深海精灵的“变形记”

xiejin77 · 发表于昨天 19:57

滑扑一体仿蝠鲼柔体潜水器——深海精灵的“变形记”

深邃的海洋，占据地球表面的七成以上，既是蕴藏丰富资源的宝库，也是充满未解之谜的科学前沿。水下潜水器，作为人类探索这片蓝色疆域的延伸“感官”与“肢体”，扮演着至关重要的角色。然而，传统潜水器主要依赖螺旋桨推进，其在工作时产生的噪声较大，难以实现隐蔽作业；机动性能相对有限，尤其在复杂狭窄水域的灵活性不足；并且其推进方式可能对敏感的海洋生态环境造成较大扰动。这些固有的局限性，使得传统潜水器在某些特殊任务场景下的应用效能大打折扣。为了突破这些瓶颈，科学家们从大自然亿万年的进化智慧中汲取灵感，仿生水下潜水器应运而生。通过模仿水生生物历经自然选择锤炼而来的高效形态和精妙运动方式，仿生潜水器期望获得传统潜水器难以比拟的性能优势，如更高的推进效率、更强的机动能力、更优的隐蔽性能以及更低的环境扰动。

在众多水生生物中，蝠鲼（Manta Ray），这位被誉为“海洋舞者”的优雅生物，凭借其独特的“滑翔”与“扑动”相结合的运动模式以及扁平柔韧的身体构造，成为了水下仿生领域一个理想的模仿对象。在今年国家科技进步奖的公式清单中，看到了西工大的项目，引起了我的兴趣，顺手梳理了一下滑扑一体仿蝠鲼柔体潜水器技术的整体情况也许能给读者一些启示。

一、道法自然，蝠鲼的“独门绝技”与机器人的模仿之道

模仿的前提是深刻理解。蝠鲼，俗称魔鬼鱼，以其标志性的扁平菱形身体和一对与身体平滑融合的巨大翼状胸鳍而闻名于世。这些独特的生理构造赋予了它们超凡的运动天赋，主要体现在几个方面。首先是高效的扑动推进 (Flapping Propulsion) ，蝠鲼通过胸鳍进行富有节律的上下扇动，能够产生强大的推力和升力，从而实现快速前进、灵活的后退以及高机动性的转弯、俯仰等复杂动作。从生物运动学分类来看，这种胸鳍推进属于正中鳍/成对鳍 (MPF) 推进模式中的鳐形 (Rajiform) 推进亚型，其核心特征是利用宽大而柔软的胸鳍进行大幅度的波动，形成向后传播的运动波，进而推动身体前进。其次是节能的滑翔运动 (Gliding Locomotion) ，当需要进行长距离巡游或以节能方式运动时，蝠鲼会充分展开其宽大的胸鳍，如同鸟类在空中滑翔一般，在水中进行低能耗的滑行，这种姿态能够有效地利用流体的能量，显著减少自身的能量消耗。最后是高超的机动性能 (High Maneuverability) ，除了常规的前进和转弯，蝠鲼还能完成一系列高难度的机动动作，例如在水下实现急停、进行身体翻滚、长时间保持悬停状态，以及在海底平稳着陆（即“坐底”）等。这些精湛的动作赋予了蝠鲼在复杂多变的海洋环境中捕食、避敌和导航的非凡能力，使其成为水下仿生潜水器理想的模仿对象。

仿蝠鲼潜水器的核心设计理念，便是尽可能真实地复现蝠鲼的多种运动模式及其所展现出的优异性能。这一目标的实现主要依赖于两个相辅相成的方面：其一是结构上的仿生设计，特别是柔性胸鳍的精巧构造；其二是运动控制算法的智能化设计。在结构层面，潜水器通常会配备一对具有大展弦比的柔性胸鳍，其材料选择、内部骨架结构以及驱动方式都力求模仿真实蝠鲼鳍的力学特性和变形能力。在控制层面，研究人员会细致入微地观察和分析真实蝠鲼的运动学特性。例如，中国西北工业大学的科研团队曾利用高速摄像系统对活体蝠鲼进行长时间观测，详细记录并深入分析了其在前进、倒游、偏航、俯仰、急停、翻滚等多种复杂运动状态下的姿态变化和鳍片运动参数，并基于这些宝贵数据建立了精确的蝠鲼外形参数模型与运动参数模型。这种从生物原型出发，通过精确测量、数据分析到模型建立的研究路径，为后续的仿生结构设计和控制算法开发提供了坚实的科学依据，是实现从简单的“形似”到深层次“神似”的关键所在。

二、核心科技，打造水下“变形金刚”

仿蝠鲼柔体潜水器之所以能够展现出与众不同的性能，其背后是多项关键核心技术的深度融合与协同创新。

2.1 滑扑一体化推进技术，远航与灵动的完美结合

滑扑一体化是仿蝠鲼潜水器区别于传统单一推进模式潜水器的核心优势所在，它要求潜水器能够根据任务需求和环境变化，在高效的滑翔模式和灵活的扑动模式之间实现自如切换，并最终达成两种模式的有机结合与高效协同。这需要浮力调节、质量分配以及鳍的驱动与控制等多个子系统的精密配合。

滑翔机制的实现主要依赖于对潜水器净浮力和姿态的精确控制。多数具备滑翔能力的仿蝠鲼潜水器都配备了浮力调节系统，该系统通常通过改变潜水器内部一个可变容积腔（例如油囊或水舱）的体积，来精确调整潜水器的整体排水量，从而改变其在水中的净浮力，实现上浮、下潜和中性悬浮，为滑翔运动提供主要的垂直方向动力。例如，Zhang等人 (2022) 设计的仿蝠鲼机器人就明确采用了基于浮力调节系统的远距离高效滑翔推进机制。同时，为了在滑翔过程中有效控制潜水器的俯仰和横滚姿态，许多设计采用了内部质量块（通常是电池组或其他配重物）移动的策略。通过精确控制这些质量块在潜水器内部沿纵轴或横轴的移动，可以改变潜水器的质心位置，从而产生相应的姿态调整力矩，使潜水器能够以预设的攻角和姿态进行稳定滑翔。

扑动机制则主要依靠仿生的柔性胸鳍来产生推力和操纵力矩。胸鳍是实现扑动推进的关键部件，其设计通常包含柔性蒙皮和内部的驱动骨架或致动器。柔性蒙皮材料（如硅胶）赋予鳍片良好的变形能力，而内部驱动机构（例如伺服电机通过连杆驱动，或直接采用智能材料驱动器）则负责产生鳍片的扑动和扭转运动。真实蝠鲼的鳍具有复杂的柔性分布，这对产生高效推力至关重要。研究表明，仿生鳍的柔性变形特性是影响其水动力性能的核心因素之一。合理的柔性分布，例如确保鳍的前缘部分具有相对较大的刚度以维持翼型并有效攻角，而后缘部分则具有较大的柔性以便更好地与流体相互作用、形成有效的涡街，将有助于显著提升推力性能和推进效率。

滑扑模式转换与协同控制是实现“一体化”的关键技术环节。中央模式发生器 (CPG) 控制方法在滑扑一体仿蝠鲼潜水器中得到了广泛应用。CPG网络能够产生稳定的、可调制的节律性运动信号，用于驱动胸鳍的扑动，并能通过改变网络参数或外部输入信号，平稳地实现从一种运动模式（如高频扑动）到另一种运动模式（如低频大幅值扑动或停止扑动进入滑翔）的过渡。例如，西工大团队的研究就是成功利用基于CPG的仿生运动控制方法，实现了仿蝠鲼机器人滑翔与扑动模式的集成控制和稳定游动。为了使机器人的运动更接近真实蝠鲼，研究人员还会通过仿真或实验对CPG的控制参数进行优化，以提高运动姿态的相似度，并进一步改善游动过程中的稳定性和效率。滑扑一体技术的实现并非简单地将滑翔和扑动功能叠加，而是需要对浮力、质量、鳍的驱动以及控制策略进行系统性的设计和高度协同的调控。其中，柔性胸鳍的设计，包括其材料选择、柔性分布的优化以及高效的驱动方式，是决定仿生效果和水动力性能的核心环节。未来，如何在滑翔和扑动两种模式之间实现能量最优的转换和协同工作，例如根据实时任务需求和环境感知数据动态调整滑翔与扑动的比例和强度，以达到整体能耗最低或任务效率最高，将是该领域一个重要的研究方向，这可能涉及到更高级的能量管理策略和智能运动规划算法。

2.2 柔性材料与驱动技术，赋予机器人“柔软身段”与“强劲肌肉”

