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水下智能识别与自主抓取机器人设计与实现
文献摘要：
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.
文献关键词：
识别;抓取;水下机器人;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
高天铭;闫敬;尤康林;张良;林景胜;罗小元
作者机构：
燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004;国家海洋技术中心自然资源部海洋观测技术重点实验室,天津300110
文献出处：
引用格式：
[1]高天铭;闫敬;尤康林;张良;林景胜;罗小元-.水下智能识别与自主抓取机器人设计与实现)[J].控制理论与应用,2022(11):2074-2083
A类：
B类：
智能识别,自主抓取,机器人设计,向海,海珍品,捕捞,YOLOv4,tiny,离线训练,双目,自适应切换,多目标选择,选择算法,在线识别,声呐,深度传感器,传感器融合,融合策略,取水,水下机器人,深度信息,定深,抓取控制,目标定位,有效反馈,目标识别算法,不依,复杂模型,海况,精确抓取
AB值：
0.431196
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