哈尔滨工程大学“潜海机器人”载着满满一筐在海底自主辨认捕捉的扇贝上岸了!

文章来源:高德娱乐APP下载 2023-08-10

  “法拉利”出海实验圆满成功,为了这一天,研讨团队先后20余人但是下了4年多的功夫。 “海底作业 不同于陆地,海水混浊能见度差,大风波与海流严重影响机器人稳定性,机器人要战胜正常人类作业都难以敷衍的水下环境,应战性超乎幻想。

  自主抓取考试开端了!獐子岛的海面水流湍急,摇摇晃晃的科考船上,科研人员在显示器前监控着“海鲜”捕捉机器人的一举一动,不做任何操作。一会功夫,这个被称为“海底法拉利”的机器人上岸了,载着满满一筐在海底自主辨认捕捉的扇贝,考试成绩挨近满分!这是科研人员国庆节最好的礼物。

  “海底法拉利”是哈尔滨工程大学船只工程学院黄海教授和团队研讨人员立足于国家天然科学基金委员会重点项目“水下机器人自主环境感知与生物方针无损抓取研讨”研制的,项目起步于2016年。

  黄海教授介绍,跟着水产饲养业的规划不断扩大,潜水员人工捕捉的作业形式现已越来越不能满意海洋经济可持续发展的要求。潜水员捕捉人力本钱高,遭到客观因素的影响,每次只能作业20-30分钟,并且水下作业环境风险,冬气候候冰冷、海况恶劣。因而,团队致力于研制一款智能的海底生物捕捉水下机器人来替代潜水员的作业,不只能下降捕捉本钱,还能进步捕捉功率及安全性。

  出海实验挑选在獐子岛邻近的天然饲养海域进行,但是测验当天,单独向海流速度现已到达了0.6米/秒,海况比较恶劣。“如果在这种气候下海捕捉,人必定被吹走了。”哈工程船只工程学院科研团队博士姜涛说。但是,风波越大,水流越湍急,越能展示“海底法拉利”的实力。

  “法拉利”身高1.15米,四肢强健,长达1.2米的三关节机械臂是抓取海鲜的杀手锏。它有三只眼睛,能够依据海鲜的不同方位和海况,智能挑选两种抓取形式。

  黄海教师查看机器人脐带缆(左),黄海教师带领学生对机器人进行浮态调整(右)

  为了完结精确辨认,捕捉机器人在下海的第一天进行了样本搜集和练习,正常情况下,海洋生物辨认练习需求在两天内进行20000步的迭代,但是黄海教授和研讨团队考虑到海试的时刻和气候等客观因素影响,在机器人练习一天完结了10000步的迭代后,决议中止练习,展开自主抓取实验。尽管机器人此刻只能到达70%的辨认作用,但实践成果证明,这个决议是完全正确的。

  在光缆的引导下,“法拉利”被护送到海面。经过逐渐分化的单目自主抓取和双目自主抓取练习测验后,需求“法拉利”在没有任何人员的操作下,独立完结从下潜到自主寻觅、智能辨认、定位跟从、自主抓取、搜集等一系列全自主操作。

  科研人员捏着一把汗,他们静静盯着地看着显示屏中“法拉利”的一举一动,却不作任何操作。在湍急的水流中,加足马力的“法拉利”没有遭到水流的影响,尽管视界非常含糊,科研人员在监控里都难以区分方针物的方位,但“法拉利”仍是凭借着强壮的双目形式精准辨认方针,从间隔海底1.5米的高度慢慢下降,逐渐趋近方针,四条腿牢牢罩在方针物的周围,机械臂决断反击。看到一只只扇贝被机械臂装进背篓,科研人员连连叫好,“今天有海鲜吃了”。

  “法拉利”出海实验圆满成功,为了这一天,研讨团队先后20余人但是下了4年多的功夫。“海底作业不同于陆地,海水混浊能见度差,大风波与海流严重影响机器人稳定性,机器人要战胜正常人类作业都难以敷衍的水下环境,应战性超乎幻想。”黄海教授表明,此次参与海试的第二代“海底法拉利”,经过团队多年的迭代改善晋级,现已逐一突破了对海底生物的远间隔勘探、水下生物的视觉柔性感知、方针生物快速检测、辨认与盯梢和自主抓取等技能难题。

  首要,机器人在水下智能辨认海底生物是一大应战,“水下光照有特别的光学特性,这些光学特性导致水下图画成像质量较差。并且,不同于陆地一些车辆辨认等使命,机器人面临的是水下小生物,不光个头小,还有可变形的问题,这都对辨认提出了应战。”对此,团队成员先后建立了一系列视觉辨认定位办法,提高机器人的感知才能,完结了水下小方针的精确辨认。

  在机器人发现方针后,趋近方针物的过程中,海流的方向和流速都是不可控的,这也给机器人的精准抓取带来很大的难度。“咱们经过对机器人的运动轨道规划并调整机器人的运动操控,来完结机器人精准趋近方针。当发现方针物后,机器人的手眼合作非常重要,团队特别开发了手眼和谐操控模型,战胜了摄像机和模型参数的不确定性,完结了手眼交融自主作业。”黄海教授表明。

  机器人不只能抓取扇贝,鲍鱼、螃蟹、海参等任何海洋生物在它学习之后都能辨认抓取。黄海教授表明,水下抓取机器人不光进步了作业功率,还减少了对海底生态环境的损坏,有利于海生物饲养的可持续发展。团队还将持续改进机器人的各方面功能,经过环境感知和智能决议计划,完结在杂乱环境中对杂乱组合体、软体动物乃至生命活体的操作和作业,推进我国水下机器人自主环境感知与作业技能研讨使用获得重大突破。

  (左起)黄海,杨旭,姜涛,周浩,梅洋,李忻阳,张震坤,靳百达,卞鑫宇,郭腾,吴晗,吕征,王梓铭

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