柔性材料与先进驱动技术的应用是仿蝠鲼柔体潜水器区别于传统刚性潜水器的显著特征，也是其实现高仿生度、高适应性和优良水动力性能的基础。

柔性材料的应用主要体现在潜水器的主体结构和推进鳍上。为了模仿生物体的柔软度和在水中灵活变形的能力，研究人员广泛采用各类高分子弹性体材料，如硅胶 (Silicone Rubber)、聚氨酯 (Polyurethane) 等，来制作潜水器的柔性外壳或身体以及至关重要的胸鳍部分。例如，中国西湖大学研发的“西谷I号”深海仿生潜水器，其提供主要推进力的侧翼柔性板就选用了具有良好韧性和耐腐蚀性的高密度聚乙烯 (HDPE) 材料。美国北卡罗来纳州立大学研制的软体仿蝠鲼机器人也采用了硅胶材料构建其柔性身体和鳍。应用于水下柔体潜水器的材料需要满足一系列苛刻的性能要求，包括但不限于：高拉伸性和回弹性，以承受反复的弯曲变形；较低的弹性模量，以实现大范围的柔顺变形；优良的耐水解和耐腐蚀性能，以适应长期浸泡在海水中的环境；良好的抗生物附着能力，以减少海洋生物附着带来的额外阻力和性能衰减；以及足够的耐久性和抗疲劳强度，以保证潜水器的长期可靠运行。

驱动技术的多样化发展为仿生潜水器提供了更多选择。传统的电机驱动是目前技术相对成熟且应用最为广泛的驱动方式，通过在潜水器内部集成伺服电机，并通过连杆机构、齿轮传动或直接驱动的方式，带动仿生鳍进行扑动。这种方式控制精度较高，输出力较大，但可能存在体积、重量和噪音等方面的限制。与此同时，多种新型智能材料驱动器也展现出巨大的应用潜力。介电弹性体驱动器 (DEAs) 是一种电活性聚合物，其工作原理是在弹性体薄膜两侧施加电压时，静电引力使薄膜在厚度方向压缩、在面内方向扩张，从而产生驱动力或变形；DEAs具有响应速度快、变形大、能量密度较高、类似生物肌肉的特性，被认为是极具潜力的仿生驱动器，已有研究成功将DEAs应用于仿生鱼鳍的驱动，甚至在万米级深海环境中验证了其可行性，例如浙江大学团队研发的全软体机器鱼，其扑动翼即由介电弹性体制成，并在马里亚ナ海沟完成了深潜测试。气动/液压人工肌肉 (PAMs/Hydraulic Actuators) 这类驱动器通过向柔性腔体中充入压缩空气或液体，使腔体膨胀或变形，从而带动连接的结构运动，模拟肌肉的收缩和舒张；PAMs和液压驱动器能够产生较大的驱动力，并且具有良好的柔顺性，北卡罗来纳州立大学的高速软体仿蝠鲼机器人便采用了气动驱动其鳍片的快速扑动。形状记忆合金 (SMAs) 是一类能在特定温度下恢复其预设形状的金属材料，通过电流加热SMA丝或弹簧，可以使其产生收缩或弯曲变形，从而驱动仿生鳍的运动；SMA驱动器具有结构简单、驱动力密度较大等优点，但响应速度和能量效率可能受限。离子聚合物金属复合材料 (IPMCs) 则是另一种电活性聚合物，能在较低的驱动电压下产生明显的弯曲变形，它们通常用于制作小型的、对驱动力要求不高的仿生鳍或微型机器人部件。

自适应刚度与结构设计是提升柔性潜水器性能的关键。生物鳍的刚度并非均匀分布，而是根据功能需求呈现出复杂的梯度变化。为了模仿这种特性并优化水动力性能，仿生鳍的设计常常采用变刚度策略。这可以通过在鳍内部嵌入不同刚度的材料（例如，使用刚性材料如碳纤维作为鳍的骨架或前缘加强筋，而鳍的主体和后缘则采用更柔软的弹性体材料）来实现。研究表明，具有较硬前缘和较软后缘的鳍片结构能够改善水动力特性，提升推进效率。另一种实现自适应刚度的方法是借鉴鱼鳍中的分段式结构。天然鱼鳍由一系列硬质的鳍条和连接它们的柔性韧带或膜构成，这种分段结构使得鱼鳍能够在保持足够抗弯刚度的同时，实现大幅度的复杂三维变形。将这种分段设计原理应用于机器人鳍，例如采用刚性链节通过柔性接头串联，有望实现刚度与变形能力的解耦和主动调节，以适应不同的运动模式和流体环境的需求。柔性材料和新型驱动技术的不断涌现和深度融合，为仿蝠鲼柔体潜水器带来了前所未有的发展机遇。它们使得机器人不仅在形态上，更在运动的柔顺性和高效性上逼近真实生物。然而，挑战依然存在。柔性材料在严酷的深海高压、低温、腐蚀环境下的长期耐久性、抗疲劳性和抗生物附着能力仍需大幅提升。目前，虽然已有柔性潜水器在深海成功测试的案例，但要实现万米级深渊的常规作业，对材料和驱动器的要求将更为苛刻。同时，智能材料驱动器虽然前景广阔，但在输出力、能量转换效率、响应速度以及控制复杂性等方面与成熟的传统电机驱动相比，仍存在一定差距，需要持续的技术攻关和性能优化。

2.3 感知、导航与控制，茫茫水下的“眼睛”与“大脑”

对于在广阔且复杂的海洋环境中作业的仿蝠鲼柔体潜水器而言，精确的感知、可靠的导航和智能的控制是其安全航行和有效执行任务的根本保障。然而，水下环境的特殊性给这些技术的实现带来了巨大挑战。

水下导航与定位的共性难题首先体现在全球定位系统 (GPS) 的电磁波在水中会迅速衰减，导致其在水下完全失效，这是水下潜水器导航定位面临的首要且最根本的制约因素。惯性导航系统 (INS) 通过测量潜水器的加速度和角速度来推算其位置、速度和姿态，无需外部信号，但由于传感器自身存在的漂移和噪声，INS的定位误差会随时间不断累积，需要借助其他导航手段进行定期校正。声波是目前水下远距离信息传输的主要载体，因此声学导航系统（如超短基线 USBL、短基线 SBL、长基线 LBL）被广泛应用，然而，声波在水中的传播速度较慢、易受温度、盐度、密度梯度（声速剖面变化）、多径效应以及背景噪声的干扰，导致声学导航存在定位精度不高、更新频率较低、通信带宽有限、易产生延迟等问题，此外，LBL等高精度声学导航系统的布设和维护成本也较高。视觉传感器（如水下相机）可以提供丰富的环境信息，辅助近距离导航和目标识别，但在能见度差的浑浊水体、光照不足的深海或夜间环境下，视觉导航的性能会急剧下降。

传感器集成与应用挑战对于仿蝠鲼潜水器而言尤为突出，它们通常需要集成多种传感器以获取全面的状态和环境信息。常用的传感器包括提供角速度和加速度信息用于姿态解算和航位推算的惯性测量单元 (IMU)，通过声学多普勒效应测量潜水器相对于水底或水层速度的多普勒计程仪 (DVL)，以及用于精确测量潜水器所处深度的压力传感器。环境感知与目标探测则依赖于声纳（如前视声纳、侧扫声纳）来探测水下地形、障碍物和目标，水听器用于接收声学信号进行通信或被动声学探测，水下相机则用于获取近距离的光学图像。在柔性潜水器中集成这些传感器面临着特殊的挑战：潜水器柔性身体的变形可能会导致传感器安装位置的相对变化，影响传感器的标定精度和测量数据的准确性，例如安装在柔性鳍上的压力传感器或应变传感器，其读数会受到鳍变形的强烈影响；大多数传统传感器是刚性器件，将其集成到柔软的潜水器本体上，需要解决刚柔界面处的应力集中、连接可靠性等问题；为了不破坏潜水器的流线外形和柔顺特性，传感器需要尽可能小型化、轻量化，并保证在深水高压环境下的可靠防水密封。

多模式运动的协同控制策略是发挥仿蝠鲼潜水器核心优势的关键，其滑翔、扑动等多种运动模式的结合，对控制系统提出了极高的要求。中央模式发生器 (CPG) 控制作为一种有效的底层节律运动控制器，被广泛用于驱动仿生鳍的周期性扑动，并能通过调节其内部参数或接收上层指令，实现不同扑动模式（如不同频率、幅值、相位）之间的平滑过渡，以及扑动与滑翔状态的切换，例如Zhang等人 (2022) 设计的滑扑一体仿蝠鲼机器人和Su等人 (2024) 提出的CPG-DDPG控制策略都体现了CPG在协调复杂仿生运动中的核心作用。为了使潜水器能够适应复杂多变的未知水下环境，并自主优化其运动策略，研究人员开始引入强化学习 (RL) 等人工智能方法。通过让潜水器在仿真环境或真实水域中不断试错和学习，RL算法可以帮助其找到在特定任务目标（如最快到达、能耗最低、最稳定跟踪）下的最优控制策略，Su等人 (2024) 将CPG与深度确定性策略梯度 (DDPG) 算法相结合，利用DDPG的学习能力来在线调整CPG的参数，从而实现了对机器人游泳模式的自适应调节。考虑到潜水器动力学模型的非线性、时变性以及海洋环境中存在的各种不确定性（如水流、浪涌）和外部扰动，控制系统必须具备足够的鲁棒性和自适应性，以保证潜水器在复杂海洋环境中的航行稳定性和任务执行性能。尽管仿蝠鲼潜水器在感知、导航与控制技术方面取得了不少进展，但挑战依然严峻。传感器数据的有效融合与精确解译，特别是在动态变化的柔性平台上，如何消除变形带来的测量误差，是一个亟待解决的难题。此外，基于学习的控制策略虽然在仿真中展现出巨大潜力，但将其应用于真实的、充满未知因素的海洋环境中时，其算法的收敛性、泛化能力、实时性以及安全性都需要经过严格的验证和持续的改进。实现真正意义上的仿生智能控制，使潜水器能像真实生物一样在复杂水下环境中自主导航和作业，仍是未来研究的核心目标。

