1.一种遥控海参采捕机器人，其特征在于，包括：

机架；

驱动器，其安装于机架上，用以驱动机架变换水中位置；

具有图像采集器的控制器，其用以采集并识别水中海参位置并控制吸参装置动作；

吸参装置，其受控于控制器，按照控制器命令吸取海参；

所述吸参装置至少具有能够吸取海参的吸参罩、吸参管道、能够打开储参箱供被吸取海参进入储参箱中并向吸参管道传递吸取海参负压的吸参孔开关板、储参箱以及能够通过抽水以在储参箱中形成吸取海参负压的抽水泵；

所述控制器采用机器视觉跟踪和定位技术控制驱动器来调整机器人捕捞位置；

所述控制器至少具有：

图像采集模块，其用以实时采集机器人周围环境图像数据；

通信模块，其用以实现第一控制模块与第二控制模块进行数据通信；

第一控制模块，其用以控制驱动器调整机器人位置并控制吸参装置按照控制器命令吸取海参；

图像显示模块，其用以同步显示所采集的机器人周围环境图像数据；

操作识别模块，其用以通过通信模块向第一控制模块发布命令进而控制驱动器调整机器人位置；

图像标记模块，其用以用户在所述机器人周围环境图像数据上标定海参识别位置并识别所标识的海参识别位置；

第二控制模块，其用以基于所标识的海参识别位置、所采集机器人周围环境图像数据创建自动跟踪定位模型以进一步通过通信模块向第一控制模块发布命令进而控制驱动器调整机器人位置并控制吸参装置按照控制器命令吸取海参；

所述海参识别位置的识别过程为在所述机器人周围环境图像数据上以人工指定的触点位置为中心生成具有一定几何面积的图像截取边框以截取海参首尾两端的图像数据；其中，设定所截取海参首端的图像数据、所截取海参尾端的图像数据分别使用像素值矩阵x1、x2表示；

所述自动跟踪定位模型基于机器视觉跟踪和定位技术进行创建，其过程包括：步骤1、模型训练：将标识有海参识别位置的机器人周围环境图像数据转化为灰度图像后训练相应的滤波器以及跟踪模型，其还包括；

步骤11、对所述像素值矩阵x1进行快速傅立叶变换FFT以获得相应的复数矩阵F(x1)，并将所述复数矩阵F(x1)作为跟踪模型,记为m1；

步骤12、将所述复数矩阵F(x1)以及其对应的共轭矩阵进行元素乘运算并获得对应的正则化复数矩阵M(x1,x1)；

步骤13、建立与所述像素值矩阵x1相同大小的二维高斯矩阵y1，并进行快速傅立叶变换，得到复数矩阵F(y1)；

步骤14、将所述复数矩阵F(y1)以及复数矩阵M(x1,x1)进行元素除运算获得对应的滤波器，记为f1；

步骤15、重复上述步骤11‑14，以获取像素值矩阵x2对应的滤波器f2、跟踪模型m2；

步骤2、目标跟踪：获取下一帧机器人周围环境图像数据，标定相应的海参识别位置后生成图像截取边框以截取该帧图像的海参首尾两端的图像数据；其中，设定所截取海参首端的图像数据、所截取海参尾端的图像数据分别使用像素值矩阵z1、z2表示，其还包括；

步骤21、对像素值矩阵z1进行快速傅立叶变换FFT以获得相应的复数矩阵F(z1)；

步骤22、将复数矩阵F(z1)其对应的共轭矩阵与跟踪模型m1进行元素乘运算,得到复数矩阵K(x1,z1)；

步骤23、将复数矩阵K(x1,z1)与滤波器f1进行元素乘运算后求傅立叶反变换得到对应的响应图像矩阵，求取对应的峰值像素位置将其确认为像素值矩阵z1中跟踪目标的新位置，同时进一步求得z1中跟踪目标在该帧整体图像I中的位置O(i1,j1)；

步骤24、基于所确认的跟踪目标的新位置，按照步骤11‑14重新计算新的滤波器f1new和跟踪模型m1new；标记上一帧图像的海参首端的图像数据的滤波器f1old和跟踪模型m1old，并将上述两组滤波器和跟踪模型进行线性组合以获取该帧图像的海参首端的图像数据所对应的滤波器f1和跟踪模型m1，所述线性组合的计算公式如下：f1＝0.1f1new+0.9f1old

m1＝0.1m1new+0.9m1old

步骤25、按步骤21‑24计算图像块z2中跟踪目标在整体图像I中的位置O(i2,j2)，以及获取该帧图像的海参首端的图像数据所对应的滤波器f2和跟踪模型m2。

2.根据权利要求1所述的遥控海参采捕机器人，其特征在于：所述驱动器包括驱动机架在水中沿水平方向推进/后退的水平驱动器；以及驱动机架在水中沿垂直方向上升/下降的垂直驱动器。

3.根据权利要求2所述的遥控海参采捕机器人，其特征在于：所述水平驱动器以及所述垂直驱动器均采用螺旋浆驱动器。

4.根据权利要求1所述的遥控海参采捕机器人，其特征在于：所述吸参装置还具有丝网罩，其用以防止海参进入抽水泵中。

5.根据权利要求1所述的遥控海参采捕机器人，其特征在于：所述遥控海参采捕机器人还包括提升缆绳。