工學院謝廣明課題組在仿箱魨機器魚仿魚類側線感知研究方面取得新...

近期，北京大學工學院謝廣明教授課題組在仿箱魨機器魚仿魚類側線感知研究中取得了新進展，相關論文於2020年2月20日在線發表於機器人領域頂級期刊IEEE Transactions on Robotics。

側線系統是大多數魚類和兩棲動物類重要的感知器官，主要由一系列分布在魚體周圍的機械感受器——神經丘組成。這些神經丘包括分布在魚體表面的表面神經丘和分布在骨狀管壁內或鱗片形成的側線管道內的管道神經丘兩類。利用側線系統，魚類可以有效地感知周圍水環境中的水動力學變化信息，並在魚類的趨流、避障、捕食定位、集群等行為中起到重要的作用。近年來，隨著機械、電子、材料及仿生科學的飛速發展，由不同類型的流場傳感器陣列組成的人工側線系統被逐漸地開發出來，並應用於水下機器人，嘗試模擬魚類側線系統感知水流信息的功能，提高水下機器人對外部環境的感知能力。然而，實際上，人工側線系統的應用一直是一個挑戰，鮮有實際應用案例。

謝廣明課題組是國內較早展開仿魚類側線感知研究的團隊，強調以自然為師，向自然學習。該課題組利用傳感器陣列搭建人工側線併集成到機器魚上，賦予機器魚流場環境感知能力，以探究人工側線系統在水下機器人上的實際應用。

集成人工側線系統的箱魨機器魚

在該文章中，謝廣明課題組提出了一種基於人工側線系統的機器魚自主軌跡評估方法。課題組通過觀察自然界中的箱魨魚形態及其側線分布，並根據研究需要對其進行簡化處理，研製了一款搭載有由壓強傳感器陣列組成的人工側線系統的箱體機器魚。課題組深入探究該箱魨機器魚的運動模態，並測取詳細的運動參數信息，為後續的仿魚類側線感知實驗中實驗參數的確定提供參考信息，提出了一個表徵機器魚在多模態運動過程中的動壓變化的模型，該模型將人工側線測取的動壓變化量與機器魚在多模態運動中的運動參數信息——線速度、角速度、運動半徑等關聯起來。課題組基於該模型，通過側線採集的動壓變化量去估計機器魚的運動參數，基於估計的運動參數，設計算法去求解機器魚的軌跡。

上述相關成果以長文（Regular Paper）的形式發表於機器人研究領域頂級期刊IEEE Transactions on Robotics（X. Zheng, W. Wang, M. Xiong, & G. Xie,「Online State Estimation of a Fin-Actuated Underwater Robot Using Artificial Lateral Line System」,2020）。

基於人工側線的機器魚自主軌跡評估研究中探究的機器魚運動模態示意圖

論文的通訊作者為謝廣明，第一作者為課題組在讀博士生鄭興文。上述研究得到了國家自然科學基金委重點項目、重大研究計劃培育項目、面上項目，以及北京市自然科學基金委面上項目資助。合作單位包括美國麻省理工學院和博雅工道（北京）機器人科技有限公司。