本发明涉及海水网箱养殖，具体而言，特别涉及一种基于网衣清洗装置的自动清洗方法。
背景技术：
1、在现代网箱养殖中，用网衣围成一定的水下封闭空间。随着时间的推移，网衣为各种藻类、贝类等生物的生长，提供了合适的环境，网孔的通透性是影响水流交换的关键因素，关乎养殖产品能否正常生长，因此网衣清洗成为网箱养殖重要工作之一。传统的网衣清洗机器人的操作方法是为器人配置操作站，由操作员观察机器人摄像机拍摄的监控视频画面，并操纵操作杆，手动控制机器人的清洗运行，这种方式要求操作员要长时间的精力集中，并且经验不足的操作员容易出现清洗遗漏的现象。
2、目前国内外均有不少企业研发了网衣清洗类的产品，清洗的技术也在快速发展。mainstay manta支持半自动和遥控清洗策略，在半自动模式下，机器人以恒定的速度运行，当遇到某些关键点(如转弯点或边缘)时操作员可以使用遥控器微调机器人运行的位置和方向，类似于汽车的定速巡航，这种方法节省一定程度的人力。国内网衣清洗仍是以人工清洗为主，并没有成熟商用的自动清洗解决方案。
3、随着各种技术和设计理念都在不断尝试和演进，智能化、自动化的清洗技术是行业必然的发展趋势。
4、洗网机器人通常具有网络摄像机、照明灯、履带和推进器，可以在网衣上爬行或依靠推进器滑行。洗网机器人通常具有毛刷或高压水洗盘等洗网装置，在机器人贴紧网衣后进行网衣的清洗。
5、洗网机器人配置操作站在网箱中进行洗网作业。操作站包含远程监控系统、洗网机器人上位机系统，以及用于控制机器人运动的摇杆、按键、旋钮等指令系统。监控系统，可以及时返回网络摄像机的视频，实时看到水下清洗的情况。
6、洗网作业时，操作站的指令系统，发出控制命令使得洗网机器人推进器旋转，将机器人紧贴到网衣上，通过监控画面可以得到机器人是否已经贴到网衣上。在机器人贴到网衣上之后，操作员通过操作站的指令系统控制机器人前进，根据视频画面可以清晰的显示已清洗的痕迹，再根据既定的清洗路径，使用指令系统指挥机器人依次清洗直至清洗完成。
7、在清洗作业时，首先，由于水下环境复杂，机器人容易走偏，其次，一旦机器人滑落，只能就近贴网清洗，这就要求操作员始终监视视频画面，时刻保持警惕状态，驾驶机器人走在既定的路线上，才能尽可能大面积的覆盖网衣。现有文献没有详细论述过洗网机器人在网箱中进行自动清洗的方法，遥控式清洗是现在清洗操作的主流，但要保持精力集中，不停的调整清洗朝向和速度，尽管国外出现半自动的清洗操作但还是需要人工间断地进行干预，国内尚未出现自动清洗的案例和方法。
技术实现思路
1、为了弥补现有技术的不足，本发明提供了一种基于网衣清洗装置的自动清洗方法。
2、本发明是通过如下技术方案实现的：一种基于网衣清洗装置的自动清洗方法，网衣清洗装置包括洗网机器人、网络摄像机、照明灯、水压传感器和超短基线定位系统，网络摄像机分别位于洗网机器人前后，照明灯分别位于洗网机器人的前后，水压传感器位于洗网机器人的密封舱上，超短基线定位系统包括基站和信标，信标位于洗网机器人身上；
3、具体包括以下步骤：
4、步骤s1、网箱中固定安装超短基线基站，基站固定在网箱的框架上；
5、步骤s2、程序预定清洗路径，完成环形清洗一层，向斜下方行走，增加洗网机器人所处位置的深度h，h≤hclean，hclean是机器人洗盘的实际清洗宽度，运行时顺时针一层，逆时针一层，依次循环，直至清洗整个网衣；
6、步骤s3、洗网机器人在水面附近贴紧网衣后，启动自动清洗模式，根据超短基线定位给出的当前位置记为初始位置ps，此时将目标深度hdepth设定为1，即保持1米水深，横向进行第一层清洗，采用深度控制模式，使用闭环负反馈控制算法控制机器人的所处深度，保持在hdepth±δh以内；
7、步骤s4、深度控制模式具体包括以下步骤：当前深度与目标深度hdepth的误差|herror|＞δh时，进行深度调节，lnow是洗网机器人当前的机头朝向，根据herror计算出洗网机器人机头需要调整到的朝向lobj和水平向前方向l0的夹角θ∈(-θlinit,θlim it)，s1是系数加权，是根据工程经验调试获得的，v是机器人运行的推算速度，将θ限定在最大允许角度±θlimit范围内，从而得到机器人机头需要旋转的角度δθ，机器人旋转δθ后即达到机头朝向lobj，在按照新机头朝向lobj运行tdepth时间后，再次判断误差是否满足|herror|＞δh并计算新的θ和δθ，即以tdepth为深度控制周期使得机器人沿着hdepth±δh运行；深度控制持续时间tcontinuous将在|herror|≤δh成立时或者图像循迹模式生效时清零，若持续运行了规定的最大深度控制时间tlimit后，深度仍然不能达到|herror|＜δh，说明深度控制失效，此时切换为定身模式并报警等待人工接管；