2.4 水动力学特性与效率，游得更快、更远、更节能

仿蝠鲼柔体潜水器的水动力学性能直接决定了其推进效率、机动能力和续航表现。深入理解其复杂的水动力学特性，并采取有效的减阻增效措施，是优化设计的关键。

柔性鳍的水动力学分析是核心研究内容之一。仿生胸鳍在扑动过程中，其柔性变形与流体发生复杂的相互作用，产生、发展并脱落一系列涡流结构，这些涡流，特别是附着在前缘的主导涡 (Leading Edge Vortex, LEV)，对产生推力和升力起着至关重要的作用，例如西湖大学“西谷I号”的柔性侧翼在摆动时，正是通过在水中形成特定的漩涡来产生前进的推力。计算流体动力学 (CFD) 已成为分析仿生鳍水动力性能不可或缺的工具，研究人员利用CFD软件模拟不同鳍片几何形状、材料柔性、扑动参数（如频率、幅值、相位差、波形）对流场结构、压力分布、推力、升力及效率的影响，研究普遍认为，稳定且持续时间较长的前缘涡能够显著提升推进效率，而水池实验则用于验证CFD模型的准确性，并直接测量潜水器的实际水动力性能参数。鳍的柔性并非越大越好，而是其分布方式对水动力性能有显著影响，大量研究表明，采用前缘相对刚硬、后缘相对柔顺的鳍片设计，更有利于形成稳定的LEV，并有效传递动量给流体，从而提高推力输出和推进效率。此外，仿生鳍在扑动过程中，由于流固耦合效应，可能会产生自激的垂直方向振荡，研究发现，这种自激垂直振荡虽然可能会使潜水器的推力系数降低约40%，但同时也可能在一定程度上略微提高整体的推进效率，这表明在评估水动力性能时需要综合考虑多种因素。

减阻技术对于提升潜水器的续航能力和能源效率至关重要。遵循流体动力学原理，设计流线型的潜水器外形，减小其横截面积，并保持表面光滑无突出，以最大限度地减少压差阻力（形阻）和粘性摩擦阻力。对于必须外露的传感器、执行器等附体，应进行流线型封装设计，或者在不使用时将其收回至艇体内，以减少额外的阻力。受鲨鱼皮等生物表面结构的启发，研究人员探索在潜水器表面（尤其是阻力占比较大的头部区域）加工特定的微沟槽、肋条等微结构，这些微结构能够改变近壁区的边界层流动特性，例如抑制湍流发展、将滑动摩擦转变为滚动摩擦等，从而达到减阻效果，实验和仿真表明，例如纵向微沟槽的减阻效果通常优于横向沟槽，而特定尺寸和形状（如三角形）的微结构在优化条件下可实现超过10%的减阻率。仿生柔性体在游动过程中的主动或被动变形，有可能通过延迟边界层转捩、抑制流动分离等机制，对减小阻力产生积极作用，然而，目前关于如何主动利用柔性体变形来实现最优减阻的研究尚不充分，是一个值得深入探索的方向。

推进效率与运输成本 (CoT) 分析是评价潜水器能量利用水平的重要手段。相比于传统的螺旋桨推进，仿蝠鲼等采用鳍式扑动的仿生推进方式，通常在低速游动、高机动转弯等工况下具有更高的推进效率潜力，同时，其产生的噪声更低，对周围环境的扰动也更小，这在隐蔽探测和生态监测等应用中尤为重要。运输成本 (CoT) 是衡量潜水器能量利用效率的一个综合性指标，通常定义为潜水器在单位时间内消耗的能量与其承载的重量和游动速度乘积的比值，CoT越低，表明潜水器运输单位重量物体达到单位速度所需的能量越少，即能量效率越高。研究通过实验测量不同运动参数（如扑动频率、幅值、波数）组合下的CoT值，发现CoT与这些参数之间存在复杂且非线性的关系，通常存在一个或多个CoT最低的最优工作区间。尽管仿生推进在特定方面展现出优势，但在纯粹的能量效率（特别是CoT指标）上，尤其是在高速巡航工况下，与经过长期工程优化、技术高度成熟的传统螺旋桨推进系统相比，目前尚不一定能全面超越，部分研究指出，在考虑了潜水器上所有电子设备（如控制系统、传感器、通信设备等）的“旅馆功率”消耗后，一些仿生鳍推进机器人的CoT与传统AUV处于同一数量级，甚至在某些情况下可能更高，这提示仿生潜水器的设计需要在推进效率、机动性、隐蔽性以及整体能耗之间进行综合权衡。对于滑扑一体的仿蝠鲼潜水器而言，滑翔模式通常比扑动模式具有显著更低的能耗，因此，在需要长距离巡航或长时间驻留的任务中，充分利用滑翔模式是延长续航时间、降低整体能耗的关键策略。柔性鳍的水动力学研究是一个涉及流体力学、固体力学、材料科学和控制理论的多学科交叉领域。虽然CFD仿真和实验测试为理解其机理和优化设计提供了有力工具，但柔性体的大变形流固耦合行为的精确建模与高效计算仍然充满挑战。减阻技术方面，除了传统方法，从生物体表获得灵感的微结构减阻展现出良好前景。在推进效率方面，虽然仿生推进在机动性和隐蔽性上优势明显，但在能耗指标上仍需持续优化，特别是要充分发挥滑扑一体潜水器多模式运动的优势，通过智能能量管理策略实现整体任务效能的最大化。一个潜在且重要的研究方向是，深入探究柔性体变形对水动力性能的动态影响，并探索如何主动控制和利用这种变形以进一步提升潜水器的效率和机动性，这可能是软体仿生潜水器未来实现性能飞跃的关键突破口。

三、应用前景，从深海探测到生态守护

凭借其独特的仿生设计所带来的高机动性、高隐蔽性、低环境扰动以及潜在的长航时等优势，滑扑一体仿蝠鲼柔体潜水器在多个传统潜水器难以胜任或效果不佳的领域展现出广阔的应用前景和巨大的发展潜力。

海洋环境监测与水文数据采集是其核心应用方向之一。这类潜水器能够执行远距离滑翔任务，在大范围海域进行巡航探测；同时也能在特定水域进行原位驻留，实现对特定目标的隐蔽、持续观测。它们可以搭载多种水文传感器，进行广域、定深或定点驻留式的水文参数（如温度、盐度、深度、流速、流向、溶解氧等）精细采集，为海洋环境研究和气候变化预测提供宝贵数据。由于其运动方式对环境扰动小，且外形具有生物亲和性，仿蝠鲼潜水器特别适合在珊瑚礁、海草床等敏感海洋生态系统中进行小干扰的生态监测和健康评估，它们可以更近距离地观察生物行为，记录生态影像，而不会像传统螺旋桨潜水器那样惊扰生物或破坏脆弱的生态结构。其长航时潜力使其能够承担海洋环境信息的长期、连续观测任务，例如在特定海域布放，进行数周甚至数月的自主监测，获取长时间序列的环境数据。此外，它们还可以高效、灵活地执行水下环境调查任务，如水质参数的实时监测与分析，海底地形地貌的精细测绘等。

隐蔽侦察与水下探测是其另一重要潜在应用领域。仿蝠鲼潜水器通常具有较低的声学和光学特征，加之其仿生外形，使其在水下具有良好的隐蔽性。结合其高机动游动和静默滑翔能力，非常适合执行水下隐蔽侦察、监视以及对特定水下目标的探测与识别任务。

水下科学考察与海洋资源勘探也能从该技术中受益。它们可以用于对海底特定科考目标（如热液喷口、冷泉、海底沉船等）进行长时间、近距离的定点持续观察和数据采集。在海洋资源勘探方面，可辅助进行海底地形地貌测绘、海底底质采样分析等工作，为油气资源、矿产资源的勘探提供支持。

生态保护与生物多样性研究是其特色应用方向。其低环境扰动特性使其成为研究水下生物行为、种群分布和生物多样性的理想平台，能够最大限度地减少对观测对象的干扰。部分研究机构甚至将其应用于海洋馆珍稀水生动物的替代性展示和保护研究中。对于那些对生态环境保护要求极高的区域，如海洋保护区、重要渔业水域等，仿蝠鲼潜水器可以安全地执行生态观测、水质取样、环境参数检测等任务。

