1.一种水下机器人智能抓取装置，其特征在于：包括水下机器人承载体、推进器模块、导流罩及浮材模块(1)、控制舱(6)、双目相机(3)、电池舱(11)、机械手旋转云台、机械手模块、深度传感器模块、回收篓(4)；所述水下机器人承载体包括导流罩下方的承载体以及两个相互平行的承载体水下机器人承载体Ⅰ(9‑1)和水下机器人承载体Ⅱ(9‑2)；所述推进器模块包括两个对称设置的固定连接在控制舱(6)的两侧的前进/后退推进器(12)以及四个固定连接在导流罩下方的承载体上的前进/后退推进器(12)；两个上浮/下潜推进器(5)固定连接在控制舱(6)的两侧，所述导流罩及浮材模块(1)位于两个上浮/下潜推进器(5)前后两侧；所述控制舱(6)固定于水下机器人整体框架中央，控制舱(6)内部设置有电调调速单元、控制单元和双目相机(3)；所述电池舱(11)位于控制舱(6)的正下方，电池舱(11)通过电池舱卡扣(10)固定于水下机器人承载体上；所述机械手旋转云台包括舵机(13)及舵盘(14)，所述舵机(13)固定在机器人底部框架中央，舵盘(14)固定于舵机(13)之上；所述机械手模块包括机械臂(15)和固定连接在机械臂(15)末端的机械手末端机械夹爪(16)，机械臂(15)通过卡扣固定于舵盘(14)下方；所述深度传感器(7)固定连接在控制舱(6)的尾部，深度传感器(7)与双目相机(3)固定高度相同；所述回收篓(4)位于机械手模块左侧。

2.一种水下机器人智能抓取其方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：结合待抓取目标的视觉图像和自身特征，对待抓取目标数据库中的目标图片进行图像预处理，并建立待抓取目标的数据集，使用数据集对神经网络模型进行离线训练，训练完成后将模型部署至水下机器人控制舱(6)内的控制单元；

步骤2：对水下机器人进行航迹规划，将水下机器人部署至水下后，机器人按离线规划的航迹进行巡逻，并利用自身搭载的双目相机在线搜索，控制单元对采集的图像进行灰度化和特征增强，最后通过神经网络模型判断是否为待抓取目标，若是则水下机器人主动趋近目标，若不是则继续沿航迹搜索；

步骤3：当确定目标存在，水下机器人向待抓取目标趋近至待抓取目标进入图像中的抓取域，保持待抓取目标处于抓取域内，双目相机测定待抓取目标中心点像素深度值，通过计算推算出目标的实际位置；

步骤4：读取深度传感器(7)当前示数，计算出水下机器人应下潜的深度，控制单元控制竖直方向推进器使水下机器人下潜，直至目标处于机械手深度抓取域，控制单元控制机械手闭合对目标抓取随后控制单元控制机械手旋转云台，云台带动机械手水平转动，将目标放入回收篓(4)，云台再次转动使机械手回到中位，抓取完成；

步骤5：重复上述步骤1到步骤4，可持续对待抓取目标进行抓取，直至回收篓(4)满载，水下机器人上浮至水面，清空回收篓(4)。

3.根据权利要求2所述的一种水下机器人智能抓取方法，其特征在于：在步骤2中，若判断目标为待抓取目标，则框选出机械手的矩形抓取框和待抓取目标的矩形目标框，将二者中心点像素坐标分别记为(X,Y)及(u,v)，X和Y为机械手抓取框中心点的像素横、纵坐标；u和v分别为目标框中心点的像素横、纵坐标。

4.根据权利要求2在步骤3所述的一种水下机器人智能抓取方法，其特征在于：在步骤3中，为了减小图像处理的计算量，对双目相机采集的三色RGB图像进行灰度化：Grey(i,j)＝a·R(i,j)+b·G(i,j)+c·B(i,j)其中(i,j)为所采集图像上横坐标为i纵坐标为j的像素点，Grey(i,j)为灰度化后该像素点的灰度，R(i,j)、G(i,j)、B(i,j)分别为像素点(i,j)在红色通道、绿色通道和蓝色通道的数值，a、b、c分别为赋予R、G、B三种颜色通道的比例系数；若确定目标存在，则记目标框中心点横坐标与机械手抓取框像素横坐标之差为E＝u‑X；当E＞0表明目标位于机械手右侧，机器人左侧推进器组加速使机器人整体向右转；当E＜0表明目标位于机械抓手左侧，机器人右侧推进器组加速使机器人整体向左转；当E＝0则保持机器人左右两组电机转速不变，继续行进；抓取域设定如下：以机械手抓取框中心点(X,Y)为中心，δ为长度单位向上下左右延伸的矩形区域[X±δ,Y±δ]；

计算目标真实位置过程如下：

双目相机测定的像素深度值为w，待抓取目标的实际位置三维坐标为[Xw,Yw,Zw]，其中Xw、Yw、Zw分别物体投影在世界坐标系中x轴y轴和z轴的坐标；根据坐标转换关系可推算出目标在世界坐标系下的坐标即真实位置：

其中dx、dy、u0、v0、f为相机的内部参数，dx和dy代表像素点在图像坐标系沿x轴和y轴的真实物理尺寸，(u0,v0)为图像坐标系原点在像素坐标系下的横纵坐标，f为相机的焦距，γ为扭曲因子；为0向量，R和T为相机的外部参数；R为3×3的旋转矩阵，代表相机三维坐标系转换至世界坐标系三个坐标轴的角度转化关系，T为3×1的偏移矩阵，代表相机三维坐标系转换至世界坐标系原点产生的偏移量。

5.根据权利要求2所述的一种水下机器人智能抓取方法，其特征在于：在步骤4中，机器人下潜至抓取位置前深度传感器(7)示数为H，双目相机与机械手之间的高度为h，机械手深度抓取域定义为Zw±ε，其中ε为抓取深度偏差；则机器人需要下沉的深度为Zw‑h±ε，深度传感器(7)保持的深度K为：K＝H+(Zw‑h)±ε。