网箱无人投喂作业方法、装置及产品与流程

本技术涉及海洋工程装备的，尤其涉及一种网箱无人投喂作业方法、装置及产品。

背景技术：

1、随着水产养殖行业向深远海及集约化方向发展，重力式网箱养殖对作业效率、成本控制及安全性的技术需求日益迫切，急需实现投喂作业的智能化与无人化转型。

2、当前，重力式网箱的投喂作业普遍采用传统人工模式，即依赖养殖人员驾驶投喂船抵达指定海域，通过人工目测判断网箱位置并进行手动投喂和鱼群观测。然而，这种人工操作方式严重受制于海上复杂多变的气象海况及人员生理极限，不仅劳动强度大、人力成本高昂且存在较大的安全隐患，同时投喂量与靠泊定位的精准度高度依赖个人经验，缺乏实时数据反馈与动态调整机制，导致作业效率低下且难以适应规模化养殖对精准投喂与自动化作业的迫切需求。

3、上述内容仅用于辅助理解本技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本技术的主要目的在于提供一种网箱无人投喂作业方法、装置及产品，旨在解决现有人工投喂方式效率低、安全性差，无法满足水产养殖对无人化、精准化及高效作业的投喂需求的技术问题。

2、为实现上述目的，本技术提出一种网箱无人投喂作业方法，所述的方法包括：

3、获取目标网箱的投喂任务，根据当前环境流向规划无人投喂船的航向轨迹，控制所述无人投喂船以顶流状态向目标网箱航行；

4、当所述无人投喂船航行至预设区域时，通过传感器识别目标网箱并结合位置预测信息获取船箱相对位置，基于所述船箱相对位置确定靠泊点；

5、控制所述无人投喂船抵靠所述靠泊点，并在判定船体位置满足投料条件后，根据预设投喂策略执行投喂任务；

6、若投喂作业结束，则控制机载监控无人机采集鱼群摄食数据，并根据所述鱼群摄食数据优化投喂策略；

7、控制机载监控无人机回收并规划前往下一个目标网箱的航行轨迹，直至完成所有投喂任务。

8、在一实施例中，所述获取目标网箱的投喂任务，根据当前环境流向规划无人投喂船的航向轨迹，控制所述无人投喂船以顶流状态向目标网箱航行的步骤包括：

9、若判定当前投喂任务为作业序列中的首个网箱，则根据预设的网箱编号及位置优先级规划初始航向轨迹；

10、若判定结果为非首个网箱，则根据当前船体位置及已执行的航行线路动态规划航向轨迹；

11、其中，基于流向传感器的流向反馈数据控制无人投喂船的艏向与水流流向相反，生成从当前船位指向目标网箱并以顶流姿态航行的航向轨迹。

12、在一实施例中，所述控制所述无人投喂船以顶流状态向目标网箱航行的步骤之前还包括：

13、采用人工势场法对航向轨迹进行优化，在目标网箱周围构建引力势场，在非目标区域构建斥力势场；

14、根据无人投喂船的艏向与水流流向的关系调整势场参数，控制无人投喂船在合力作用下自动调整艏向指向目标网箱。

15、在一实施例中，所述通过传感器识别目标网箱并结合位置预测信息获取船箱相对位置的步骤包括：

16、利用摄像头识别目标网箱以判定方向，利用雷达获取目标网箱的测定距离；

17、调用预先构建的网箱位置模型，输入当前环境参数获取目标网箱的预测位置；

18、采用卡尔曼滤波算法将所述测定距离与所述预测位置进行数据融合，输出高精度的船箱实时距离。

19、在一实施例中，所述网箱位置模型的构建步骤包括：

20、采集每次投喂作业时的网箱经纬度位置及对应时刻的环境参数，建立网箱位置点图；

21、利用神经网络模型对所述网箱位置点图进行训练，得到环境参数与网箱位置的映射关系，通过输入实时环境参数输出目标网箱的预测位置。

22、在一实施例中，所述基于所述船箱相对位置确定靠泊点的步骤包括：

23、获取目标网箱的半径和无人投喂船的最大转向角度，计算靠泊启动距离；

24、获取所述船箱相对位置中的无人投喂船与目标网箱之间的实时距离；

25、若所述实时距离缩小至小于或等于所述靠泊启动距离，则判断是否满足靠泊启动条件，输出靠泊启动指令；

26、响应于所述靠泊启动指令，获取实时流向数据，并以无人投喂船当前艏向与目标网箱外圆的切点作为靠泊点，所述目标网箱外圆与目标网箱同心且半径比目标网箱半径大预设距离；

