来源：水下无人系统前沿科技
作者：刘一函, 王思远, 徐鹏
摘要
随着水下技术的不断发展, 水下仿生感知技术已成为推动海洋科学和技术进步的重要手段之一。水下仿生感知技术通过模仿海豹胡须感知、鱼类侧线系统及章鱼触手感知等水生生物的天然感知机制,可帮助水下机器人、可穿戴设备或其他水下系统实现更精准的目标识别、定位和信息采集。文中综述了水下仿生感知技术的研究现状与发展历程, 重点介绍了仿生传感器的设计原理、材料选择及其在水下目标感知、水下机器人导航避障以及可穿戴设备中的应用。同时探讨了水下仿生感知技术的实际应用前景及其面临的挑战, 展望了其在未来水下机器人、海洋探测与环境监测等领域的广阔应用前景, 最后提出了进一步提升水下仿生感知技术性能、扩大其应用范围的潜在方向。
引言
随着全球海洋探索和环境监测需求的不断增长, 水下技术的进步已成为推动海洋科学和技术发展的关键因素之一。水下环境的特殊性, 如光线不足, 温度、压力变化以及复杂流动等特征, 给水下目标的探测、导航和任务执行带来了巨大的挑战。传统的水下感知技术(如声呐和视觉系统), 虽然在某些场合中有效, 但在复杂、动态的水下环境中仍然面临诸多局限。为此, 仿生感知技术作为一种创新的解决方案, 逐渐在水下设备中得到了广泛应用。
水下仿生感知技术通过模仿水生生物(如鱼类、海豹和章鱼等)独特的感知机制, 模拟其对流场扰动、压力和振动等环境因素的敏锐感知, 从而开发出高效、稳定的水下感知系统。通过仿生感知手段, 水下智能装备可以更加精准地感知复杂环境中的目标变化, 提升目标识别、定位和避障能力, 并为水下目标定位识别、水下机器人性能提升和可穿戴设备研发等提供强大的支持。
近年来, 随着材料科学、微电子学和人工智能等技术的快速发展, 水下仿生感知技术的研究与应用取得了显著进展。尤其是摩擦纳米发电机(triboelectric nanogenerator, TENG)技术、柔性传感器阵列和深度学习算法等的引入, 极大地推动了水下仿生传感器的灵敏度、稳定性和智能化水平的提升。如今, 水下仿生感知技术不仅在科研领域取得了突破性进展, 也逐渐应用于以水下机器人、智能渔网、海洋资源勘探和环境保护等为代表的商业和工业领域。
文中回顾了水下仿生感知技术的发展历程, 探讨其在水下目标识别、水下机器人导航与避障以及可穿戴设备等领域中的应用, 并展望未来该技术在实际应用中的挑战与发展趋势; 同时关注仿生传感器的设计原理、材料选择、性能优化以及智能化处理等关键技术, 评估其在复杂水下环境中的适应性, 并提出未来可能的技术突破与应用前景。
结束语
水下仿生感知技术在近年来取得了显著进展, 成为解决水下环境中感知与探测问题的关键技术之一。通过借鉴自然界水生生物的感知机制, 如海豹胡须、鱼类侧线和章鱼触手等, 仿生感知系统为水下机器人、可穿戴设备以及海洋环境监测提供了高效、精准的感知能力。这些技术不仅提升了水下设备的性能, 还拓宽了其在复杂环境中的应用范围, 为水下探测、海洋资源开发以及环境保护等领域提供了创新的解决方案。随着仿生感知技术的不断发展, 未来的研究将更加注重以下几个方向:
水下仿生感知技术的核心在于传感器的性能。未来的研究应集中在提高传感器的灵敏度、稳定性和抗干扰能力, 尤其是在高压、低温、复杂流动和浑浊水域等极端环境下。此外, 传感器的微型化和集成化将是未来发展的趋势之一, 如何将多种感知功能集成到单一传感器中, 将极大提升水下设备的功能性和操作便捷性。
随着深度学习、人工智能等技术的发展, 如何将这些先进的算法与水下仿生感知系统结合, 提升数据处理的智能化水平, 是未来研究的一个重要方向。特别是在水下目标识别、路径规划与避障等任务中, 深度学习模型可以通过大数据训练, 实现更精准的目标定位与行为预测。通过智能化的数据处理, 水下机器人可以更高效地应对动态环境, 完成自主导航任务。
目前, 水下传感器仍面临电池续航和能源供应的瓶颈。未来研究应更加关注如何设计自供电传感器和系统, 利用TENG等技术为传感器提供持续的能量供应或构建自驱动感知系统是有效解决途径之一, 进而扩展水下智能装备的任务时间和操作半径。
目前水下感知技术大多依赖单一传感器, 但在复杂环境中单一传感器的局限性逐渐显现。未来研究应重点关注多模态感知系统的设计与传感器数据融合技术, 通过将光学、声学、触觉和磁场等多种感知方式结合, 提升水下设备对环境的适应性和应对复杂情况的能力。
尽管水下仿生感知技术在实验室环境中取得了诸多突破, 但如何将这些技术成功应用于实际水下任务仍面临挑战。未来研究应注重技术的实际应用转化, 特别是在水下机器人自主导航、深海探测以及海洋资源开发等领域; 同时还应考虑提升水下仿生感知技术在复杂环境中的适应性, 确保其在实际操作中的稳定性和可靠性。
水下仿生感知系统的发展正日益依赖多学科的协同创新。一方面, 材料科学的发展推动了新型自适应材料与纳米结构的仿生感知界面设计; 另一方面, 神经科学与仿脑建模的融合为构建“类生物”感知决策系统提供了理论支撑。此外, 微机电系统(micro-electro-mechanical system, MEMS)制造、系统芯片集成与AI驱动优化正在加速水下感知系统的工程化落地。未来需进一步加强机械、材料、电子与智能算法等领域的耦合, 构建真正智能化的自主水下感知系统。
综上所述, 水下仿生感知技术的发展为水下智能设备提供了强大且新质的感知能力, 推动了水下机器人、可穿戴设备及海洋环境监测技术的发展。随着研究的深入和技术的不断创新, 水下仿生感知技术将在未来的海洋探索、环境监测、深海勘探等多个领域中发挥越来越重要的作用。
作品来源
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