仿生側線賦能水下機器人精準感知與智能導航

  中國報告大廳網訊，2025年5月21日

  在複雜水域環境中，傳統水下機器人的自主導航長期面臨水流擾動、低能見度等挑戰。自然界中的魚類卻能在暗流涌動的環境下靈活避障、精準定位，其核心奧秘在於獨特的側線系統——通過感知周圍水流變化實現環境適應性運動。這一生物智慧為仿生機器人研發提供了重要啟發，推動科學家開發出新型傳感技術，顯著提升了水下機器人的環境交互能力與作業效能。

  一、仿生側線系統的原理突破

  魚類的側線系統由成排的神經丘構成，能夠實時捕捉水流方向和速度變化。研究團隊受此機制啟發，研發了FlowSight仿生側線傳感器。該裝置採用柔性矽膠觸鬚模擬生物結構特徵，在水流衝擊下產生形變，並通過內置高清攝像頭連續記錄圖像數據。這種設計實現了對水流矢量信息的高精度解析，突破了傳統水下傳感技術依賴外部設備或複雜算法的局限性。

  二、深度學習驅動的精準感知

  FlowSight傳感器的核心創新在於將機械形變轉化為視覺信號處理問題。當水流作用於觸鬚時，其微小位移被攝像頭以圖像序列形式捕捉，隨後通過深度學習模型進行實時分析。實驗數據顯示：該系統對水流速度的測量相對誤差為3.05%，方向識別精度達到0.98%的相對誤差水平。這種單點無輔助傳感方式，使水下機器人能夠獨立完成環境感知與運動決策，極大提升了複雜水域中的作業可靠性。

  三、閉環控制下的智能導航實踐

  研究人員將FlowSight傳感器集成到仿生水下機器人平台，在真實水域環境中驗證其性能表現。測試結果顯示：搭載該傳感器的機器人可自主實現逆流巡遊、動態姿態調整等高難度動作，運動軌跡與生物魚類的適應性行為高度相似。這種基於水流感知的閉環控制技術，為深海勘探、珊瑚礁監測等任務提供了新解決方案，顯著降低了對視覺導航和聲吶系統的依賴程度。

  總結

  仿生側線傳感器FlowSight的研發成功，標誌著水下機器人感知系統向生物智能又邁進一步。通過融合柔性傳感結構與人工智慧算法，該技術不僅實現了水流矢量的高精度解析，更突破了傳統設備在複雜環境中的應用瓶頸。未來隨著技術疊代升級，這種具備"水流智慧"的仿生裝備將在海洋科考、水下救援等領域發揮更大價值，為人類探索深藍世界提供關鍵技術支持。

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