“海底法拉利”機器人在海底自主識別捕撈扇貝 提高捕撈效率和安全性

自主抓取考試開始了!9月中下旬的獐子島，海面水流湍急，搖搖晃晃的科考船上，科研人員在顯示器前監控著“海鮮”捕撈機器人的一舉一動，不做任何操作。一會工夫，這個被稱為“海底法拉利”的機器人上岸了，載著滿滿一筐在海底自主識別捕撈的扇貝，考試成績接近滿分!這是哈爾濱工程大學科研人員獻給國慶的最好禮物。

“海底法拉利”是哈爾濱工程大學船舶工程學院黃海教授和團隊研究人員立足于國家自然科學基金委員會重點項目“水下機器人自主環境感知與生物目標無損抓取研究”研制的，項目起步于2016年。

黃海教授介紹，隨著水產養殖業的規模不斷擴大，潛水員人工捕撈的作業模式已經越來越不能滿足海洋經濟可持續發展的要求。潛水員捕撈人力成本高，受到客觀因素的影響，每次只能作業20-30分鐘，而且水下工作環境危險，冬季天氣寒冷、海況惡劣。因此，團隊致力于研發一款智能的海底生物捕撈水下機器人來代替潛水員的工作，不僅能降低捕撈成本，還能提高捕撈效率及安全性。

出海試驗選擇在獐子島附近的自然養殖海域進行，然而測試當天，單方向海流速度已經達到了0.6米/秒，海況比較惡劣。“如果在這種天氣下海捕撈，人肯定被吹走了。”哈工程船舶工程學院科研團隊博士姜濤說。然而，風浪越大，水流越湍急，越能展現“海底法拉利”的實力。

“法拉利”身高1.15米，四肢矯健，長達1.2米的三關節機械臂是抓取海鮮的殺手锏。它有三只眼睛，可以根據海鮮的不同位置和海況，智能選擇兩種抓取模式。

為實現精確識別，捕撈機器人在下海的第一天進行了樣本采集和訓練，正常情況下，海洋生物識別訓練需要在兩天內進行20000步的迭代，但是黃海教授和研究團隊考慮到海試的時間和天氣等客觀因素影響，在機器人訓練一天完成了10000步的迭代后，決定停止訓練，開展自主抓取試驗。雖然機器人此時只能達到70%的識別效果，但實踐結果證明，這個決定是完全正確的。

在光纜的引導下，“法拉利”被護送到海面。經過逐步分解的單目自主抓取和雙目自主抓取訓練測試后，需要“法拉利”在沒有任何人員的操作下，獨立完成從下潛到自主尋找、智能識別、定位跟隨、自主抓取、收集等一系列全自主操作。

科研人員捏著一把汗，他們靜靜盯著顯示屏中“法拉利”的一舉一動，卻不作任何操作。在湍急的水流中，加足馬力的“法拉利”沒有受到水流的影響，雖然視野十分模糊，科研人員在監控里都難以辨別目標物的位置，但“法拉利”還是憑借著強大的雙目模式精準識別目標，從距離海底1.5米的高度緩緩降落，逐步趨近目標，四條腿牢牢罩在目標物的周圍，機械臂果斷出擊。看到一只只扇貝被機械臂裝進背簍，科研人員連連叫好，“今天有海鮮吃了”。

視力好、抓得準，捕撈機器人的目標是超越人類

“法拉利”出海試驗圓滿成功，為了這一天，研究團隊先后20余人可是下了4年多的功夫。“海底作業不同于陸地，海水混濁能見度差，大風浪與海流嚴重影響機器人穩定性，機器人要克服正常人類作業都難以應付的水下環境，挑戰性超乎想象。”黃海教授表示，此次參加海試的第二代“海底法拉利”，經過團隊多年的迭代改進升級，已經逐個突破了對海底生物的遠距離探測、水下生物的視覺柔性感知、目標生物快速檢測、識別與跟蹤和自主抓取等技術難題。

首先，機器人在水下智能識別海底生物是一大挑戰，“水下光照有特殊的光學特性，這些光學特性導致水下圖像成像質量較差。而且，不同于陸地一些車輛識別等任務，機器人面對的是水下小生物，不但個頭小，還有可變形的問題，這都對識別提出了挑戰。”對此，團隊成員先后建立了一系列視覺識別定位方法，提升機器人的感知能力，實現了水下小目標的準確識別。

在機器人發現目標后，趨近目標物的過程中，海流的方向和流速都是不可控的，這也給機器人的精準抓取帶來很大的難度。“我們通過對機器人的運動軌跡規劃并調整機器人的運動控制，來實現機器人精準趨近目標。當發現目標物后，機器人的手眼配合非常重要，團隊特別開發了手眼協調控制模型，克服了攝像機和模型參數的不確定性，實現了手眼融合自主作業。”黃海教授表示。

機器人不僅能抓取扇貝，鮑魚、螃蟹、海參等任何海洋生物在它學習之后都能識別抓取。黃海教授表示，水下抓取機器人不但提高了工作效率，還減少了對海底生態環境的破壞，有利于海生物養殖的可持續發展。團隊還將繼續改良機器人的各方面性能，通過環境感知和智能決策，實現在復雜環境中對復雜組合體、軟體動物甚至生命活體的操作和作業，推動我國水下機器人自主環境感知與作業技術研究應用取得重大突破。(通訊員 朱虹 科技日報記者 李麗云)