北大教授谢广明：让机器鱼从未名湖游向深海 | 10年回顾

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从事仿生水下机器人这一“冷门”研究学科，要有一颗炙热的心。北京大学工学院教授、智能仿生设计实验室主任谢广明悉心研究仿生机器鱼二十余年，致力于将传统的“师法自然”研究推向更深层次，不仅从自然界中汲取灵感，更以科技回馈自然，为鱼类生态保护贡献智慧与力量。

“机甲鲸鲨”在海洋馆游动、摆尾，“机器箱鲀”成为潜水爱好者的摄影伴侣，仿生水下机器人正以各式各样的形态走入人类的生活。我国仿生水下机器人研究基本功扎实，创新氛围浓厚，应用前景光明。其中，北京大学智能仿生设计实验室是国内最早进入该领域的科研力量之一。

适合在人类生活空间工作的，是模仿人类外观和行为的人形机器人。同样地，真正适合在水下作业的，是各种各样像鱼一样的生物。北京大学工学院教授、智能仿生设计实验室主任谢广明曾在格致论道讲坛阐述道，机器人的重点是机器，不是长得像人一样才叫做机器人，机器鱼也是一类机器人。鱼类经过亿万年进化，它们的游动效率远高于人类生产的螺旋桨，同时具备较高的机动性、隐蔽性。研究机器鱼，对人类探海能力的提升具有重大意义。

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不仅“形似”，更要“神似”

回顾我国仿生水下机器人学科的“前世今生”不难发现，从前仿生水下机器人的研究方向主要集中在运动仿生的角度，旨在简单复现水下生物的运动模式。随着研究的不断深入，如今仿生水下机器人的研究焦点已跃升至涵盖感知仿生、通信仿生、抓取仿生及集群行为仿生等多个维度的广泛探索。谢广明总结道，学者观察水下生物的视角，已经从单纯的运动模仿，提升至对水下生物生存智慧及适应复杂多变水下环境机制的深刻洞察。这一系列转变标志着人类对鱼类仿生学研究的理解和实践迈入了更为全面且深入的阶段。

·提升游动效率的两大技术路径

如何显著提升仿生水下机器人的游动效率，一直是谢广明潜心攻克的难题，他将研究方向划分为两个部分。一方面，要研究如何对肌肉运动模式进行精准捕捉与再现。例如，以黄鳍金枪鱼的肌肉运动模式为设计灵感，吉林大学团队研制液压柔性驱动器，可以使机器鱼展现出优秀的游动速度和能效比。另一方面，要从鱼类减少阻力的有效策略入手，思考如何巧妙地利用水流的力量。例如，伦敦大学研究团队发现鱼鳞阵列会在鱼类表面产生条纹状基流，可以降低皮肤摩擦阻力，为机器鱼的研发提供重要线索。

·仿侧线系统提升机器鱼感知能力

生物学家研究指出，侧线系统对于鱼类的水下生存至关重要，它不仅能让鱼类感知到身体周遭的水流动态变化，还能根据水流的变化而敏锐地感知到障碍物、猎物、天敌和同伴的存在。谢广明课题组是国内较早展开仿鱼类侧线感知研究的团队，早在2020年，团队就提出了一种基于人工侧线系统的机器鱼自主轨迹评估方法，研究结果发布于机器人研究领域的顶级期刊。

图1 集成人工侧线系统的箱鲀机器鱼

·以原始设计抵达续航极点

电池性能的提升将直接延长机器人的作业时长。在现有能源供给技术的框架内，通过优化设计能挖掘提升续航潜力的空间。

其一，探索仿生驱动新机制，旨在超越传统的连杆机构与绳驱机构等设计模式，开辟能量转换效率更为卓越的技术新路径。其二，深化水下减阻技术的研发，涉及对机器人外观形态的精心设计以及表面材质的优选，以期实现水流阻力的最小化。其三，深入研究并模拟自然界生物的续航策略，例如鱼类的间歇性游动模式。谢广明团队正致力于将此机制融入机器鱼的设计中，实现能源的有效节约，进而延长机器鱼在水下的自主游动时间。

