海洋覆盖了地球表面 70%以上的面积，蕴藏着丰富的资源。为更好地开发利用海洋，操作简便、高效且自主 性强的水下机器人成为关键装备。机器鱼在一众水下机器人中，因其出色的灵活性与环境友好性，近年来受到 广泛研究关注，并被应用于多个水下领域。 然而，水下环境的复杂性对机器鱼的感知能力提出了严峻挑战，尤其是流速感知能力，直接影响到其环境适应 性与任务执行效果。受自然界鱼类侧线器官的启发，此前已有研究人员开发了压力型、变形型等多种人工侧线 （ ALL）传感器。但现有ALL传感器在实际应用中仍面临显著干扰：一方面易受机器鱼自身运动（如偏航、 俯仰）影响，另一方面也受到鱼体周围涡流的干扰。 因此，如何开发一种能够实现特定方向流速感知、并有效抑制多方向噪声的 ALL传感器，已成为当前机器鱼 研究领域的重要课题。 ▍提出新型传感器，助力实现精准流速感知 面对上述挑战， 浙江大学赵朋教授与张承谦博士课题组开展了深入研究，并提出一种基于磁触觉感知原理、 具备流速解耦检测能力的磁式 ALL传感器。 前不久，该研究成果的 相关论文已以 " Online velocity estimation of a robotic fish usi ...