何泰华 伍尚铿 贾书凝 欧阳俊乾 张涛 俞国燕 侯明鑫 邓文锋
广东海洋大学 机械与动力工程学院，广东 湛江 524000
摘要：目前国内海洋养殖网箱中的死鱼主要靠人工现场发现和人力打捞，缺乏远程及时发现和自动化收集的智能化配套装备。针对该问题，本文设计了一种基于路径规划的海洋养殖网箱死鱼智能监测收集装备，包含远程监控识别和遥控收集两大模块，大大提升规模化养殖企业的管理水平和经济效益。
关键词：网箱养殖；死鱼监测；收集；FLUENT；路径规划
中图分类号：XXX 文献标识码：XX 文章编号：XXXXXXXXXXX
随着海洋人工养殖技术不断提升[1]，海洋渔业重大战略性调整，近海深水网箱集约化养殖蓬勃发展。深海网箱养殖面临远离陆地处运营，管理不便、作业环境艰苦、劳动力成本高等问题。本文针对网箱水面死鱼发现不及时和靠人工打捞的现状，设计了一种基于路径规划的网箱死鱼监测和收集装备，实现在岸边管理站远程实施对海洋网箱养殖状况的实时监控及其死鱼的识别收集。
1工作原理
如图1原理图所示，在网箱区域不同方位部署覆盖网箱视野的摄像头，按设置规定的帧率通过无线网络为岸上管理中心服务器提供养殖网箱现场状态图片，部署在服务器中的识别模型[2][3]会对图片进行死鱼识别并把识别结果及位置发送手机终端及收集船，管理人员通过手机终端发出指令，远程实现收集装备启往目标位置完成收集作业。
图1原理图
2机械部分设计
2.1船体部分
船体采用双体船结构，材料采用玻璃钢材质：有效减轻船体重量并满足强度要求，耐腐蚀性能良好使用寿命长，可塑性良好以保证船体外形的加工。动力部分采取双推进器，左右对称分布。存储装置采取镂空网格设计，利用活动板和滑槽实现存储箱的开口与关闭如图2和图3所示，分别对应工作打开状态和闭合转移状态。
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图2 存储装置打开状态 图3 储存装置闭合状态
甲板左右对称，前部设计放置摄像照明装置，后部设置防水电控箱，通过不锈钢骨架与两个片体、储鱼框等搭建成整个装备。
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2.2片体阻力计算
目前船舶摩擦阻力的计算是以光滑平板摩擦阻力公式为基础，然后再考虑船体的一些特性来进行计算的[4]。按照长2000mm，宽200mm，吃水600mm的单个片体来计算，两个片体的湿面积约为：
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我们采用fluent软件来对船体进行模拟运算求解船体在水中受到的阻力。利用solidworks对船体的水下部分进行建模，然后将得到的模型运用icem cfd建立流域并进行网格划分。[5]
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将船首方向所对的面设置为流场入口，船尾方向所对的面设置为流场出口，如图10所示：
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将得到的结果导入到fluent中，采用标准k-e湍流模型，迭代次数取100进行模拟运算，得出的阻力曲线图11所示，收敛值为约，与上述总阻力计算值相差不大。
图11 阻力曲线图
3控制系统设计
3.1软件控制系统设计
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图12控制系统程序流程图
3.2基于改进A*算法的静态路径规划
传统的A*算法由于移动方向只有8个，势必会造成转弯角度过大的问题，与实际最短路径相差过远，因此要对算法进行改进，对传统A*算法进行邻域扩展可以使移动方向增加到16个，可以有效地减少传统A*算法的误差，但仍然与实际最短存在偏移，将扩展邻域算法的起点、终点和转折点连接，对其中无障碍物经过的折线路径进行平滑处理，得到与实际最短路线最接近的路径。[6][7]
网箱作为养殖区唯一静态障碍物，其在二维平面多以圆形为主，由于栅格法在建模时对障碍物的形状没有约束，且建模过程简单易于计算，因此采用栅格法对网箱养殖区进行建模。
3.2.1改进A*算法仿真
模拟网箱养殖区简单障碍物环境A*算法仿真采用21*23的栅格进行三种算法比较。结果如图13所示，红色实线为传统A*算法路径，蓝色实线为扩展邻域A*算法，红色虚线为改进后二次平滑处理A*算法的路径，黑色障碍物为深海养殖网箱。船体分别从两套路线的路径起点驶向路径终点，运用三种A*算法对路线进行路径规划，传统的A*算法和转折过多，行驶的路程和实际最短相比过长。对传统A*算法进行邻域扩展后，转折点明显减少，路径规划路线进一步逼近实际最短。但是即使这样仍能看出路线存在不少航向转折，浪费能耗，因此进一步将路线进行平滑处理，得到更加接近实际最短路线的路径规划路线。
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综上，改进的A*算法在无障碍环境和简单障碍环境下能更大程度的减少路径长度、转折点数量和累计转弯角度，非常适合在只存在少量分布零散障碍物的网箱养殖区进行静态规划。
3.3 基于改进人工势场法的动态路径规划
