[发明专利]一种仿生捕鱼器及其控制方法有效
申请号: | 201910043907.9 | 申请日: | 2019-01-17 |
公开(公告)号: | CN109548762B | 公开(公告)日: | 2021-11-05 |
发明(设计)人: | 苑恒轶;邢进;张庆芳;李琳琳;伦风艳;宋敏;王宏志;邓鑫;王璐;苑力鑫 | 申请(专利权)人: | 吉林工程技术师范学院 |
主分类号: | A01K79/00 | 分类号: | A01K79/00;B63C11/52;G05D1/02 |
代理公司: | 北京远大卓悦知识产权代理有限公司 11369 | 代理人: | 姜美洋 |
地址: | 130000 *** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 仿生 捕鱼 及其 控制 方法 | ||
本发明公开一种仿生捕鱼器,包括:捕鱼器本体,其包括:储藏舱,其设置在所述捕鱼器本体内的下部;升降舱,其设置在所述储藏舱上方的捕鱼器本体内;多个基于人工肌肉的行走肢,其分别设置在所述捕鱼器本体的四角,用于捕鱼器本体的行走和鱼群捕捞,其包括:捕鱼通道,其贯穿所述行走肢轴心,且一端与所述储藏舱连通;多个扇形柱状空腔,其分隔贯穿设置在所述捕鱼通道周向的行走肢上,且远离所述捕鱼器本体的一端密闭设置;多个高压液体管,其分别设置在所述扇形柱状空腔内,并与所述扇形柱状空腔一一对应连通,用于控制所述扇形柱状空腔的压力。本发明还提供一种仿生捕鱼器的控制方法,实现鱼群的高效捕捞。
技术领域
本发明涉及仿生机器人技术领域,更具体的是,本发明涉及一种仿生捕鱼器及其控制方法。
背景技术
深海生物捕捞,即对深海生物进行捕捞,把生物从深海捕获出水进行科学研究或者其他商业用途。目前通常采用一种拖网捕获技术,它是一种利用船舶航行的拖拽式捕捞方式。底拖网是一种用于对深海底栖生物等小型生物进行捕获技术。这种底拖网技术对生态系统造成了灾难性伤害,珊瑚、海绵、鱼类和其它动物都将因此受到捕杀。同时众多海洋生物的栖息地—海山等水下生态系统也遭到了严重的破坏。这种捕捞方式对海洋生态系统造成了无法弥补的损失。由于拖网技术很难对生物进行有针对性的捕获,往往造成不分青红皂白的“滥杀无辜”,成功率低且浪费资源。
近年来水下机器人越来越多地运用于人类对深海资源的探索。其中,对深海生物资源的探索也是极为重要的一环。深潜器最直观的优点在于科学家可以远程进行操控并且针对性高,也不会对深海环境造成破坏。但是目前水下机器人十分昂贵,应用于商业用途的海底生物捕捞仍然存在着很多问题。
水下机器人又称无人遥控潜水器,其工作方式是由水面母船上的工作人员通过连接潜水器的脐带提供动力,操纵或控制潜水器,采用水下电视、声呐等专用设备进行观察,并由机械手进行水下作业。在深海生物捕获中,水下机器人使用机械手把捕获的生物放入收集舱中带上水面。其中水下电视系统是最具有发展潜力的一种观察设备。如美国的伍兹霍尔(Woods Hole)海洋研究所开发了一台名为“全球最棒的漂流者”的深潜水下机器人,它配备有高清晰度摄像头,能在深达3000米的水下工作,科学家可远距离操作,将水中抓获的生物存放在机器人的收集舱中。但是,目前使用在水下机器人中的水下电视系统所获取的图像仍然是平面视觉信息,无法获得被捕获对象的深度信息;而且视觉范围十分有限。这种水下机器人的制造成本极其昂贵。
针对一些小型深海生物捕捞,研究人员研制了一种像双瓣贝壳的“大洋抓斗”,在撞击到海底时能快速闭合,将样品全部“抓”到斗内。此外,研究人员还设计了箱式取样器、重力取样器和活塞取样器等,将它们垂直下放到海底,利用特殊装置迅速将样品完好地取上来,这样就能对沉积物逐层加以研究。这种捕捞方式作业效率低,制造成本高。
自然界很多动物获取食物的方式给我们设计带来一些启示,即仿生海底生物捕捞机器手设计,如大象的鼻子能轻而易举地把树上的果子摘下,能将地面上的草连根拔起,能吸取水池中的水,象的鼻腔后面食道上方,有一块特殊的软骨,起“阀门”一样的作用。象吸水时,喉咙部位的肌肉收缩,“阀门”关闭,水可以顺利进入食道,大象的鼻子像人手一样灵活。研究表明,大象鼻子是近4万块富有弹性的小肌肉组成,它能极灵活地伸缩自如,作出灵巧地动作。在仿生海底生物捕捞机器手设计时,将捕捞机器手上的管道设计成如大象的鼻子,将捕捞过程模拟为象的鼻腔吸入捕捞对象的过程。有些海底生物在捕获食物时采用嘴部的吸力来吞取被捕获的对象,具有与大象的鼻子类似的功能。
发明内容
本发明的一个目的是设计开发了一种仿生捕鱼器,设置有基于人工肌肉的行走肢,通过控制扇形柱状空腔的压力实现行走肢的弯曲,并通过引射原理将鱼群顺着捕鱼通道吸入储存舱内,实现高效捕捞。
本发明的另一个目的是设计开发了一种仿生捕鱼器的控制方法,通过采集捕鱼器本体周围的全景图像、捕鱼器本体的行走方向以及捕鱼器本体所受到的海水压力,并基于BP神经网络确定基于人工肌肉的行走肢的行走状态和捕鱼器本体的升降高度,确定待捕鱼群。
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