此外，该技术在水产养殖和水下搜救与作业等领域也展现出应用潜力。例如，在水产养殖区进行水质监测、鱼群行为观察、养殖设施巡检等；未来随着技术的进步，还有望搭载小型机械臂等作业工具，执行轻型的水下搜寻、打捞或辅助作业任务。仿蝠鲼潜水器的核心优势决定了其在特定应用场景下的不可替代性。随着技术的不断成熟和成本的降低，其应用场景正从实验室的概念验证和水池测试，逐步走向真实的海洋环境下的实际作业验证。例如，中国西北工业大学的仿蝠鲼潜水器已经完成了超过200次的实际作业任务，而西湖大学的“西谷I号”也在中国南海成功完成了2000米级的深海海试，并执行了数据采集和自主巡航等任务。这些成果标志着该技术已经具备了一定的实用化基础。展望未来，模块化设计和智能化水平的提升将是拓展其应用潜力的关键。如“西谷I号”采用的“即插即用”的模块化“鱼肚”设计，允许根据不同的任务需求灵活搭载各类传感器和作业工具。若能进一步结合先进的人工智能技术，赋予潜水器更强的自主感知、理解、决策和作业能力，将使其能够胜任更加复杂和多样化的水下任务，从简单的环境参数监测扩展到主动的样品采集、水下设施的精细检查与维护，甚至与其他水下机器人或无人系统进行协同作业等。

四、发展之路，从灵感到现实

滑扑一体仿蝠鲼柔体潜水器的发展并非一蹴而就，而是建立在水下机器人技术和仿生学长期积累的基础之上，并借鉴了水下滑翔机等相关技术的成果，经历了一个从概念孕育到技术突破，再到应用探索的曲折而富有创新性的历程。

3.1 早期探索，仿生之光的启迪

水下机器人的发展历史可以追溯到20世纪中期。早期的水下机器人主要是通过线缆与母船连接进行遥控操作的遥控水下机器人 (ROV) 和由母船拖曳进行观测的拖曳式水下机器人 (TUV)。这些早期的水下工具解决了人类“进入水下”进行观察和作业的问题，但其活动范围和自主性受到线缆的极大限制。随着计算机技术、传感器技术和控制理论的进步，自主水下潜水器 (AUV) 应运而生。世界上第一台真正意义上的AUV，即自航水下研究载具 (SPURV)，于1957年由美国华盛顿大学应用物理实验室研制成功。AUV的出现标志着水下机器人开始摆脱线缆束缚，具备了自主航行和执行预设任务的能力。然而，早期AUV大多采用传统的螺旋桨推进方式，其在推进效率、机动性、隐蔽性和环境友好性等方面的固有缺陷，促使研究人员将目光投向了自然界中亿万年进化而来的高效水生生物。在仿蝠鲼这种复杂仿生对象出现之前，研究人员已经对一些相对简单的生物推进方式进行了模仿和探索，其中波动鳍推进是一个重要的早期研究方向。例如，一些研究团队模仿鱿鱼、乌贼、刀鱼等利用身体侧鳍或背鳍/腹鳍进行波动推进的生物，研制了相应的仿生机器人。日本大阪大学的团队从2002年开始，系统地研制了一系列模仿鱿鱼等具有波动侧鳍的扁平鱼类的机器人，经历了从Model-1到Model-3等多代样机的迭代。这些早期对波动鳍推进机理、驱动方式和控制策略的研究，虽然与仿蝠鲼的大幅值胸鳍扑动有所不同，但为后续更复杂的仿生推进研究，特别是在柔性鳍设计、多自由度协调控制以及流固耦合分析等方面，积累了宝贵的经验，并揭示了从简单形态模仿走向深入理解生物运动机理的重要性。

3.2 水下滑翔机 (UGR) ，节能远航的先行者

水下滑翔机 (UGR, Underwater Gliding Robot) 是一种特殊类型的AUV，其发展对滑扑一体仿蝠鲼潜水器的“滑翔”功能模块提供了重要的技术基础和设计启示。UGR的核心概念由美国海洋学家Henry Stommel于1989年首次提出。其基本工作原理是通过内部的浮力调节系统（通常是油囊或水囊）改变潜水器的净浮力，使其在重力和浮力的交替作用下，在水中进行类似“之”字形或锯齿形的滑翔运动，同时利用固定翼产生升力以获得水平方向的位移。由于在滑翔过程中无需持续的动力推进，UGR具有极低的能量消耗和超长的续航能力（可达数月甚至一年），非常适合执行大范围、长时间的海洋观测任务。UGR的发展大致经历了几个阶段：首先是传统的UGR，如美国的Slocum、Seaglider、Spray，法国的Sea-Explorer，以及中国科学院沈阳自动化研究所的“海翼”系列等，它们主要依赖浮力驱动实现滑翔运动，姿态控制通常通过移动内部质量块来实现，这类UGR能效极高，但航速较慢且机动性较差。为了弥补这些不足，混合驱动UGR (HUG) 应运而生，它们在传统UGR基础上增加了小型螺旋桨等辅助推进装置，以提高航速或机动性，但也牺牲了部分低噪声和极致能效的优点。随着仿生技术的发展，仿生UGR (BUG) 开始出现，旨在通过模仿鱼类或其他水生生物的形态和运动方式来替代或辅助浮力驱动，以期在保持长航时优势的同时，获得更好的机动性、推进效率和环境友好性。BUG的出现，特别是那些模仿鱼类或海洋哺乳动物形态和运动方式的BUG，直接推动了对滑翔与扑动（或其他仿生推进模式）相结合的混合推进模式的研究，是滑扑一体仿蝠鲼潜水器概念的重要前身或并行发展方向。UGR技术的发展，特别是其成熟的浮力调节机制、基于内部质量移动的姿态控制技术以及长航时能量优化策略，为仿蝠鲼潜水器实现高效、稳定的滑翔功能提供了宝贵的技术借鉴。从UGR到HUG，再到BUG的演进路径，清晰地反映了水下潜水器领域对长航时、高机动性、高效率以及环境友好性等综合性能指标的持续追求，这与滑扑一体仿蝠鲼柔体潜水器的核心设计目标高度契合。

3.3 中国力量的崛起,追赶到引领

中国在滑扑一体仿蝠鲼柔体潜水器领域的研究近年来取得了显著进展，多家科研机构和高校在该领域投入研发力量，并取得了一系列令人瞩目的成果，使我国在该技术方向上快速追赶并已在部分关键技术点上达到国际先进甚至领先水平。

西北工业大学 (NPU) 是国内最早开展并持续深入研究仿蝠鲼潜水器的主要单位之一。其航海学院的自主水下航行器（AUV）团队在该领域耕耘多年，取得了系统性的成果。约在2019年前后，NPU团队成功研制出翼展0.8米的仿蝠鲼滑扑一体自主变形柔体潜航器原理验证样机，该样机采用锂电池供电，最高时速可达1节，能够惟妙惟肖地模仿真实蝠鲼的扑动、滑翔、急停、转弯等多种复杂动作，其运动姿态与真实蝠鲼几乎没有差别，该原理样机的成功试航，标志着我国在仿蝠鲼潜水器技术领域的研究进入了世界先进行列。在原理验证的基础上，NPU团队进一步开展了三型不同规格和技术侧重的工程样机研制，旨在系统性地验证和优化各项关键技术，其中包括翼展2米、采用刚性机翼设计，主要用于验证潜水器滑翔能力和滑翔水动力性能的I型样机；翼展扩展至3米、机翼尖端部分采用柔性材料，主要目标是验证以滑翔为主、扑动为辅的混合推进模式性能的II型样机；以及翼展2米、采用全柔性机翼设计，致力于实现最接近真实蝠鲼生物运动特性的滑扑一体高效推进能力的III型样机。在深海探测能力验证方面，2021年，NPU研制的仿蝠鲼柔体潜水器“魔鬼鱼”成功完成了1025米水深的大深度海试，验证了其在较深海域的作业潜力。截至2024年初，NPU的仿蝠鲼潜水器已经不仅仅停留在实验室研究阶段，而是成功走向了实际应用，据报道，该系列潜水器已在我国近海执行了包括远距离滑翔与原位驻留隐蔽探测、高生物亲和性的小干扰珊瑚礁生态监测、广域或定深或驻留模式下的水文精细信息采集、以及在海洋馆中作为珍稀动物的替代保护与展示等在内的多项任务，累计完成了超过200次的海上作业，有力推动了我国仿生水下装备从技术演示向实用化应用的跨越，该团队的长远目标是研制出具备1000米下潜深度、并能持续工作长达一个月的高性能柔性潜航器。

