近浅海水下捕捞机器人的基础理论与关键技术研究

Neritic animal-catching robot technology has urgent need and broad prospects for application, which is of strategic importance to exploiting marine resources, developing the marine economy, protecting the marine ecological environment, and building China into a maritime power. This proposal focuses on the fundamental theory and key technology of neritic animal-catching robot. The main research topics include to develop artificial lateral line based underwater environment perception theory and method, to design and realize physical verifying system to percept neritic landform, water current and underwater object; to develop human-machine interaction based fast underwater target animal detection, identification and tracking model and method, to identify classic target animals; to design and realize target animal catching system with flexible structure mechanical arm and adsorption equipment, to fast and nondestructively catch classic target animals; to design and low-cost realize biomimetic flipper-propel hybrid driven underwater animal catching robot prototype, complete neritic animal-catching verification experiments. The proposal will lay a solid foundation for neritic animal-catching robot industrialization.

近浅海域生物捕捞机器人技术具有广泛而紧迫的应用前景，对提高海洋资源开发能力，促进海洋经济，保护海洋生态环境，建设海洋强国具有重要战略意义。本项目围绕近浅海域生物捕捞机器人的基础理论和关键技术展开研究，主要内容包括建立基于人工侧线系统的水环境仿生感知理论和方法，设计实现物理验证系统，有效感知近浅海水下地貌、洋流和水下物体；建立基于人机交互的水下目标生物快速检测、识别和跟踪模型与方法，快速准确识别典型目标生物；设计实现具有柔性结构机械手臂和吸附式抓取装置的目标生物抓取系统，快速无损抓取典型目标生物；设计并低成本实现仿生鳍肢-螺旋桨混合驱动的水下生物抓取机器人样机，完成近浅海生物捕捞验证实验。本项目将为水下生物捕捞机器人产业化打下坚实基础。

近浅海域生物捕捞机器人技术具有广泛而紧迫的应用前景，可以提高海洋资源开发能力，促进海洋经济，保护海洋生态环境等。.本项目围绕近浅海域生物捕捞机器人的基础理论和关键技术展开研究，主要内容包括建立基于人工侧线系统的水环境仿生感知理论和方法，设计实现物理验证系统，有效感知近浅海水下地貌、洋流和水下物体；建立基于人机交互的水下目标生物快速检测、识别和跟踪模型与方法，快速准确识别典型目标生物；设计实现具有柔性结构机械手臂和吸附式抓取装置的目标生物抓取系统，快速无损抓取典型目标生物；设计并低成本实现仿生鳍肢-螺旋桨混合驱动的水下生物抓取机器人样机，完成近浅海生物捕捞验证实验。.本项目取得如下重要成果。研制了一款搭载人工侧线系统的仿箱鲀机器鱼；基于人工侧线系统实现了机器人实时自主轨迹估计、机器鱼航向角精确控制、邻近机器鱼状态的感知等。提出了基于弱监督的目标定位、快速对象检测、快速对象检测训练和长尾目标检测四个方面的算法理论。建立末端装备抓取手的并联机械臂的运动学和逆运动学模型；基于虚功原理和水动力学，建立并联机械臂的水下动力学模型；基于动态运动基元(DMP)模型，提出了并联机械臂的捕捞轨迹规划方法。设计了一款仿生鳍肢-螺旋桨混合驱动的AUV；基于模糊自适应线性扩展状态观测器估计系统状态；基于模糊自适应动态滑模控制实现机器人的轨迹跟踪。.本项目发表SCI收录期刊论文64篇，其中包括机器人领域顶级期刊IEEE Transactions on Robotics，控制领域顶级期刊IEEE Transactions on Automatic Control等国际知名SCI期刊；发表EI检索会议论文38篇，包括控制、机器人、计算机领域权威国际会议IEEE CDC，IFAC World Congress，ICRA，IROS，CVPR，ECCV等。.项目已获得授权发明专利18项、正在申请发明专利9项。论文和专利均超额已完成目标。..本项目的成果将为水下生物捕捞机器人技术发展提供新原理、新思路和初步实验验证，对建设海洋强国具有重要战略意义。.