我國是世界上水電站最多的國家，由于長年運行，加之受水工建筑物的結構老化和地震等地質災害影響，安全問題日益凸顯，嚴重影響了工程的安全穩定運行和長期效益的發揮。此類工程安全隱患通常處于水面以下，排查難度較大，而大多數水庫大壩不具備放空條件，因此針對該類工程問題的水下安全隱患探查是一個急需解決的工程問題。長期以來，水下檢測工作主要采用潛水員作為水下移動載體。目前水下機器人已成為水利工程智能檢測方面最具潛力的水下探測工具，對于水利工程除險加固和大壩日常安全管理等均具備十分重要的應用價值。本項目針對大型水電站復雜環境中安全檢測重大需求，提出水下無人載體多機路徑規劃、水下慣性自主組合定位導航、水下環境感知和水下檢測方法，實現基于多水下機器人的水電站關鍵部位協同檢測，有效提高水下自主系統檢測效率。

創新點及主要技術指標 （1）復雜水下環境造成通信數據丟包，使得傳統的協同路徑規劃方法難以實現多水下機器人系統高效協調與合作，不能提供最佳決策方案實現最優路徑規劃。研究協同航路規劃的多種約束條件，基于深度強化學習進行協同航路規劃，使得多水下機器人實現全局性、全方位和全過程整體協同。（2）針對水下機器人定位方面的研究大多集中在濾波算法研究，未能從根源分析誤差成因。提出了基于擬牛頓四元數估計理論的 DVL 誤差標定技術、基于變中心最大熵的USBL 安裝誤差標定技術以及基于變分貝葉斯的 SINS/DVL/USBL 緊組合定位技術，以解決復雜水下環境中傳感器易受干擾、組合定位精度差的難題。 （3）針對現有檢測手段在對大型水電站庫區及大壩整體結構進行大范圍檢測時的效率低、精度有限等問題。提出基于多波束探測聲吶與水下機器人聯合檢測系統，建立基于語義SLAM 的水電站三維環境模型，進一步提升檢測系統對水下結構設施、水底表層特征等判讀、識別能力，有助于解決水電站庫區邊坡、壩體、消能結構、導墻等結構的狀態安全檢測難題，提高了大型水電站結構異常檢測的精度。 成果在江蘇中海達海洋信息技術有限公司等復雜水下環境作業中得到應用，并拓展到中石油渤海鉆探公司承擔的海上鉆探項目，有力支撐了以大型水電站為代表的大型復雜水下作業的日常運維與故障檢修工作，取得了顯著的社會效益和經濟效益，近 3 年新增銷售額4066.72 萬元，新增營收982.51 萬元，新增利潤 1591.28 萬元，新增稅收 305.6 萬元，節支總額1185.41 萬元。