西湖大学 在深海仿生潜水器领域也取得了突破性进展。由崔维成教授和范迪夏研究员领导的团队，自2021年6月“深海仿生型潜水器研发与产业化应用”项目正式立项以来，专注于研发具有深海作业能力的仿生潜水器。2022年11月，首台自主研发的2000米级仿生鱼型无人潜水器样机“西谷I号”在西湖大学云谷校区诞生。2023年4月，“西谷I号”搭载“珠海云”号科考船，在中国南海海域成功完成了多次下潜，其中一次成功坐底于2036米深的海底，并自动采集、回传了数据，另一次顺利下潜至2022米，并完成了与中继器的分离、在海底的仿生驱动巡航以及成功回收等任务。“西谷I号”的南海海试，是世界上首次采用纯仿生鳍式结构驱动的潜水器在2000米级深海成功完成作业的尝试，标志着“西谷I号”成为当时世界上已知的下潜深度最大、且真正具备深海作业能力的新一代仿生潜水器样机。其核心技术特点包括前进后退完全依靠模仿鱼鳍的侧翼（柔性胸鳍）扇动来实现的纯鳍式推进，不仅能在深海游动还能实现悬停和海底坐底并完成指定作业任务的深海作业能力，侧翼采用了创新的“刚柔并济”多层复合结构，其中柔性板部分选用了高密度聚乙烯 (HDPE) 材料以平衡深海耐压需求和柔性变形能力，以及拥有完整的自主知识产权、“鱼肚”部分设计为可即插即用的扩展坞便于搭载不同作业模块且制造成本和后期维护成本远低于当前常见深海潜水器的模块化设计与低成本特性。

上海海洋大学 也于2024年推出了国内首款智能软体仿生蝠鲼----“文鳐”。该潜水器翼展1米，同样模仿蝠鲼的形态和游动方式，旨在实现环境隐身和与鱼类共游的特性。此外，北京大学 牵头承担了国家重点研发计划“智能机器人”重点专项中的青年科学家项目“功能可再编辑的拟态水下机器人”，联合清华大学、中国科学院沈阳自动化研究所等单位共同开展研究。国内其他一些高校和研究机构，如哈尔滨工程大学邢会明教授团队、上海交通大学等，也在仿生水下机器人及其相关技术（如驱动、控制、感知、水下机器人集群等）领域申请了多项发明专利，为该领域的整体发展贡献了力量。例如，南京乐芃电子科技有限公司也申请了关于仿生机器鱼水下搜救功能的专利。总体来看，中国在仿蝠鲼及类似仿生柔体潜水器领域的研究呈现出多点布局、快速发展的良好态势。各研究单位不仅在基础理论和关键技术上寻求突破，也日益强调面向国家重大需求和实际海洋应用的成果转化。NPU在滑扑一体化技术、系列化样机研制以及长期应用验证方面积累深厚；西湖大学则在深海仿生驱动、快速原型研制及低成本设计方面取得了显著成就。这种各有侧重、相互补充、良性竞争的局面，极大地推动了我国在该前沿技术领域的整体进步，并有望在未来产出更多具有国际影响力的创新成果。

3.4 国际上的百花齐放

国际上，多个国家的研究机构和公司也积极投入到仿蝠鲼及类似鳐鱼形态的柔体水下机器人的研发中，并在驱动方式、运动控制、材料应用等方面展现出多元化的技术路径和创新性成果。

美国北卡罗来纳州立大学 (NC State University) 与弗吉尼亚大学等机构的合作研究 在高速软体仿蝠鲼机器人领域取得了显著进展。该团队研制的一款受蝠鲼启发的软体机器人，在2024年底的报道中，其游泳速度已达到创纪录的每秒6.8倍体长，相较于其两年前的型号（3.74倍体长/秒）不仅速度更快，而且能量效率也得到提升。其技术特点在于该机器人采用气动驱动方式，鳍片由一种在展开时能保持稳定形态的材料制成，并连接到一个包含气腔的柔性硅胶体上，当气腔充气时，鳍片被迫弯曲，模拟蝠鲼鳍的下扑动作，当空气从气腔中排出时，鳍片由于自身的弹性恢复力而自动弹回初始位置，完成上扑动作，这种设计巧妙地利用了材料的弹性势能，使得机器人仅需一个致动器即可实现鳍片的往复扑动，从而允许更快速的驱动。此外，通过研究蝠鲼的流体动力学特性，该机器人能够通过调节鳍片拍动频率来控制其在水柱中的垂直运动，并已验证了其在布满障碍物的水箱中进行导航以及在水面拖曳有效载荷的能力。

德国Festo公司 以其在仿生机器人领域的持续创新而闻名于世，其Bionic Learning Network项目产出了一系列令人惊叹的仿生机器人。其中包括水下仿蝠鲼机器人Aqua_ray，其核心驱动部件是Festo独有的流体肌肉 (Fluidic Muscle) 技术，结合Fin Ray Effect®（一种源自鱼鳍功能解剖学的设计结构），驱动Aqua_ray的翼状鳍进行拍打，从而在水中实现类似蝠鲼的优雅滑行和动态翼拍运动。还有一款空中仿蝠鲼飞行器Air_ray，它巧妙地利用氦气填充身体以提供浮力，并通过翼片的拍打驱动，实现在空气中的飞行。此外，BOSS Manta Ray (Bionic Observation and Survey System Manta Ray) 是一款更偏向于自主水下作业的仿生潜水器，据文献报道，它具备主动的、类似生物的翼推进模式和水力喷射推进模式两种推进方式，以适应不同的任务需求和航行状态。

新加坡南洋理工大学 (NTU) 在仿蝠鲼水下机器人研究方面也取得了重要成果，其研制的RoMan (Robotic Manta) 系列水下机器人备受关注。NTU的研究人员通过多代原型机 (RoMan I, RoMan II, RoMan III) 的迭代开发，成功地将蝠鲼的高机动性扑动能力与水下滑翔机的低能耗特性相结合。以RoMan-II为例，其改进型设计采用了六根柔性鳍条来驱动两侧的胸鳍，通过鳍的扑动产生推力，更重要的是，RoMan-II集成了仿生滑翔运动模式，通过一个闭环的浮力控制系统来调节自身浮力，实现在水中的滑翔运动，从而在需要长距离巡航时显著节省能量。该机器人还能够执行定点转弯和后退等复杂机动，据报道，RoMan-II在纯滑翔模式下的续航时间估计可达约90小时，而在自由游泳（扑动）模式下约为6小时，其有效载荷能力约为4公斤。

其他国际研究机构也对该领域做出了贡献。美国麻省理工学院 (MIT) 在AUV早期发展中就做出了贡献，近年来也有团队致力于软体机器鱼和仿蝠鲼机器人的研发，例如用于大堡礁生态系统探索的软体蝠鲼机器人。美国哈佛大学在软体机器人材料、制造和驱动方面拥有深厚的研究基础，其研究者曾发现即使是死鱼的柔性身体在特定来流涡街中也能被动向上游推进，深刻揭示了柔性体与流体相互作用的复杂性。瑞士苏黎世联邦理工学院 (ETH Zurich) 也有团队关注用于大堡礁等复杂环境探索的软体仿蝠鲼机器人。英国南安普顿大学的研究人员利用3D打印模具技术制作了小型化的仿蝠鲼机器人原型。日本大阪大学在波动鳍仿生机器人领域有长期的研究历史，为理解鳍式推进积累了经验。国际上对仿蝠鲼（及类似鳐鱼）机器人的研究呈现出百花齐放的态势，技术路径多样，应用探索广泛。特别是在新型驱动方式和先进运动控制策略方面展现出丰富的创新性。软体化、智能化以及多模态运动能力的集成是国际研究的共同趋势。然而，与中国研究面临的挑战类似，国际研究同样需要克服从实验室原型到真实海洋环境应用的鸿沟，解决在复杂海洋环境下的传感、能源供应、通信以及系统鲁棒性等关键问题。尽管如此，这些多元化的探索极大地拓展了仿蝠鲼潜水器技术的边界，为未来实现更高性能、更强功能的仿生水下系统奠定了坚实基础。

3.5 技术发展，一步一个脚印的进化

滑扑一体仿蝠鲼柔体潜水器的发展历程中，浮现出一系列关键的技术里程碑，这些里程碑不仅标志着技术本身的进步，也反映了研究思路的深化和应用潜力的拓展。首先是从刚性到柔性材料与结构的广泛应用，早期的仿生水下机器人更多依赖传统刚性材料和连杆机构，难以完美复制生物体的柔顺性和复杂变形能力，而随着硅胶、聚氨酯等高分子弹性体以及介电弹性体、形状记忆合金等智能材料的出现和应用，使得潜水器的身体和推进鳍能够具备更好的柔韧性和可变形性，极大地提升了仿生度，并带来了更好的环境适应性、抗冲击能力和水动力学性能。其次是从单一运动模式到滑扑一体化推进的成功集成，最初的研究可能更侧重于实现单一运动模式，而滑扑一体化技术的实现则是一个重要飞跃，它要求潜水器能够有机结合滑翔的远距离高效与扑动的近距离灵活，中央模式发生器 (CPG) 等先进控制策略为此提供了关键技术支撑。再者是深海探测能力的逐步突破，仿蝠鲼潜水器的应用场景从最初的实验室水池或浅水湖泊，逐步拓展到中国西北工业大学“魔鬼鱼”的1025米水深海试，以及西湖大学“西谷I号”在2000米级深海的成功作业，这些事件标志着其正逐步具备进入更深邃海域执行任务的能力，这对潜水器的整体设计、材料耐压、电子元器件适应性、密封技术及深水通信导航都提出了极高要求。同时，智能化与自主化水平的持续提升也是一个重要趋势，控制方式从简单的遥控或预设程序，发展到引入CPG等仿生控制方法实现更自然的自主运动，近年来，人工智能技术，特别是强化学习、深度学习等算法的引入，为进一步提升潜水器的环境感知、自主决策和自适应控制能力开辟了新途径。最后，实用化应用的初步探索与实现是技术发展的最终目标，中国西北工业大学研制的仿蝠鲼潜水器已在近海完成超过200次的实际作业任务，涉及环境监测、生态观察等多个方面，表明该技术已开始从实验室走向真实海洋环境的实用化应用。这些技术里程碑的达成，是仿生学理论、材料科学、驱动技术、控制工程、海洋工程等多学科知识交叉融合、协同创新的结果，整个发展趋势可以概括为从追求“形似”到追求“神似”，最终目标是达到“实用”，为向着超长航时自主作业、大规模集群协同以及更深更远海洋探索等宏伟目标迈进奠定了坚实基础。

