水下智能识别与自主抓取机器人设计与实现

摘要：

设计了一款面向海珍品捕捞的水下智能识别与自主抓取机器人.首先通过YOLOv4-tiny网络对海珍品图像离线训练,设计单双目自适应切换与多目标选择算法以实现海珍品在线识别与持续定位.进一步,采用声呐与深度传感器融合策略获取水下机器人深度信息,设计基于模糊比例-积分-微分控制的定深抓取控制器,以确保目标定位与抓取过程中深度信息的有效反馈.所提目标识别算法,具有实时性强、复杂度低优点;同时,定深与抓取控制器,不依赖于系统复杂模型,可适应不同海况下的精确抓取.最后,通过试验验证了方法的有效性.

关键词：识别、抓取、水下机器人、深度学习

所属期刊栏目：39

分类号：TP202;TP391.41;TN99

在线出版日期：2023-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2074-2083