8、步骤s5、不断查询超短基线定位信息，只判断定位数据的水平坐标x和y，不需要判断垂直坐标z，判断是否已经完成一层的清洗，回到起始位置ps；
9、步骤s6、判断已经完成一层清洗后，进行超短基线定位数据处理，剔除超短基线定位异常值，并计算清洗深度的方差r，设置rthreshold为深度误差阈值，每清洗完一层，计算方差r，当这一层的r＞rthreshold时，视为存在漏清洗可能，发出本层漏洗风险警告，将本层深度赋给hdepth，程序自动引导机器人按照深度控制重新清洗本层；同时，在上位机中使用三维方式绘制洗网机器人在网箱的清洗路径图，供用户查阅，用户根据三维视图也可以决定手动选取某一水层，控制洗网机器人对该水层进行重复清洗；
10、步骤s7、已经完成一层清洗且无漏洗风险警告情况下，在接下来更深一层的清洗时，首先使用深度控制模式向斜下方行走，增加洗网机器人所处位置的深度h，机器人切换前进方向，采用与上一层相反的方向为艏向的方式，记录本层清洗的起始位置ps，从第二层开始采用图像循迹模式；
11、步骤s8、图像循迹模式具体包括以下步骤：识别得到未清洗区域和清洗区域的分割线，在图像中的比例k％位置划有参考线，如果附着的区域在左侧，则从图像左边缘向右计k％找到参考线，如果附着区域在右侧，则从图像右边缘向左计k％找到参考线；计算提取分割线与参考线的横向误差δe，且计算分割线与图像水平边线的角度为α，计算航向误差δα＝α-90，计算出需要调整机器人转向的角度，并对角度进行限制在允许的范围内，其中s2是系数，v是推算速度，转向角度和速度组成的控制向量根据视频实时计算并更新；
12、步骤s9、出现无法识别到分割线的情况，此时将从图像循迹模式临时切换为深度控制模式，将保持机器人深度hdepth±δh运行，即hdepth为图像循迹模式失效时，洗网机器人所处的深度，使用深度控制模式运行；
13、步骤s10、重复执行步骤s5-s9自动清洗整个网衣，根据三维清洗轨迹对整个网箱的清洗工作进行复盘。
14、作为优选方案，步骤s3中在第一层清洗时，图像循迹模式不生效。
15、作为优选方案，步骤s8中k的值可以设定调节，k的值通常大于70。
16、作为优选方案，在自动清洗过程中存在危险处理机制：
17、a、如果视频中网衣消失，不能提取清洗区和未清洗区的分界线；
18、b、机器人姿态突然变化大于阈值即
19、a和b两个条件同时满足则认为洗网机器人(1)脱网，此时保持洗网机器人(1)稳定在当前水深，发出报警等待人工接管。
20、进一步地清洗第一层时条件a不能满足，仍然可以判断条件b来实现危险处理。
21、本发明由于采用了以上技术方案，与现有技术相比使其具有以下有益效果：本发明提供了一种自动进行清洗的方法，解决对网衣清洗自动化操作的需求。本发明结合超短基线定位技术、机器视觉技术、机载水压传感器实现洗网机器人的自动洗网方法，减少对操作员的要求，节约人力，并提高清洗的覆盖率。
22、本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
1.一种基于网衣清洗装置的自动清洗方法，其特征在于,所述网衣清洗装置包括洗网机器人(1)、网络摄像机(2)、照明灯(3)、水压传感器(6)和超短基线定位系统，网络摄像机(2)分别位于洗网机器人(1)前后，照明灯(3)分别位于洗网机器人(1)的前后，水压传感器(6)位于洗网机器人(1)的密封舱上，超短基线定位系统包括基站(4)和信标(5)，信标(5)位于洗网机器人(1)身上；
2.根据权利要求1所述的一种基于网衣清洗装置的自动清洗方法,其特征在于,所述步骤s3中在第一层清洗时，使用深度控制模式，图像循迹模式不生效。
3.根据权利要求1所述的一种基于网衣清洗装置的自动清洗方法,其特征在于,所述步骤s8中k的值可以设定调节，k的值通常大于70。
4.根据权利要求1所述的一种基于网衣清洗装置的自动清洗方法,其特征在于,所述在自动清洗过程中存在危险处理机制：
5.根据权利要求4所述的一种基于网衣清洗装置的自动清洗方法,其特征在于,所述清洗第一层时条件a不能满足，仍然可以判断条件b来实现危险处理。
