核心观点 - 中国科学院自动化研究所研发FlowSight仿生侧线传感器 赋予水下机器人精准水流感知能力 为复杂水域自主导航与环境监测提供新路径 [4][5] - FlowSight传感器基于鱼类侧线系统原理 利用柔性硅胶触须与深度学习模型实现水流速度与方向的高效矢量感知 速度测量误差3.05% 方向误差0.98% [4][5] - 传感器已集成于仿豹鲂鮄水下机器人RoboDact 成功实现逆流巡游与动态调姿等闭环控制实验 为水下勘探与生态监测提供创新方案 [5] - 研究成果发表于IEEE《机器人汇刊》 标志技术突破获国际学术认可 [5] 技术原理 - FlowSight传感器模仿鱼类侧线神经丘结构 通过柔性硅胶触须捕捉水流冲击形变 内置摄像头将形变转化为图像序列 [4] - 采用深度学习模型解析图像序列 直接输出水流速度与方向矢量 实现单点无辅助设备的高效感知 [4] 性能指标 - 水流速度测量相对误差3.05% 方向测量相对误差0.98% 达到高精度感知标准 [4][5] 应用验证 - 在仿豹鲂鮄水下机器人RoboDact上完成集成测试 验证基于水流感知的闭环运动控制能力 [5] - 机器人可模拟真实鱼类行为 实现逆流巡游与动态姿态调整 适用于复杂水域作业场景 [5] 学术影响 - 研究成果通过IEEE《机器人汇刊》发表 体现技术原创性与学术价值 [5]