表格1：国内外主要仿蝠鲼（及类似鳐鱼）柔体潜水器原型对比

研究机构/国家

原型名称/型号

翼展/尺寸 (约)

主要材料

驱动方式

推进模式

最大速度 (约)

最大深度 (约)

续航能力 (约)

有效载荷 (约)

关键技术特点

海试情况/主要成果

参考文献ID

西北工业大学 (NPU) / 中国

原理验证样机

翼展0.8米

未明确，推测包含柔性材料

锂电池供电，电机驱动

滑扑一体

1节 (约0.5 m/s)

浅水

未明确

模仿蝠鲼体貌和游动形态，可实现扑动、滑翔、急停、转弯

2019年前后试航成功，标志我国该领域进入世界先进水平

5

西北工业大学 (NPU) / 中国

工程样机I型

翼展2米

刚性机翼

未明确

滑翔为主

未明确

验证滑翔能力

研制中

5

西北工业大学 (NPU) / 中国

工程样机II型

翼展3米

机翼尖端柔性

未明确

滑翔为主，扑动为辅

未明确

验证滑翔为主、扑动为辅的能力

研制中

5

西北工业大学 (NPU) / 中国

工程样机III型

翼展2米

全柔性机翼

未明确

滑扑一体

未明确

验证接近蝠鲼的生物滑扑一体推进能力

研制中

5

西北工业大学 (NPU) / 中国

“魔鬼鱼”系列仿蝠鲼柔体潜水器

未明确具体型号翼展

柔性材料

电机驱动，CPG控制

滑扑一体

未明确

1025米

目标1个月

未明确

滑扑一体，高机动性，低噪声，自主导航与控制，已应用于多种实际任务

2021年完成1025米海试；截至2024年已完成200余次作业，实现实用化突破

7, 43, 5

西湖大学 / 中国

“西谷I号” (Xigu I)

未明确翼展，为鱼型

侧翼：HDPE（柔性板）+铝合金（刚性板）

电机驱动，纯鳍式推进

扑动、悬停、坐底

未明确

2036米

未明确

世界首台2000米级仿生结构驱动潜水器，刚柔并济侧翼，模块化“鱼肚”可扩展，低成本

2023年4月南海2000米级海试成功，完成坐底、数据采集、海底巡航等任务

6

上海海洋大学 / 中国

“文鳐”智能软体仿生蝠鲼

翼展1米

软体材料

未明确

未明确（模仿蝠鲼）

未明确

国内首款智能软体仿生蝠鲼，环境隐身

2024年4月问世

50

美国NC State大学等

高速软体仿蝠鲼机器人

未明确

柔性硅胶体，稳定形态鳍材料

气动驱动（单致动器，鳍片充气弯曲，放气自动弹回）

扑动，可垂直运动

6.8倍体长/秒

水柱中活动

更节能

可拖曳载荷

高速，高能效，可控制在水柱中上下游动，可导航避障

实验室水箱测试成功，可穿越障碍，可拖曳自身气源和电源

10

德国Festo公司

Aqua_ray

未明确

流体肌肉 (Fluidic Muscle) + Fin Ray Effect®

扑动、滑行

未明确

水族馆级

未明确

模仿蝠鲼流线外形和运动模式，能量高效

主要用于技术展示和仿生学研究

56

德国Festo公司

BOSS Manta Ray

未明确

主动仿生翼推进 + 水力喷射推进

双模式推进

未明确

原型20kg

具有良好稳定性和机动性

作为Bionic Observation and Survey System项目一部分开发

4

新加坡南洋理工大学 (NTU)

RoMan-II (Robotic Manta)

未明确

采用柔性鳍条

电机驱动鳍扑动，闭环浮力控制系统

滑扑一体，定点转弯，后退

1倍体长/秒 (平均)

未明确

纯滑翔约90小时，自由游泳约6小时

约4kg

结合滑翔的低能耗和扑动的高机动性，可独立调节扑动参数

完成水池测试，验证了滑扑结合能力和多种机动动作

12, 58

D. Zhang et al. (NPU等) (2022)

新型滑扑一体仿生蝠鲼机器人 (MDPI论文中原型)

未明确，NACA翼型优化

柔性胸鳍（连杆机构+碳纤维鳍条+弹性蒙皮），非耐压桁架结构，独立耐压舱

浮力与质量调节系统（滑翔），CPG控制电机驱动柔性鳍（扑动）

滑扑一体

未明确（湖试验证）

设计耐压10MPa

滑翔远距离，扑动高机动

>20kg

实际应用平台，滑翔模式（浮力+质量调节），扑动模式（柔性鳍+CPG），载荷能力强

在自然湖泊中完成滑翔（下潜30m并上浮）和扑动（3m定深游矩形）实验

3

Q. Liu et al. (西湖大学等) (2022)

基于开源ROV的软材料扑翼蝠鲼机器人 (ResearchGate论文)

长1m, 宽1.28m, 高0.205m

扑翼：LW PLA (骨骼), Dragon Skin 30 (肌肉), Dragon Skin 10 (皮肤)

4个伺服电机（扑动），4个螺旋桨（ROV模式）

扑动/ROV模式

扑动：0.14-0.17 m/s (取决于有无负载和频率)

100m

2小时 (巡航速度)

1.5kg (测试负载)

基于Blue ROV改进，三层不同材料仿生扑翼，模块化设计，传感器丰富，CFD分析显示其阻力比Blue ROV小32.2%

水池中完成无负载和带1.5kg负载的航速测试及机动性测试

9

五、通往深蓝的征途

尽管滑扑一体仿蝠鲼柔体潜水器技术取得了令人鼓舞的进展，并在特定应用场景中展现出巨大潜力，但其走向大规模、常态化、全海深应用仍面临一系列严峻的技术瓶颈。但这些挑战也同时指明了未来的重点方向和发展趋势。

4.1 当前主要技术瓶颈

当前，该技术领域面临的首要瓶颈在于柔性材料的性能与可靠性。仿生潜水器的柔性部件，尤其是推进鳍，在长期、高频次的扑动变形以及复杂水流的持续冲击下，容易出现材料疲劳、性能退化、甚至撕裂损坏等问题，这直接影响潜水器的服役寿命和任务可靠性。同时，在真实的海洋环境中，各种海洋生物（如藤壶、藻类等）极易在潜水器表面附着生长，生物附着不仅会改变潜水器表面的光滑度和流体动力学特性，增加航行阻力，还可能堵塞传感器、影响活动部件的正常工作，甚至对柔性蒙皮材料造成物理损伤，开发高效、长效且对海洋环境友好的防污材料或表面涂层技术，是当前面临的一个重要挑战。此外，深海环境具有高静水压力、低温度、高盐度等特点，这对柔性材料的力学性能（如弹性模量、抗压强度、低温韧性）、密封性能以及长期化学稳定性都提出了极为严苛的要求，目前大多数柔性潜水器的深海作业能力仍有待验证和提升。

另一方面，能源供应与续航能力瓶颈也亟待突破。目前，仿蝠鲼潜水器大多采用锂离子电池作为主动力源，尽管锂电池技术在不断进步，但其能量密度仍然有限，难以满足潜水器进行超长航时（例如数周甚至数月）、大范围自主作业的需求。西北工业大学团队提出的持续工作一个月的目标，对现有能源系统构成了巨大挑战，亟需能量密度更高的新型电源技术（如燃料电池）或高效的水下能量捕获技术（如温差能、波浪能转换）作为补充。对于滑扑一体运动模式，如何在不同的运动状态（如高速扑动、低速巡航、长时滑翔、定点悬停等）之间进行能量最优化的切换与协同控制，以最大限度地延长潜水器的整体续航时间，相关的理论和技术尚不完善。

再者，复杂海洋环境下的感知、导航与控制瓶颈依然是矛盾所在。在GPS信号无法覆盖的广阔水下空间，特别是在地形复杂、环境多变的深远海区域或近海底环境，实现潜水器的长时间、高精度、高可靠性的自主导航与定位，仍然是一个世界性的难题。对于柔性潜水器而言，其身体在运动过程中的变形可能会给惯性导航系统 (INS) 的姿态解算和多普勒计程仪 (DVL) 的速度测量带来额外的误差源和标定困难，进一步增加了导航定位的复杂性。海洋环境充满了未知和不确定性，如突发的暗流、移动的障碍物、能见度极低的浑浊水体等，潜水器需要具备更强的对动态、非结构化环境的自主感知、场景理解和态势判断能力，才能确保自身安全并有效完成预定任务。在部分信息缺失或完全未知的环境中，如何实现潜水器的自主路径规划、在线任务重规划、智能行为决策以及对突发故障的容错控制和自主恢复，对控制算法的智能化水平和自适应能力提出了极高的要求。

