基于卡尔曼滤波离散滑模控制的明轮船直线跟踪

针对明轮船作业过程中风、浪等引起的低频扰动,为了节约能源、降低由扰动引起控制系统的主动动作频次、延长明轮船续航时间,实现明轮船的高精度导航控制,降低风浪干扰的影响,提出基于卡尔曼滤波的离散滑模控制方式。通过建立水动力模型和偏航角动态响应模型,计算离散滑模控制的增益系数。经过仿真验证与实船试验,并与PD控制方式的效果进行对比,最大超调量比PD控制方式减小25%,调整时间减少50%,航迹偏差低于10 cm。基于卡尔曼滤波的离散滑模控制方法实现了高精度的明轮船直线航迹跟踪,且明轮船的航行过程更加平稳。     

基于联动扩展神经网络的水下自由活蟹检测器研究

利用机器视觉技术检测池塘水下自由活蟹的形态位置和数量分布信息,是实现自动投饵船精准变量投喂的关键。本文设计了一种基于联动扩展卷积神经网络的实时轻量型水下活蟹检测器。首先,针对水下图像模糊和色彩不均的特点,以及稀疏分解后不同频率图像的信息组成特点,分别进行K-SVD降噪和Retinex色彩校正;然后,采用联动扩展网络宽度、深度和分辨率方式来协调精度和效率的轻量级Efficient Net作为主干网络;引入复合缩放因子,对堆叠两层加权双向特征金字塔结构的高效融合特征网络和堆叠三层卷积模块的类别/边界框预测网络进行全局联动扩展,以构建适用于有限资源的小型活蟹检测器;最后,在类别/边界框预测网络中利用正交Softmax层替代完全连接的分类层,确保检测器可从小样本数据中学习更多的区分特征,有效缓解小样本检测的过拟合问题。采用自建的20 625幅数据样本对检测模型进行训练和测试,实验表明,降噪、校正后的图像颜色均衡,且清晰度高,检测的平均交并比Iou提高近8个百分点。检测模型Efficient Net-Det0存储内存仅需15 MB,便可实现查准率96.21%和查全率94.86%,单幅图像检测延迟分别为10.6 ms(GPU)和35.0 ms(CPU)。浮点运算次数FLOPs减少至YOLOv3算法的1/15,CPU运行速度是其3倍,而准确性与YOLOv3算法相当,甚至略优。Efficient Net-Det0搭载在资源受限的自动投饵船上能够快速精准检测水下河蟹,并能实现对池塘自由活蟹分布的统计,为建立科学的投喂机制提供可靠的决策信息。     

河蟹养殖船载自动均匀投饵系统设计及效果试验

针对目前河蟹养殖投饵喂料劳动强度大、自动化程度低、投饲饵料分布不均匀等问题,该文提出了一种空气螺旋桨风力驱动船载自动投饵系统及均匀投饵方法。该系统由空气螺旋桨风力驱动船、自动投饵装置、ARM(advanced RISC machine)主控制器、GPRS(general packet radio service)通信模块和GPS(global positioning system)导航装置等组成。采用空气螺旋桨风力驱动,可解决常规作业船水下螺旋桨吸卷缠绕水草影响行驶问题;利用喂料器落料流速可控、抛料器抛幅可调、料仓内剩余饵料量可测的自动投饵装置,可解决投饵喂料分布不均匀问题。该系统以S3C2440为主控制器,通过GPRS通信模块M590接收作业指令。该文对投饵装置抛料器、饲料颗粒斜抛运动、饵料在水面上的累积密度分布进行建模,建立投饵均匀度目标函数,采用遗传算法GA进行最优运行参数求解,确定船载自动投饵系统最优运行参数:当饵料分布密度期望值为9 g/m2时,2个相邻投饵行程宽度的最优值为8.21 m,自动投饵装置投饵扇角的最优值为80°,喂料器单位时间内落料量的最优值为32.01 g/s,下方投饵行程船速的最优值为0.43 m/s,上方投饵行程船速的最优值为0.43 m/s,抛盘转速的最优值为1 480 r/min;并通过GPS导航装置BD982实现路径跟踪,完成自动均匀投饵作业。对饲料颗粒斜抛运动、饵料平均累积密度和分布密度均方差等进行仿真,在水平地面上与人工抛洒饵料进行对比试验,并在池塘内进行投饵试验,结果表明,该系统可使投饲饵料分布均匀度较人工投饵提高3倍以上,投饲饵料分布密度均值与设定值的相对误差为5.11%,为适应河蟹昼伏夜出的生活习性,可在夜晚进行投饲,使用1套该船载自动投饵系统能够精细管理6.67 hm2左右河蟹养殖池塘,相当于5个农村劳动力投饵喂料,节省人力提高效率,提高饲料的利用率15%以上,能使饲料节约15%以上,产量提高20%以上;同时,该船载自动投饵系统可以定时定量均匀投饲,保证养殖的河蟹个头大小均等,提高产值,大幅提高养殖面积增加效益。该文可为河蟹养殖全池自动均匀投饵喂料和其他水产养殖中需要沿池或全池自动均匀投饲研究提供重要参考。     