·集群行为研究取得扎实进展

十年间，学者在模仿鱼群行为的仿生水下机器人集群方向取得了不少突出的研究成果。谢广明分享道，哈佛大学科研团队通过精密实验成功演示了仿生机器鱼在三维空间内的集群游动行为，这项研究进展令人印象深刻。这些机器鱼设计巧妙，背部与腹部都装备了LED光源，并内置模拟鱼眼的双目视觉系统，能够赋予机器鱼全方位360°的视野能力。研究团队凭借先进的3D视觉识别技术，精确追踪机器鱼身上的光源，以此为基础高效获取各机器鱼的姿态与位置信息。随后，通过局部区域内机器鱼间的精密协同机制，成功再现了自然界中经典的鱼群行为模式。谢广明分析，尽管该研究成果在集群协作理论层面并未实现根本性的创新突破，但其独到之处在于巧妙地运用了主动光源技术与机器视觉技术，为机器鱼提供了一种新颖且有效的途径，以获取同伴的位置与姿态信息，从而促进了集群行为的精准模拟。这一成果为后续仿生水下机器人集群研究提供了重要的参考和借鉴。

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多学科知识于此汇聚

仿生水下机器人汇聚了来自材料科学、电子工程、自动控制、人工智能等多个领域的先进技术。谢广明表示，任何前沿理论的涌现或技术的革新，都能成为推动机器鱼性能跃升的关键力量。

功能材料在提升机器性能、优化结构设计等方面发挥着举足轻重的作用。例如，使用介电高弹体膜包裹水凝胶，可以使仿生深海狮子鱼在万米深海承受极高的静水压，像扑翼一样扇动向前推进；用包括石墨烯在内的化学混合物制成纳米片，并逐层组装成类似珍珠贝母的结构，可以使机器人有效吸附水中的微塑料。

流体力学则帮助研究人员优化机器鱼的外形设计和运动方式，通过减少水流阻力，延长续航时间。结合流体力学模型，开发能够实时调整游动姿态和速度的自适应控制系统，能够使机器鱼灵活应对湍流、层流等各种复杂环境。

人工智能技术的融入，则极大地增强了系统的自主决策与学习能力，使得这些设备能够更智能地适应环境变化，实现更高效的任务执行。

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学科热度有待攀升

从事研发、教学工作多年，谢广明深知，仿生水下机器人是最难研究和开发的机器人技术之一。

首先，进入门槛高。这一领域不仅要求研究者具备扎实的理论基础和实践经验，还需要昂贵的实验设备和测试环境等，这些都对研究机构的资金实力和科研设施提出了极高要求。此外，由于水下环境的复杂性和不可预测性，即便是微小的设计或技术调整也可能带来巨大的实验风险和成本，进一步提高了研究门槛。

图2 北京大学智能仿生设计实验室发明的机器鱼样机合集

其次，成果产出慢。 由于学科的专业性和复杂性，从概念设计到原型测试，再到实际应用，每一个环节都需要经过反复验证和优化，这一过程往往耗时较长。 加之水下环境的特殊性，许多在陆地上行之有效的理论和技术在水下应用中面临重重挑战，进一步延缓了研究进度和成果产出。然而，正是这样的挑战，激发了科研人员不断探索和创新的动力，推动了仿生水下机器人技术不断向前发展。

最后，从业人员少。国内仿生水下机器人的研究一直保持着相对较小的人员规模，尽管近些年有些明显扩充。谢广明希望有更多的研究团队进入这一领域，加强相互交流与协作，共同促进仿生水下机器人技术的进步。

近年来，谢广明团队持续深化与德国马克斯·普朗克研究所生物学家的合作与交流，生物学家对生物世界的深刻洞察为机器鱼的研究工作提供灵感，团队研制的机器鱼又能帮助生物学家进一步探索生物学奥秘，这不仅跨越了生物学与工程学的界限，还促进了双方知识的互鉴与融合。谢广明分享了双方合作的标志性成就——利用机器鱼作为研究载体，揭示鱼类集群游动时节能的奥秘。为探索鱼类在水下集群游动的节能机理，生物学家需要实时掌控鱼的能量消耗，而这基本不具备可行性。可控、可编程、可测量的机器鱼解决了这一难题，帮助生物学家以前所未有的精度探究鱼类集群游动的节能机制。

谢广明用“水下集大成者”来表达自己对仿生水下机器人的期待与憧憬。谢广明认为，仿生鱼是展现人类智慧与创新精神的杰作，未来仿生水下机器人将在海洋探测、水下救援、水下考古等领域发挥更加重要的作用，为人类探索海洋奥秘、保护海洋环境作出更大的贡献。

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