时间。
在所示的实施例中，3D成像声纳传感器210可以将来自3D声纳脉冲的响应传送到数据存储器220。传感器210被设置成将声波声纳波导向水下结构，并将从水下结构反射的声波声纳波处理成水下结构的三维图像。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可以是例如任意合适的处理单元。数据点被设置成提供水下结构的三维图像。处理器230被设置成将所获得的数据点的样本与水下结构的在先存在的三维模型对准(比对)。处理器可以根据所对准(比对)的样本生成变化检测模型，并且将其与水下结构的在先存在的三维模型进行比较。根据比较结果，处理器被设置成检测在水下结构中是否已发生了结构变化。
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***240，所述航行器导航***240例如是惯性导航***。应当理解，***200的部件可由水下航行器提供动力(供电)。
上文所述的方法和***可用于根据来自3D声纳扫描的水下结构的特征检测水下结构的结构变化。所述应用可包括但不限于商用和军用的海底结构检查、港口检查和水雷探测/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将所扫描的水下结构的3D图像与水下结构的在先存在的三维模型进行比较。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或变形时，检测结构变化可能是有用的。本文所述的方法和***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。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***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)

1.一种检测水下结构的结构变化的方法，包括：
由传感器引导声波声纳波朝向水下结构；
通过传感器接收从水下结构反射的声波声纳波，所述声波声纳波具有一个或多个声波声纳脉冲；
从水下结构反射的声波声纳波的一个或多个声波声纳脉冲获得三维数据点，所述三维数据点被设置成提供水下结构的三维图像；
将从声波声纳波的一个或多个声波声纳脉冲获得的三维数据点的样本与水下结构的在先存在的三维模型对准，所述对准步骤包括根据三维数据点的内点利用迭代循环处理估计传感器相对于水下结构的在先存在的三维模型的位置和定向；
根据所对准的样本生成变化检测模型；
将所述变化检测模型与水下结构的在先存在的三维模型进行比较；和
根据比较结果，检测是否在水下结构中已发生了结构变化。
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，其中引导、接收、获得、对准、生成、比较和检测步骤是在自主式水下航行器上进行的。
4.根据权利要求1所述的方法，其中获得三维数据点的步骤包括过滤三维数据点。
5.根据权利要求1所述的方法，其中对准步骤包括将来自单个声波声纳脉冲的三维数据点与水下结构的在先存在的三维模型重复对准。
6.根据权利要求1所述的方法，其中对准步骤包括对从具有重叠的三维数据点的多个声波声纳脉冲获得的三维数据点重复执行匹配处理。
7.根据权利要求1所述的方法，其中在开始检测结构变化的时候呈现所述在先存在的三维模型。
8.根据权利要求1所述的方法，其中在完成引导、接收、获得、比较和确定的迭代后更新在先存在的三维模型。
9.根据权利要求1所述的方法，其中根据所对准的样本生成变化检测模型的步骤包括采集关于存在有结构的占用空间的信息、采集关于不存在有结构的未占用空间的信息、和识别还未采集到信息的未知空间。
10.根据权利要求1所述的方法，其中根据所对准的样本生成变化检测模型的步骤包括输入多个对准的样本，每个对准的样本表示所检查区域的不同视角。
11.一种用于检测水下结构中的变化的***，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，其中所述声波声纳波从水下结构反射，所述声波声纳波具有一个或多个声波声纳脉冲，并且被设置成接收所反射的声波声纳波；
在水下航行器上的数据存储器，所述数据存储器被设置成接收来自所述传感器的响应；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三维数据点，所述三维数据点被设置成提供所述水下结构的三维图像；
所述处理器被设置成将从声波声纳波的一个或多个声波声纳脉冲获得的三维数据点的样本与所述水下结构的在先存在的三维模型对准；其中所述处理器被设置成根据三维数据点的内点利用迭代法估计传感器相对于水下结构的在先存在的三维模型的位置和定向，
所述处理器被设置成根据所对准的样本生成变化检测模型，和
所述处理器被设置成将所述变化检测模型与水下结构的在先存在的三维模型进行比较；和
根据比较结果，所述处理器被设置成检测水下结构中是否已发生了结构变化。
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