27、在靠泊抵近过程中，实时获取更新后的流向数据，并根据艏向与流向的相对关系动态更新所述靠泊点的位置。

28、在一实施例中，所述在判定船体位置满足投料条件后，根据预设投喂策略执行投喂任务的步骤包括：

29、获取投料允许信号，所述投料允许信号是在无人投喂船位于距离目标网箱的预定投喂范围内且持续稳定航行达到预设时间阈值后生成；

30、响应于所述投料允许信号，获取当前目标网箱的编号信息，查询预存储的网箱投料计划表；

31、从所述网箱投料计划表中提取当前目标网箱对应预设投喂量和饲料类型；

32、基于所述预设投喂量和饲料类型，控制投喂设备执行精准投喂作业。

33、在一实施例中，所述控制机载监控无人机采集鱼群摄食数据，并根据所述鱼群摄食数据优化投喂策略的步骤包括：

34、获取投喂完成信号，响应于所述投喂完成信号生成无人机出仓指令并发送至机载监控无人机；

35、控制所述机载监控无人机飞行至已完成投喂的目标网箱上空并悬停；

36、获取所述机载监控无人机上搭载的高清摄像头采集的鱼群摄食行为图像；

37、从所述鱼群摄食行为图像中提取鱼群摄食激烈程度特征和饲料存储量特征值，生成当前目标网箱编号和当前投喂批次的投喂效果评估数据；

38、根据所述投喂效果评估数据更新目标网箱对应的投喂策略参数，所述投喂策略参数包括下一次投喂时的投喂量调整值和投喂频次调整值。

39、此外，为实现上述目的，本技术还提出一种网箱无人投喂作业装置，所述网箱无人投喂作业装置包括：

40、任务规划模块，用于获取目标网箱的投喂任务，根据当前环境流向规划无人投喂船的航向轨迹，控制所述无人投喂船以顶流状态向目标网箱航行；

41、靠泊决策模块，用于当所述无人投喂船航行至预设区域时，通过传感器识别目标网箱并结合位置预测信息获取船箱相对位置，基于所述船箱相对位置确定靠泊点；

42、执行控制模块，用于控制所述无人投喂船抵靠所述靠泊点，并在判定船体位置满足投料条件后，根据预设投喂策略执行投喂任务；

43、策略优化模块，用于若投喂作业结束，则控制机载监控无人机采集鱼群摄食数据，并根据所述鱼群摄食数据优化投喂策略；

44、任务循环模块，用于控制机载监控无人机回收并规划前往下一个目标网箱的航行轨迹，直至完成所有投喂任务。

45、此外，为实现上述目的，本技术还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的网箱无人投喂作业方法的步骤。

46、本技术提出一种网箱无人投喂作业方法、装置及产品，方法包括：获取目标网箱的投喂任务，根据当前环境流向规划无人投喂船的航向轨迹，控制无人投喂船以顶流状态向目标网箱航行；当无人投喂船航行至预设区域时，通过传感器识别目标网箱并结合位置预测信息获取船箱相对位置，基于船箱相对位置确定靠泊点；控制无人投喂船抵靠靠泊点，并在判定船体位置满足投料条件后，根据预设投喂策略执行投喂任务；若投喂作业结束，则控制机载监控无人机采集鱼群摄食数据，并根据鱼群摄食数据优化投喂策略；控制机载监控无人机回收并规划前往下一个目标网箱的航行轨迹，直至完成所有投喂任务。本技术采用基于环境流向规划顶流航行轨迹、融合传感器与位置预测信息确定靠泊点并利用无人机实时监控反馈的技术手段，解决了现有人工投喂方式存在的劳动强度大、安全风险高、依赖经验导致精准度差及作业效率低下的问题；实现了投喂作业的全流程无人化与智能化，有效降低了人工成本，显著提升了作业效率与投喂精准度，并能基于鱼群摄食数据动态优化投喂策略。