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作品名称：半潜式智能救助机器人
学校名称：山东交通学院（威海）
参赛队伍：中韵智能团队
队伍编号：229659
参赛学生：温秉林王浩成唐艳晖张恩童
指导老师：潘德位陈娟娟
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

针对全球溺水事故高发、传统水上救援存在风险高、效率低、适用范围窄等痛点，本项目研发 “半潜式智能救助机器人”，聚焦冰面、水面、陆地多场景救援需求。机器人融合半潜式双体船特殊结构、智能视觉识别与精准姿态控制技术，可实现自主避障、落水者动态识别、自适应姿态调整及平稳打捞，将救援模式从 “人工经验驱动” 升级为 “智能设备主导”。通过多目标优化算法优化主尺度设计，搭载改进型 YOLOv8 视觉系统及 PID 电机转速补偿机制，显著提升救援速度与安全性，目前已完成五代样机迭代，具备明确的产业化前景与社会价值。

结构创新：半潜式双体船设计提升稳性与适应性突破传统救援装备单一工况局限，采用半潜式 + 双体船复合结构，减弱风浪对船体重心与浮心的影响，确保复杂水流环境下的抗风浪性与安全性。搭配防水冰刀状履带与攀冰履带，实现陆地、冰面、水面连续运行及越障功能，解决 “冰面难上、水面不稳” 的核心痛点。

控制创新：PID 算法保障救捞过程平稳性针对救捞网绳索受力不均、运行倾斜的痛点，基于 Arduino IDE 开发 PID 控制算法，结合船舶无刷直流电机数学模型，对电机转速进行实时补偿，确保救捞网平稳升降，避免因落水者姿态差异或水流干扰导致的救援失败，提升打捞安全性。

智能识别创新：改进型 YOLOv8 模型实现高精度落水者检测针对复杂水域场景适配性难题，优化 YOLOv8 源码形成 YOLOv8-AFPN-P2345-Custom 模型，识别精度（mPA 值）达 97.8%。结合轻量级 OpenPose 人体姿态估计，可快速捕捉落水者位置与姿态信息，同步反馈至救援终端，解决传统救援 “识别慢、误判高” 的问题。