基于深度學(xué)習(xí)的在線多機器魚位姿識別系統(tǒng)開發(fā).pdf

1、近年來，隨著海洋的經(jīng)濟價值及戰(zhàn)略地位的逐漸升溫，對水下無人航行器的研究也逐年增多。相比于傳統(tǒng)的螺旋槳驅(qū)動水下無人航行器，仿生機器魚由于其運動靈活、體積小、成本低廉、偽裝性強的特點，更加受到研究人員的關(guān)注。為了優(yōu)化仿生機器魚的運動特性，及使其運動更加接近真實魚類，對真實魚類的研究也必不可少。研究真實魚類的主要方法為觀察在不同水流環(huán)境下其對應(yīng)的運動規(guī)律，探究其動力學(xué)模型及使用計算流體力學(xué)探究其對應(yīng)流場游動的優(yōu)勢。要觀察魚類的規(guī)律，就需要我們

2、有對應(yīng)的可以計算出魚類實時位置與姿態(tài)的程序與算法。同時，在找到魚類運動的運動規(guī)律后，需要將其轉(zhuǎn)化為仿生機器魚用動力學(xué)方程，驅(qū)動仿生機器魚執(zhí)行類魚的運動。同時，為了構(gòu)建全局視覺仿生機器魚控制平臺，對機器魚及目標(biāo)識別的全局視覺算法也必不可少。針對上述問題，本文所做的研究主要分為以下幾個部分:
　　1)針對仿生多關(guān)節(jié)機器魚，設(shè)計了一整套完整的控制系統(tǒng)，包含中樞控制器，無線通訊單元，電源管理單元，及運動執(zhí)行單元;
　　2)針對仿生多

3、關(guān)節(jié)機器魚，提出了一種非線性中樞模式控制器算法，對比了提出的算法與傳統(tǒng)機器魚控制算法的優(yōu)劣勢，將提出的算法離散后部署到控制器中，進行了測試;
　　3)為了方便仿生多關(guān)節(jié)魚算法設(shè)計與開發(fā)，搭建了一套仿生多關(guān)節(jié)機器魚運動學(xué)模擬仿真平臺，將仿真效果與同一組參數(shù)驅(qū)動的真實機器魚運動曲線進行對比，驗證了仿真平臺的有效性;
　　4)針對湍流模擬水洞的靜態(tài)水域環(huán)境及全局視覺仿生機器魚控制平臺的動態(tài)水域環(huán)境，分別提出了兩種視覺分割算法，能夠