抓住船的克拉克的例证。
远古的渔民长期以来都在担心海浪下的东西。神话中的海怪常出没于早期的水手。民间传说中经常提到巨大的生物屠杀毫无戒心的船只。这些早期的水手几乎不知道，每天晚上都有大量的海洋生物浮出水面觅食，通常就在他们的船下。
这种物质，即深散射层(DSL)，是第二次世界大战时声纳操作员发现的。那块东西太大了，被误认为是海底。
海洋的深度散射层混淆了专家。在白天，它可以位于海洋表面下方500多米。晚上，它几乎会升到表面。但它是什么，为什么它定期移动？在发现之后，这些问题已经困扰了科学家的几十年。
根据这一运动，科学家们知道这一层是由生物组成的。了解这些生物将大大增加基本海洋学的基础知识和海底生物的组成。然而，挑战在于如何研究那些经常在海洋最深、最黑暗的区域发现的东西。
研究散射层的早期尝试涉及由海洋学家设计的精心制作的捕鱼网。首先，他们降低了声音设备来研究混响并识别层的深度。接下来，他们试图在发现散射声音的深度处定位网。当他们牵引网中时，他们发现了一系列有机体，包括虾和灯笼。
然后，在20世纪60年代使用载人的潜水员来研究散射层，但这些工艺品只能在有限的时间内运行。所知的是，DSL由数百万海洋生物组成，例如在早期研究中捕获的生物发光灯笼。虽然个体生物很小，但长度最小的时间少于4英寸，他们的纯粹数字创造了与船舶的声纳运营商的早期混淆。
DSL每天上升和跌落，因为层内的生物在夜间游到营养丰富的表面层，然后在白天潜水到300到500米的深度，在那里的捕食者越来越少。这被称为Diel垂直迁移。
这种日常的深度穿越使得研究和理解这一层极其困难。对潜水员来说，每天潜水的最深部分太深了。光线无法到达这些深度，压力对人类来说是致命的，温度在0到5摄氏度之间徘徊。简而言之，早期的研究提供了对DSL的基本了解，但关于它的复杂性仍存在许多问题。
国家地理探索DSL
超过130年，国家地理协会投资科学，探索，讲故事和教育，以进一步了解地球。
勘探技术团队是国家地理实验室，构建并部署突破性的系统和硬件，以加速勘探。每年《国家地理》都会收集到关于海洋复杂性的新见解，包括深海散射层。不幸的是，正如早期探险家所意识到的，调查海洋深度远不是一件简单的事。
国家地理的团队决定创造一个机器人摄像机来研究DSL。他们的设计将基于现有的一款名为Dropcam的相机。Dropcam的设计是“称重和诱饵”，意思是在相机上绑上重物，并使用诱饵吸引海洋生物。当图像捕捉完成后，机器人摄像机放下重物漂浮到水面上。Dropcam对海洋最深处的居民成像非常棒，但它在研究DSL方面用处有限。
为了获得所需的洞察力，该团队需要设计一个能够与DSL一致在水柱中上下移动的摄像机。为了做到这一点，他们需要跟踪DSL的深度，然后根据垂直位置改变机器人的浮力。这将确保相机在执行每日迁移时在DSL中漂移。但是你如何远程改变机器人摄像机的浮力呢?
为了应对这个设计挑战，研究小组转向了公元前250年的一项发现:阿基米德原理。在他的作品中,在浮体，Syracuse的Archimedes表明，浸入流体中的物体通过等于物体移位的流体重量的力而浮现。因此，为了改变浮力，团队需要改变机器人相机的音量。
该团队使用了一个浮力引擎，改变了新的机器人相机的音量，称为DriftCam。这种类型的深度控制具有安静操作的额外优势，降低了害怕附近鱼的噪音。
漂移相机的机械布局(左)，相机的电气系统框图(右)。图片来源:Berkenpas等。专利申请中。
的Driftcam
早期的原型DriftCam陷入了控制问题，在马里兰大学的中性浮力研究设施的测试坦克中蹦影。一个可能的解释在系统中被捕获空气。
为了校正控制系统，研究小组根据浮力引擎的数据，使用理想气体定律来确定气泡的潜在大小。他们用了MATLAB®模拟并确定系统确实有气泡。在消除被困空气后，DriftCam操作正确。
Driftcam重量超过90kg(200磅)，通过数字声学链路接收来自回声探测仪的信号来定位DSL。机器人下降到正确的深度，这样摄像机就可以在图层中对生物进行成像。采用200万ISO相机，Driftcam可以在非常低的光线下拍摄图像。这是至关重要的，因为生态系统生活在阳光几乎无法到达的深度，团队想要尽量减少人工光的使用。尽量减少人造光的使用有助于确保准确观察DSL中的生物，因为人造光可能会吓跑一些物种，同时吸引其他物种。
“Driftcam将图像保存为RAW tiff格式，”Berkenpas说。“所以，我们使用了MathWorks的计算机视觉和图像处理工具，将它们转换成可播放的视频。”
位于加利福尼亚湾的漂移摄像机部署位置（左）。回声测深仪用于定位漂移凸轮（右侧）。图片来源：Berkenpas等人。
漂移摄像机正在使用。图片来源:国家地理实验室的David McAloney
探索DSL的后续步骤
driftcamera已经在包括波多黎各和加利福尼亚湾在内的多个地点部署了30多次。他们表现得很好。但每次部署都需要一艘研究船和一个团队留在现场。
该团队的下一个项目涉及更新DriftCams，以便它们可以部署在自动群中。目标是为单位互相交谈并将图层的位置视为优化问题。漂流率将彼此通信以定位和跟踪深度散射层。由于NOAA的资金，国家地理实验室与马里兰大学合作。
创建一个自主群的合作摄像机将消除船舶部署的echoSounder和船员的需求，以保持现场，并帮助团队收集有关地球上最大的生态系统的更多信息。
