水下机器人自主环境感知与生物目标无损抓取研究

Great requirements have been proposed on environmental perception, intelligent decision making and undamaged capture of underwater robot for the offshore aquaculture biology machine capture. In full consideration with limited illumination, complicated background and systematic hydrodynamics, this project will systematically andintensively carry out research on compliance visual perception of underwater complicated habitat, vision and high frequency acoustic image based biological target detection, recognition and tracking, nondisturbed capture trajectory optimization and undamaged capture for soft target by underwater vehicle-dual arm system. Similarity measurement and incremental learning of graphics library will be researched on the basis of target flexible representation under structural constraint, in order to ascertain the target exist in sight. Rapid detection, accurate recognition and stable tracking will be realized through binary texture and stable contour of biological target. Autonomous capture behavior database on the basis of man-machine harmony intelligence will be established, autonomous capture trajectories will be optimized through the classification of arm-vehicle disturbance and flow field disturbance of capture, hence the intelligence of autonomous capturewill be improved, therefore high efficiency and undamaged capture of abalone will be realized through nondisturbed throw.Soft, continuum and gas actuated griper will be designed in order to realize sea cucumber capture. The nonlinear configuration between actuation and compliant grasp force will be analyzed and verified in order to realize quick and reliable envelope. High efficiency and rapid machine capture of offshore aquaculture biology will be realized economically through simulations, tank and offshore experiments. Great breakthrough will be boosted for autonomous environmental perception and manipulation of underwater robot!

近海自然养殖生物的机器捕捞对水下机器人环境感知、智能决策和无损抓取提出了重大需求。针对弱光照与复杂背景，系统水动力学特性深入研究水下生物复杂生存环境的视觉柔性感知，基于光视觉和高频声图像的目标生物检测、识别与跟踪，水下机器人-双臂系统无惊扰抓取和柔性目标的无损抓取方法。基于结构约束下的柔性表示研究图像匹配相似性度量和图库增量学习，确定生物目标在可视区域的存在；根据目标生物的二值纹理和稳定外形特征实现快速检测、准确识别和稳定跟踪；构建人机共融自主抓取行为数据库，通过手艇内部扰动分类和抓取动作的流场扰动分类智能优化自主抓取轨迹，实现鲍鱼的高效无惊扰掀翻抓取；针对海参无损抓取，设计柔性连续体气动抓手机构，分析和验证驱动力与柔性抓取力之间的非线性构型关系，实现快速自适应包络。进行仿真、水池和海中试验，低成本实现近海自然养殖生物的高效、快速机器捕捞，推动我国水下机器人自主环境感知与作业取得重大突破！

本项目面向近海自然养殖业对水下机器人提出的重大需求，深入开展了水下机器人自主环境感知与生物目标无损抓取方法的基础理论与关键技术研究。.①针对弱光照与复杂背景，深入开展了水下生物复杂生存环境的视觉柔性感知，基于光视觉的快速检测、识别与跟踪的原理与关键技术研究；能够快速、准确地确定目标生物的所在位置，并实现可靠识别与跟踪。.②针对我国黄渤海等浑浊或能见距离近的海域，开展了高频声图像的准确检测、识别与跟踪的原理与关键技术研究，能给准确地确定目标生物生存环境的所在位置，并配合光视觉实现可靠识别与跟踪。.③针对捕捞机器人的动力学与水动力学特性，系统研究了水下机器人-机械手系统的多目标优化抓取轨迹规划的原理与关键技术，针对水下目标位置、聚类和环境智能规划高效抓取轨迹，实现了高效的抓取路径。.④针对海参、扇贝、海胆等海中目标和海流干扰，系统研究了水下机器人-机械手系统的手眼融合自主抓取控制和无损抓取机构设计等关键技术，实现海生物目标的快速高效无损抓取。.设计了低成本海生物自主捕捞机器人，在水池和海洋环境完成了生物目标的识别、定位、规划、控制的全自主抓取。较好地完成了项目的研究目标和研究内容，推动了我国水下机器人自主环境感知与作业技术研究取得重大突破。.发表论文52篇，其中SCI期刊30篇，EI期刊7篇，EI检索高水平国际学术会议10篇，申请国家发明专利29项，已授权国家发明专利16项，出版学术专著1部。获得黑龙江省科技进步二等奖，全国机器人专利创业大赛一等奖等。2018年获“离线识别组”一等奖、2017年获得“自主抓取组”开拓奖（该组别第一名），2019年获得“离线识别组”二等奖和“自主抓取组”三等奖（该组别第二名）。并获得上海市科学技术进步二等奖（排名第二），海洋工程科学技术二等奖（排名第五）等；获得哈尔滨工程大学学报优秀作者奖和2017 国际视频图像处理 ICVIP 国际会议优秀论文奖等。