在科技发展的深水区，水动力学建模与仿真精度瓶颈也不容忽视。柔性潜水器在水中运动时，其柔性身体及鳍片会发生显著变形，这种变形与周围流场之间存在强烈的、高度非线性的相互作用（即流固耦合效应），对这种复杂的流固耦合行为进行精确的数学建模和高效的数值仿真是极其困难的。现有的计算流体动力学 (CFD) 模型和仿真方法，在模拟大变形柔性体的动态响应、复杂三维涡系的生成、发展与演化规律，以及滑扑运动模式转换过程中的非定常流场特性等方面，仍存在一定的局限性，计算精度和效率有待进一步提高，以便能更准确地预测潜水器的水动力性能，并有效指导其优化设计。

在实践应用中，多潜水器协同与集群作业瓶颈也限制了其应用潜力的进一步拓展。单个仿蝠鲼潜水器的探测范围、作业能力和抗风险能力毕竟有限，未来要执行更复杂的、大尺度的海洋任务（如构建水下观测网络、进行协同搜索与跟踪等），必然需要发展多潜水器集群协同作业技术。然而，水下通信固有的低带宽、高延迟、高误码率等特性，严重制约了水下多智能体之间的高效信息交互和紧密协同控制，这是实现仿蝠鲼潜水器集群化应用的关键技术瓶颈之一。这些技术瓶颈的共同特点在于，仿蝠鲼柔体潜水器的“柔性”特征既是其诸多优势的源泉，也恰恰是导致许多技术难题复杂化的核心因素。同时，能源问题是制约其走向长航时、大范围实用化的普适性关键瓶颈，而潜水器的“智能”水平则是决定其能否在真实、复杂、动态、未知的海洋环境中有效作业并发挥独特优势的决定性因素。

4.2 未来发展趋势研究

面对上述技术挑战，滑扑一体仿蝠鲼柔体潜水器的未来发展将聚焦于提升核心性能、拓展应用能力、并向更高程度的智能化和自主化迈进。以下几个方面预计将成为未来的重点研究方向和发展趋势：

首先肯定是追求更高性能的仿生推进与机动能力。这包括持续优化仿生胸鳍的几何外形、柔性分布（例如，探索具有可变刚度或自适应变形能力的鳍结构）、以及材料选择，以期获得更接近真实生物的高效推进特性。同时，积极研发新型、高效、紧凑的驱动器，如性能更优的介电弹性体驱动器 (DEAs)、液压/气动人工肌肉、或具有更快响应速度和更高能量效率的形状记忆合金 (SMAs) 等，以实现更强劲、更灵活、更低噪声的扑动推进。此外，还需深化滑扑运动耦合机理研究与能量优化，深入研究滑翔与扑动两种运动模式之间的流体动力学耦合机理，以及在不同运动状态下的能量消耗特性，发展先进的控制策略，实现多种运动模态之间的无缝、平稳切换和高效协同，例如通过实时优化扑动参数和滑翔姿态，以在满足任务需求的前提下最大限度地降低能耗、延长续航。一个前沿方向是探索如何主动控制或利用潜水器柔性身体和鳍片的变形，以实现主动的流动控制，例如通过特定的身体波动或鳍片微调来延迟流动分离、减小湍流、增强涡流效益，从而达到减阻、增升、改善姿态控制或提高机动性的目的。

其次是构建更智能的自主感知、决策与控制系统。发展基于多种传感器信息（如INS、DVL、声学定位、视觉里程计、地磁、重力等）深度融合的高精度、高鲁棒性水下组合导航与定位技术，特别需要针对柔性潜水器平台特性，研究能够补偿身体变形影响的传感器标定方法和导航数据融合算法。将人工智能技术，特别是深度学习、强化学习、计算机视觉等，深度融合到潜水器的感知、决策与控制环路中，提升潜水器对复杂、动态、非结构化海洋环境的自主感知与理解能力（如目标识别、场景分割、危险预判），增强其自主路径规划、任务在线重规划、智能行为决策以及对系统故障的自主诊断、容错与自修复能力。研究基于事件驱动的感知与控制机制，即仅在环境或任务发生显著变化时才激活相应的感知和控制模块，以减少不必要的计算和能量消耗，提高系统的整体响应速度和能源利用效率。

再者是推动新材料、新驱动技术的深度融合与创新。开发具有自修复能力（如在微小损伤后能自行愈合）、自清洁能力（如能有效抵抗生物附着或通过特定机制去除附着物）、可主动调节刚度（如通过电、磁、热等外部刺激改变材料的软硬程度）等智能特性的新型柔性复合材料，以更好地应对深海极端环境的挑战和海洋生物附着的困扰。探索将生物活体组织（如通过细胞培养技术获得的肌肉细胞或组织）与工程结构相结合，构建生物混合驱动系统，这种极具前瞻性的研究方向有望实现更高程度的生物兼容性、能量利用效率和驱动性能，是仿生机器人领域的终极目标之一。持续改进和优化各类智能材料驱动器（如DEAs, IPMCs, SMAs, 以及更先进的液压/气动人工肌肉）的性能指标（如输出力/力矩密度、响应速度、能量转换效率、控制精度、耐久性），并研究其与柔性结构的轻量化、一体化集成技术，以期替代或补充传统电机驱动，实现更安静、更高效、更仿生的驱动效果。

同时，致力于实现长航时、大深度、多功能集成化平台。大力研发能量密度更高的新型水下电源（如高比能锂电池、燃料电池、同位素温差电池等），同时积极探索水下无线充电技术和海洋可再生能源（如温差能、波浪能、海流能等）的原位捕获与利用技术，以从根本上解决潜水器的续航能力问题。加强耐超高压结构设计理论与方法、深水高性能密封技术、以及深水环境下驱动、控制与传感元器件的研发，推动仿蝠鲼柔体潜水器向万米级全海深作业能力迈进。积极推动潜水器平台的模块化、标准化和开放式架构设计，使其能够方便、快捷地集成搭载多种不同类型和功能的传感器载荷（如高分辨率声学成像设备、水下激光雷达、原位化学分析仪、生物采样装置等）和作业工具（如小型机械臂、抓取器等），从而拓展其功能多样性和任务适应性，实现“一专多能”或“按需重构”。

最后是发展集群化、网络化协同作业能力。研究多仿蝠鲼潜水器集群的协同感知（如利用不同潜水器的传感器数据进行融合以获得更全面的环境信息）、高效水下通信组网（克服水声信道限制，实现可靠、低延迟的数据共享和指令传输）、分布式任务分配与路径规划、以及紧密协同控制技术。通过集群协同，有望完成单个潜水器难以胜任的复杂任务，如大范围海域的同步覆盖观测、对移动目标的分布式跟踪与包围、构建自适应的水下传感器网络等。借鉴自然界中鱼群、鸟群等生物集群的群体智能行为模式，发展适用于仿蝠鲼潜水器集群的自组织、自适应、容错性强的协同控制策略，以提高集群系统的整体鲁棒性、任务完成效率和对动态环境的适应能力。未来的仿蝠鲼柔体潜水器，将不再仅仅是形态和基本运动模式的简单模仿，而是力求实现“形态仿生”与“智能仿生”的高度统一。新材料、新驱动技术的发展将服务于其形态和运动性能的极致仿生，而人工智能技术的深度融合则是实现其高度自主智能的核心。要实现其在广阔海洋中的长航时、大范围作业以及集群化应用，突破能源供应和水下通信两大基础技术瓶颈是前提。这一领域的发展高度依赖于海洋科学、生物学、材料科学、机械工程、电子工程、控制理论、计算机科学（特别是人工智能）等多个学科的深度交叉与协同创新。

