为提升船舶与海洋工程水下作业的自主化水平,该文提出一种基于MB-Grasp模型的水下目标物抓取方法。首先通过搭载于作业平台的双目相机获取目标物RGB图像,再结合半全局立体匹配算法得到视差深度图;随后将RGB图像和深度图输入MB-Grasp网络,估计目标物的位置、种类及抓取角,并通过坐标变换计算其在机械臂基坐标系下的位姿;最终利用RRT*（rapidly-exploring random tree star）算法进行路径规划,通过逆运动学求解各路径点关节角,经多项式插值生成关节空间平滑轨迹,驱动机械臂完成抓取。该研究搭建了模拟船舶水下作业环境的实验平台,成功实现了对模拟缆线和小型部件等目标的自主抓取,为船舶水下自主作业提供了可行方案。