發(fā)布時(shí)間：2020-05-16 11:35

【摘要】：海洋面積占地球總表面積的71%,其中蘊(yùn)藏著豐富的生物資源,被稱為“藍(lán)色糧倉”。但是近些年來由于過度捕撈和養(yǎng)殖規(guī)劃不合理等問題造成了環(huán)境的破壞以及海洋生物資源的逐漸枯竭。使用科學(xué)手段去修復(fù)海洋資源,實(shí)現(xiàn)魚量增長(zhǎng)是海洋牧場(chǎng)的重要意義。本文對(duì)于海洋牧場(chǎng)建設(shè)中的環(huán)境監(jiān)測(cè)和智能捕撈探測(cè)進(jìn)行研究,提出了一套基于物聯(lián)網(wǎng)的海洋牧場(chǎng)養(yǎng)殖系統(tǒng)。環(huán)境監(jiān)測(cè)主要是對(duì)海洋牧場(chǎng)水質(zhì)進(jìn)行長(zhǎng)期多點(diǎn)監(jiān)測(cè),感知層選擇溶氧、鹽度、溫度、PH值四種傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)的獲取;網(wǎng)絡(luò)層采用系統(tǒng)內(nèi)部Zigbee自組網(wǎng),系統(tǒng)外部WiFi接入互聯(lián)網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);應(yīng)用層設(shè)計(jì)一套上位機(jī)軟件,作為數(shù)據(jù)的顯示和存儲(chǔ)中心。目前海洋牧場(chǎng)的捕撈還是靠人工來完成的,不僅具有一定的危險(xiǎn),而且在冬天水溫較低不再適合捕撈員下海捕撈。智能捕撈方面分為機(jī)械臂的簡(jiǎn)化控制和對(duì)象識(shí)別的研究,機(jī)械臂作為感知層的主要執(zhí)行器,用來進(jìn)行水下的探測(cè)和水下生物的捕撈,并加入雙目攝像頭進(jìn)行觀察海下環(huán)境和自動(dòng)捕撈。本文的創(chuàng)新之處在于對(duì)機(jī)械臂的控制算法進(jìn)行簡(jiǎn)化,傳統(tǒng)的控制算法較為復(fù)雜,控制機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)到指定位置需要較長(zhǎng)的時(shí)間。根據(jù)實(shí)際情況,對(duì)機(jī)械臂添加合適的約束,提出了一種根據(jù)末端位置坐標(biāo)進(jìn)行快速控制的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)算法。由于海下環(huán)境復(fù)雜且光線較暗,傳統(tǒng)的方法不能取得很好的效果,將計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)這些智能的方法應(yīng)用到海洋牧場(chǎng)的對(duì)象識(shí)別中。通過實(shí)際應(yīng)用可以看出,該系統(tǒng)可以進(jìn)行海洋牧場(chǎng)的實(shí)時(shí)多點(diǎn)監(jiān)測(cè),機(jī)械臂逆解算算法的到位精度和到位時(shí)間滿足抓取要求。對(duì)象識(shí)別可以實(shí)現(xiàn)對(duì)草莓和橙子的區(qū)分,識(shí)別時(shí)間短、精度高,測(cè)距精度滿足機(jī)械臂自動(dòng)抓取的要求。采用2017首屆水下機(jī)器人目標(biāo)抓取大賽(URPC)所公開的數(shù)據(jù)集進(jìn)行試驗(yàn),所訓(xùn)練的模型可以很好的識(shí)別海洋牧場(chǎng)中的海參、海膽和扇貝等海洋生物。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：S951.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2666679