表格2：滑扑一体仿蝠鲼柔体潜水器关键技术、挑战与发展

关键技术领域	当前主要技术成果/现状	面临的主要挑战/技术瓶颈	未来重点研究方向/发展趋势
仿生推进与控制	- 实现滑翔与扑动模式的结合 5 A% w2 f, A( X0 S& Z' J - 基于CPG的节律运动控制 0 h( v5 y$ K6 v$ N: l( l' u - 部分样机实现高机动性（如NC State机器人6.8倍体长/秒速度）	- 滑扑模式转换的能量优化与平稳过渡 7 `$ e3 [/ Q: N$ }2 _0 x. X - 复杂流场中推进效率的进一步提升 9 M/ B/ V, A! X! e8 n - 对真实生物运动机理的理解仍需深化	- 更高效、更强劲的仿生扑动机制 5 a0 g. A: O3 n* v, S2 e' X& a5 Y1 _* } - 滑扑运动耦合机理与能量最优控制 $ G9 b( E/ i& G- ~ - 主动利用柔性体变形进行流动控制
柔性材料与结构	- 硅胶、HDPE等柔性材料在鳍和主体上的应用 2 W8 k) \|* C" U1 q5 D3 J d - 刚柔复合结构设计 0 U0 @' H# Z+ g E% K/ Q - 分段式鳍条概念研究	- 材料在深海高压、低温、长期疲劳下的耐久性 w0 f3 h, U; c% m7 T - 高效、环保的抗生物附着技术 $ q5 m. l/ v9 f. j - 柔性材料与刚性部件的可靠连接	- 具有自修复、自清洁、可变刚度等智能特性的新型柔性材料 . L6 ^7 J; O. F3 @ - 更耐极端海洋环境的材料体系 9 T) w3 L. Z( e1 ~ - 柔性结构的轻量化与一体化制造
驱动与作动	- 传统电机+连杆驱动仍是主流 & c+ G( \( @7 {$ R - DEAs, 气动人工肌肉, SMAs 等智能驱动器开始应用	- 智能驱动器的输出力、效率、响应速度、控制复杂性与传统电机相比仍有差距 6 ]6 Z" D5 i( K6 d1 t( F - 驱动器在深海环境下的可靠性与寿命 X0 T" i: ^8 w8 \ - 能量转换效率和系统集成度	- 更高效、紧凑、可靠的智能材料驱动器及其集成技术 ! n6 s) o( q" c3 V) ~2 e# c - 生物混合驱动系统探索 4 e5 Y2 ^7 L; \|" ? - 无声或极低噪声驱动技术
感知与导航	- 集成IMU, DVL, 声纳, 相机, 压力传感器等 & d! b P7 x9 u ]1 N8 e" B7 O* k7 X - 初步实现基于多传感器的水下导航 / R: U/ b" f- b0 v - 部分样机具备环境感知和避障能力	- GPS失效环境下高精度、鲁棒的长期自主导航 ; J; H0 h& O0 N1 Q6 \|% r - 柔性变形对传感器精度和标定的影响 . ~; j: k( o3 D7 Q0 [ - 复杂、动态、未知海洋环境的实时感知与理解	- 基于多传感器深度融合的高精度水下导航定位技术（尤其针对柔性平台） 9 E+ F, G$ @$ C9 l - 提升对复杂海洋环境的自主感知与理解能力（AI赋能） ! B5 \|. ]0 R- Y4 Z* T - 新型仿生感知技术（如人工侧线）
能源与续航	- 主要依赖锂电池供电 8 z1 f% x' Y+ {+ U7 x - 部分滑翔型机器人实现较长续航	- 现有电池能量密度难以满足超长航时需求 ! {" Q2 @7 x- M9 a, @: W* b - 滑扑等高机动模式能耗较高 - m! i0 D0 P6 } - 水下能量获取技术尚不成熟	- 高能量密度电源（如燃料电池）研发 " y0 ` A6 @' y+ B2 b' \6 ] - 水下无线充电与能量捕获技术（温差能、波浪能等） c/ n. W$ f! v - 智能能量管理与优化控制策略
水动力学优化	- CFD广泛用于分析柔性鳍水动力学 4 n+ z0 E2 a6 g! v( ?9 ~ - 认识到前缘涡、柔性分布对性能的关键作用 8 `# {! @- m" L6 r5 o - 表面微结构减阻技术研究	- 柔性体大变形流固耦合的精确建模与高效仿真 8 x2 w$ x7 D/ M e - 推进效率与传统螺旋桨相比仍有提升空间（尤其高速巡航） ; ]6 C* \|: Y, c, C5 j' h; F' a - 对柔性体变形的主动利用以优化水动力性能研究不足	- 更精确的流固耦合数值模型与实验验证方法 & W) `" i4 X+ g% T5 y - 针对性的减阻、增效技术（如主动流动控制、自适应变形） " ]% f$ x5 I9 \|! g n - 滑扑一体多模式运动的综合水动力性能优化
集群与协同	- 理论研究与初步探索阶段 * M* G" G# W' n% t, e% } - 对集群优势有初步认识	- 水下通信带宽低、延迟大、可靠性差 % X6 s9 h3 z( V+ U, b - 集群的协同感知、任务分配、路径规划、编队控制算法复杂 0 p+ m' T7 E( B i8 n1 l# K6 U - 单体智能与自主性不足制约集群能力	- 高效、可靠的水下多潜水器通信与组网技术 + @6 k: c" r. q- z" }# l - 基于群体智能的集群协同感知、决策与控制策略 : l& B* P* j- D, X5 ^$ t" K" { - 异构多潜水器集群协同作业

六、结语，海洋探索的新序幕

滑扑一体仿蝠鲼柔体潜水器技术，作为仿生水下机器人领域一个极具特色和潜力的分支，近年来取得了显著的进展。在仿生原理层面，研究人员通过对真实蝠鲼形态结构和运动特性的深入观察与分析，逐步揭示了其高效滑翔与灵活扑动相结合的奥秘，为机器人设计提供了直接的生物学依据。在核心技术方面，滑扑一体化推进机制通过浮力/质量调节系统与柔性鳍扑动系统的精巧协同，并结合中央模式发生器 (CPG) 等先进控制策略，使得潜水器初步具备了兼顾长距离巡航能效和近距离作业机动性的能力。柔性材料（如硅胶、HDPE等）和新型驱动技术（如介电弹性体、气动人工肌肉、形状记忆合金等）的应用，极大地提升了潜水器的仿生度、环境适应性和运动柔顺性。尽管水下感知、导航与控制仍面临诸多挑战，但多传感器融合、CPG控制以及强化学习等智能算法的引入，正不断提升潜水器的自主化水平。水动力学研究通过CFD仿真和实验测试，逐步优化了柔性鳍的设计，并探索了减阻增效的途径。

从发展历程来看，该技术是在早期波动鳍等仿生推进研究和水下滑翔机技术发展的基础上，逐步演进形成的。国内外众多研究机构为此做出了重要贡献。在中国，西北工业大学在滑扑一体化技术、系列化样机研制以及实用化验证方面走在前列，其仿蝠鲼潜水器已完成数百次实际作业，并实现了千米级深潜。西湖大学的“西谷I号”则在2000米级深海仿生驱动和快速原型验证上取得世界性突破。上海海洋大学、北京大学等机构也积极参与研发。国际上，美国北卡罗来纳州立大学等在高速软体仿蝠鲼机器人驱动与控制方面成果显著；德国Festo公司以其独特的流体肌肉和Fin Ray Effect®技术打造了Aqua_ray等系列仿生精品；新加坡南洋理工大学的RoMan系列机器人在滑扑结合与长航时方面进行了深入探索。这些研究共同勾勒出该技术从概念提出、原理验证、原型迭代到初步应用的清晰发展脉络。

滑扑一体仿蝠鲼柔体潜水器相较于传统水下潜水器，展现出多方面的独特优势：高机动性与灵活性使其能够实现快速启动、急停、小半径转弯等复杂机动动作；高隐蔽性源于柔性鳍扑动产生的低噪声及仿生外形；低环境扰动特性使其更适合在敏感生态环境中作业；而长航时潜力则通过滑翔与扑动模式的结合及智能能量管理得以实现。基于这些优势，该技术在海洋环境监测、水下科学考察、隐蔽侦察与探测、海洋生态保护与生物多样性研究，以及水产养殖和水下搜救等领域，均展现出巨大的应用潜力和广阔的发展前景。

展望未来，滑扑一体仿蝠鲼柔体潜水器技术正处在一个从实验室探索到实用化验证，并向关键技术深度攻坚和应用领域全面拓展的新阶段。尽管在柔性材料的深海耐久性、能源供应的持久性、复杂环境下的自主导航与智能控制、以及集群协同作业能力等方面仍面临诸多挑战，但随着材料科学、人工智能、先进驱动技术、新能源技术以及海洋工程等相关学科的持续进步和深度交叉融合，这些瓶颈有望被逐步突破。未来的仿蝠鲼潜水器将不仅仅是形态和运动的简单模仿，而是朝着更高程度的“智能仿生”方向发展，成为集优异仿生运动性能与高度自主智能于一体的先进水下平台。它们有望在万米深渊留下探索的足迹，以集群的方式协同完成单体难以胜任的复杂任务，并在更广阔的海洋空间实现更长时间的自主作业。

赫然 · 发表于昨天 20:27

要是能配个图就更好了。。。

这篇是AI协助之后再整理创作的么？

xiejin77 · 发表于昨天 20:38

本帖最后由 xiejin77 于 2025-6-6 20:39 编辑

赫然发表于 2025-6-6 20:27
; p& n( V' t3 o要是能配个图就更好了。。。
f3 \& |; I! F& g
% v# |' R" f0 \, e7 K1 s这篇是AI协助之后再整理创作的么？

我一直没找到滑扑一体的准确图片，放进来容易误导。也就没放。

这个是先写了一千字左右的骨架，然后用gemini的deep research做的。经过几十次交互调试，生成的效果还不错。
其实能做到这个水平的智能体也有不少，manus、flowith都可以大差不差的做到。

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