中国科学院研发FlowSight仿生传感器，让水下机器人拥有精准水流感知能力

受到自然界中鱼类通过侧线系统感知水流变化并在水下灵活导航、躲避障碍的启发，中国科学院自动化研究所的智能机器人系统研究团队近日开发出了一种名为FlowSight的仿生侧线传感器。这款传感器能够赋予水下机器人精准的流体感知能力，为其在复杂水域中的自主导航和环境监测任务提供了新的解决方案。 FlowSight传感器的设计基于仿鱼侧线神经丘，采用了柔性硅胶触须作为水流传感元件。当水流冲击触须时，内置的高清摄像头会实时捕捉触须的变形信息，生成图像序列。随后，通过深度学习模型从图像中解析出水流的速度与方向，从而实现对水流矢量的高精度感知。实验结果显示，FlowSight在水流速度测量上的相对误差仅为3.05%，在水流方向测量上的相对误差仅为0.98%。 为了验证FlowSight传感器的实际应用效果，研究团队将其集成到一款名为RoboDact的仿生水下机器人上。通过多次测试，RoboDact能够像真实的鱼类一样，根据感知到的水流信息逆流而行，并动态调整自身的姿态和速度，适应各种复杂的水下环境。这不仅提升了机器人的自主导航能力，也为水下勘探和生态监测任务提供了一个全新的视角。 这项研究成果以“FlowSight: 基于视觉的仿生侧线传感器实现水流感知”为题，近期发表在著名的《IEEE Transactions on Robotics》期刊上。该研究项目的部分资金来自“脑科学与类脑研究”国家科技重大专项、国家自然科学基金和中国博士后科学基金等项目的支持。 业内人士认为，FlowSight传感器的创新之处在于将生物仿生技术和计算机视觉完美结合，解决了传统水下导航系统在复杂环境中精确度不高的问题，有望推动水下机器人技术的进一步发展。中国科学院自动化研究所长期致力于智能机器人领域的研究，是国际上具有一定影响力的科研机构之一。这项成果再次彰显了其在先进机器人技术方面的领先地位。