自然界中，魚類依靠側線系統感知水流變化，在暗流涌動的水下靈活導航、躲避障礙。受此啟發，中國科學院自動化研究所智能機器人系統研究團隊創新研發了基于自主視覺的仿生側線傳感器FlowSight，賦予水下機器人精準的“水流感知智慧”，為復雜水域的自主導航與環境監測任務開辟了新路徑。
 

FlowSight仿生側線傳感器三維模型與實物圖
 

　　FlowSight仿生側線傳感器利用一根仿魚側線神經丘的柔性硅膠觸須進行水流傳感。當水流沖擊觸須時，其形變信息被內置高清攝像頭實時捕捉為圖像序列，并利用深度學習模型從圖像中解析水流速度與方向，實現了單點、無輔助設備的水流高效矢量感知。水流速度測量相對誤差為3.05%，水流方向測量相對誤差為0.98%。同時，研究團隊將FlowSight傳感器集成于仿生水下機器人RoboDact上，并成功實現基于水流感知的閉環運動控制實驗。RoboDact可像真實魚類一樣逆流巡游、動態調姿，為水下勘探與生態監測提供了全新方案。
 

　　相關工作以FlowSight: Vision-based Artificial Lateral Line Sensor for Water Flow Perception為題，近期在線發表于IEEE Transactions on Robotics期刊。該研究工作得到了“腦科學與類腦研究”國家科技重大專項、國家自然科學基金、中國博士后科學基金等相關項目資助。