中国报告大厅网讯，2025年5月21日

  在复杂水域环境中，传统水下机器人的自主导航长期面临水流扰动、低能见度等挑战。自然界中的鱼类却能在暗流涌动的环境下灵活避障、精准定位，其核心奥秘在于独特的侧线系统——通过感知周围水流变化实现环境适应性运动。这一生物智慧为仿生机器人研发提供了重要启发，推动科学家开发出新型传感技术，显著提升了水下机器人的环境交互能力与作业效能。

  一、仿生侧线系统的原理突破

  鱼类的侧线系统由成排的神经丘构成，能够实时捕捉水流方向和速度变化。研究团队受此机制启发，研发了FlowSight仿生侧线传感器。该装置采用柔性硅胶触须模拟生物结构特征，在水流冲击下产生形变，并通过内置高清摄像头连续记录图像数据。这种设计实现了对水流矢量信息的高精度解析，突破了传统水下传感技术依赖外部设备或复杂算法的局限性。

  二、深度学习驱动的精准感知

  FlowSight传感器的核心创新在于将机械形变转化为视觉信号处理问题。当水流作用于触须时，其微小位移被摄像头以图像序列形式捕捉，随后通过深度学习模型进行实时分析。实验数据显示：该系统对水流速度的测量相对误差为3.05%，方向识别精度达到0.98%的相对误差水平。这种单点无辅助传感方式，使水下机器人能够独立完成环境感知与运动决策，极大提升了复杂水域中的作业可靠性。

  三、闭环控制下的智能导航实践

  研究人员将FlowSight传感器集成到仿生水下机器人平台，在真实水域环境中验证其性能表现。测试结果显示：搭载该传感器的机器人可自主实现逆流巡游、动态姿态调整等高难度动作，运动轨迹与生物鱼类的适应性行为高度相似。这种基于水流感知的闭环控制技术，为深海勘探、珊瑚礁监测等任务提供了新解决方案，显著降低了对视觉导航和声呐系统的依赖程度。

  总结

  仿生侧线传感器FlowSight的研发成功，标志着水下机器人感知系统向生物智能又迈进一步。通过融合柔性传感结构与人工智能算法，该技术不仅实现了水流矢量的高精度解析，更突破了传统设备在复杂环境中的应用瓶颈。未来随着技术迭代升级，这种具备"水流智慧"的仿生装备将在海洋科考、水下救援等领域发挥更大价值，为人类探索深蓝世界提供关键技术支持。