基于改进YOLOv5s的轻量化蟹塘障碍物检测与定位方法

蟹塘中不定期放置不同类型、不同大小的养殖装置影响无人作业船的自动巡航作业,为了提高无人作业船的工作效率和安全性,该研究提出一种改进YOLOv5s的轻量化蟹塘障碍物检测模型,并结合深度相机对蟹塘障碍物进行定位。改进模型从平衡检测速度和检测精度的角度出发,首先将ShuffleNetV2轻量化网络作为主干特征提取网络,大幅缩减模型体积;其次在不增加计算量的同时引入SENet注意力机制,加强对蟹塘障碍物目标的特征感知;接着将SPPF模块改进为SPPFCSPC模块,增强不同尺度下蟹塘障碍物的检测效果;最后采用SIoU损失函数加速模型收敛,提高检测的准确性。改进模型结合RealSense D435i深度相机获取的彩色图像对障碍物进行检测,并得到障碍物中心点在蟹塘坐标系下的三维坐标和障碍物的投影宽度。试验结果表明,改进模型对竹竿、蟹笼、增氧机3类障碍物具有良好的区分度和识别效果,与原始YOLOv5s模型相比,改进模型的参数量和计算量分别减小了62.8%和80.0%,模型大小仅为5.5 MB,单张图像的检测速度达15.2 ms,检测速度提升了44.5%,平均精度均值（mean average prec...     

池塘河蟹养殖精准投饵系统设计与试验

传统池塘河蟹养殖主要依靠渔民根据经验来估算投饵量,通过人工撑船投喂饵料,饵料利用率低且劳动强度大。由于河蟹具有领地意识且移动范围较小,池塘各处河蟹分布不均匀,因此河蟹养殖需要科学精准投饵。现有河蟹养殖投饵作业方式粗放,无法满足河蟹高效生态养殖需求。为了掌握河蟹生长规律,更加科学高效地投饵喂料,本文设计基于河蟹生长模型的精准投饵系统。利用灰色关联度分析法确定对河蟹生长发育影响最大的环境因子。在传统水产生物生长模型基础上,加入环境因子进行改进,从线性和指数两个角度对河蟹生长模型进行优化拟合。利用遗传算法（GA）-反向反馈神经网络（BP神经网络）(GA-BP神经网络)对精准投饵预测模型进行训练,通过输入水温、溶解氧含量、pH值等环境参数,推算出最佳环境影响因子数值。根据河蟹生长模型、养殖密度、养殖面积得出河蟹总质量,结合河蟹生长期存活率与投喂率便可得出总投饵量。根据池塘河蟹实际分布密度和水质参数,确定池塘各区域的饵料分配系数,将总投饵量科学地分配到池塘各个区域。通过仿真得出预测投饵量决定系数R²为0.990,预测模型具有较好的拟合效果。池塘投饵试验结果表明,基于河蟹生长...