1.一种水下智能网衣清洗机器人应用方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用数字孪生技术在计算机上构建网箱模型，作为机器人清洗工作的虚拟环境；

S2、将水下智能网衣清洗机器人放入水中，并在计算机上导入机器人的模型，通过机器人上的传感器进行定位，自动调整机器人与网箱的相对位置；

S3、机器人执行水下巡检任务，利用水下相机捕获待清洗物体的污迹图像数据，并利用卷积神经网络对污迹区域进行精确识别和分割，结合物体的几何形状和尺寸信息，智能标定清洗区域；

S4、通过SCADAS数据采集设备收集现场数据，包括视频流、海水流速、水下压力及机器人姿态，将已收集数据制备成数据集,供数字孪生模型训练使用，采用积分强化学习训练数字孪生模型，并构建值函数以及初始时刻的控制策略和扰动输入,利用IoT边缘网关进行分析处理实时更新数字孪生模型的物理和运动状态；

S5、根据清洗区域的标定等级和附着物形状，通过路径规划方法在数字孪生模型中模拟清洗过程，优化清洗路径并进行仿真测试，将测试结果转化为实际清洗指令；

S6、在水流和压力变化时，基于已接收的控制策略和扰动输入进行动作，水下机器人更新自身状态，同时将位置、姿态、线速度以及角速度状态数据信息反馈到数字孪生模型，进一步基于反馈的状态数据实时进行对比以修正数字孪生体，通过选出最优系统设计方案调节推进器功率输出，实现机器人的自适应姿态调整，确保清洗过程的连续性和高效性。

2.根据权利要求1所述的水下智能网衣清洗机器人应用方法，其特征在于，采用数字孪生技术进行参数化建模，构建网衣清洗机器人和养殖网箱的三维数字模型，精确模拟机器人与网箱的物理交互，利用水下高清摄像头捕捉特定标志辅助定位，智能规划清洗路径，并通过仿真模拟验证路径的可行性。

3.根据权利要求1所述的水下智能网衣清洗机器人应用方法，其特征在于，在清洗过程中，结合网箱附着物的种类、密度分布和海况数据，通过贴网力传感器动态调整推进器功率，确保清洗盘与待清洗表面保持恒定的接触力，实现高效清洗。

4.根据权利要求1所述的水下智能网衣清洗机器人应用方法，其特征在于，所述数据集包括：几何数据：通过激光扫描、声呐或其他3D成像技术获取网衣的尺寸特征、结构特征，水下机器人的尺寸特征、结构特征，水的深度，水域体积；

动力学数据：使用力传感器、惯性测量单元获取水动力学、系统动力学、浮力、螺旋桨推进性能、结构受力分析的数据；

操作数据：获取机器人执行清洗任务时的操作数据，包括轨迹、速度、力矩、机器人输入输出特性。

5.根据权利要求1所述的水下智能网衣清洗机器人应用方法，其特征在于，利用卷积神经网络对图像数据进行精确分类，通过非极大值抑制算法筛选最佳候选区域，排除冗余信息，确保清洗过程的精确性。

6.一种智能清洗机器人系统，其特征在于，采用如权利要求1‑5中任一项所述的智能网衣清洗机器人应用方法，包括：水下相机，设置于机器人的侧面，用于捕获污迹图像数据；

刮刷盘，设置于机器人的底部，用于清洗作业；

照明灯，用于为水下相机提供辅助照明；

姿态检测模块，包括陀螺仪、加速度计、指南针、深度传感器、温度传感器、压力传感器，用于检测机器人的姿态；

驱动模块，由电调驱动的推进器构成，用于控制机器人的运动；

脐带缆，用于水下机器人与水上控制台之间的通讯；

水上控制台，用于构建数字孪生模型、进行仿真模拟测试，并根据相机采集的污迹信息控制机器人按清洗路径运动，执行清洗作业。