水中环境并非一成不变，船体在网箱养殖区巡航时不仅要考虑静态障碍物的影响，还应随时准备应对突发威胁，这就需要具备动态路径规划的能力，而传统人工势场法仍有诸多不足，例如对突发事件无法快速应对和及进行路径判断使路程变长，因此利用改进人工势场法进行优化。{8}{9}{10}
（1）避障匀速运动碍物仿真对比。
如图14，对网箱养殖区进行简单的模拟仿真，绿色点为路线的起点，红色为终点，红色箭头为匀速运动障碍物运动的方向，红色虚线为改进后的人工势场法，蓝色实线为传统人工势场法，两种都是基于二次平滑处理A*算法路径。而由图对比可知，传统人工势场并未考虑障碍物正在偏离船体前进的路径，依旧进行避障，但改进后的人工势场法通过相对速度判断两者正在远离，所以并未进行避障运动。改进人工势场法显然比传统人工势场法更有优势。
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（2）避障变速运动碍物仿真对比。
传统的人工势场解决静态或者运动速度缓慢障碍物的时候都能很好的避障，即使不是路径最优解。但深海养殖区里的海浪变化莫测，传统的人工势场法无法快速地判断快速移动地障碍物的移动方向，从而和障碍物碰撞。如图15所示，与图14对比，障碍物运动方向相反，障碍物的运动速度不一样。当船体很靠近障碍物时，障碍物突然受到海浪作用力，快速的往上移动，传统的人工势场进行避障的路径正好被障碍物阻挡，由于传统人工势场法与改进人工势场相比无法进行动态预测，船体就会和障碍物发生碰撞。而改进的人工势场法既能有效地防止碰撞的发生，还能从根源上避免碰撞的发生：预测障碍物正在以相对速度偏离船体，即偏离船体既定路线时，船体不用避障进而避免不必要的碰撞发生。
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综上，改进的人工势场法较传统人工势场法，弥补了应对匀速和突变等动态障碍物规避效果不佳的缺点，有效地实现在海面上除网箱外规避动态障碍物的路径规划。
5结束语
通过样机试验（如图16所示），本文设计的基于路径规划的海洋养殖死鱼智能监测收集装备，能较好地实现预期目标。未来继续改善和优化及通过推广可以大大提升海洋养殖配套装备现代化和智能化水平。
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参考文献
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[9]Yang X, Yang W, Zhang H，et al.A new method for robot path pIanning based artificial potential field[C].Hefei: 2016 IEEE 11th Conference on Industrial Electronics and Applications（ICIEA），2016:1294-1299
[10]梁献霞,刘朝英,宋雪玲,张英坤.改进人工势场法的移动机器人路径规划研究[J].计算机仿真,2018,35(04):291-294+361.
Design of Dead Fish Recognition and Collection Equipment in ocean cages Based on path planning
Taihua He,Shangkeng Wu,Shuning Jia,Junqian Ouyang,Tao Zhang,Guoyan Yu,Mingxin Hou,Wenfeng Deng
(Guangdong Ocean University, Zhanjiang 524000, Guangdong)
Abstract: At present, dead fish in domestic marine aquaculture cages are mainly found on-site and salvaged manually, and there is a lack of intelligent supporting equipment for remote timely discovery and automated collection. In response to this problem, this article designed a marine aquaculture cage dead fish intelligent monitoring and collection equipment based on path planning, including two modules：remote monitoring identification and remote collection, greatly improving the management level and economic benefits of large-scale aquaculture enterprises.
Key words: cage culture; dead fish identification; collection; FLUENT; path planning