[发明专利]基于仿生鱼类觅食的海洋垃圾回收路径规划方法及系统

说明书

本发明公开了基于仿生鱼类觅食的海洋垃圾回收路径规划方法及系统，方法包括：根据模拟鱼类觅食器官获取障碍物的第一识别结果和水面漂浮物的第二识别结果；然后将所述第一识别结果和所述第二识别结果输入强化学习网络中进行迭代学习，生成路径规划策略；最后结合垃圾回收设备的运动风险系数和能源条件系数，确定所述垃圾回收设备的回收路径。本发明能够实现对海洋漂浮垃圾的高效率清理回收，本发明可广泛应用于数据处理技术领域。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其是基于仿生鱼类觅食的海洋垃圾回收路径规划方法及系统。

背景技术

随着社会的发展和科技的进步，海洋漂浮垃圾数量不断增多，影响了人类赖以生存和发展的海洋生态系统，而用自动自主运行的水面垃圾清理装置代替低效率的人工清理是未来的发展趋势。现有的自动化的水面垃圾清理船或系统，其构成以机械装置和物联网装置为主，通过不同的机构、模块、装置相结合以对水面(海面)漂浮垃圾进行回收清理，它们中有部分结合了自动控制、智能识别和多旋翼无人机等技术来对水面的垃圾进行搜索检测、快速清理，在一定程度上提高了回收清理效率。

现有技术一般无法实现专门针对自身任务(即清理回收海面、水面垃圾)的路径规划，部分技术仅靠机械装置和物联网的结合提高回收清理效率；部分技术虽然实现自动化，但其所包含的系统无法根据自身和外界情况、目标情况不断进行优化和学习，缺乏对自身行动的有效规划；且包括上述技术在内的大部分技术没有很好地将能源条件作为规划的一环。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种基于仿生鱼类觅食的海洋垃圾回收路径规划方法及系统，实现对海洋漂浮垃圾的高效率清理回收。

本发明的一方面提供了一种基于仿生鱼类觅食的海洋垃圾回收路径规划方法，包括：

根据模拟鱼类觅食器官获取障碍物的第一识别结果和水面漂浮物的第二识别结果；

将所述第一识别结果和所述第二识别结果输入强化学习网络中进行迭代学习，生成路径规划策略；

结合垃圾回收设备的运动风险系数和能源条件系数，确定所述垃圾回收设备的回收路径。

可选地，所述方法还包括：

采用视觉传感器结合流量压强传感器的方式来模拟鱼类的感觉器官；

采用流量压强传感器来辅助获取水流流速和方向的变化信息。

可选地，所述方法还包括采集障碍物的图像信息，该步骤具体包括：

采集所述障碍物的RGB图像；

将所述RGB图像转化为HSV图像；

对所述HSV图像进行高斯滤波处理，去除所述HSV图像中的高频噪声干扰；

使用Canny算子检测所述HSV图像中的水岸线，分割出水面区域；

对所述水面区域图像去除亮度成分元素，提取饱和度分量，得到所述图像信息。

可选地，所述根据模拟鱼类觅食器官获取障碍物的第一识别结果和水面漂浮物的第二识别结果，包括：

对所述图像信息进行增强处理，得到图像二值化数据；

对所述图像二值化数据进行开运算去噪，提取连通区域的轮廓信息；

计算所述轮廓信息的面积和质心坐标；

将轮廓面积处于设定值范围内的物体识别为水面漂浮物；将轮廓面积大于设定值范围的物体识别为障碍物；

根据所述质心坐标确定所述水面漂浮物的位置和所述障碍物的位置，得到所述第一识别结果和所述第二识别结果。