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聂飞|张创|张琪|秦恒申|李宇阳|张一伟|杜浩杰|杨连超|马月|刘连庆中国科学院沈阳自动化研究所机器人及智能系统国家重点实验室，中国沈阳，110016摘要水下机器人是海洋探索的关键工具。为了提高它们的自主控制和检测能力，整合感知系统至关重要。然而，水下光/电磁信号的衰减、湍流以及
聂飞|张创|张琪|秦恒申|李宇阳|张一伟|杜浩杰|杨连超|马月|刘连庆
中国科学院沈阳自动化研究所机器人及智能系统国家重点实验室，中国沈阳，110016
摘要
水下机器人是海洋探索的关键工具。为了提高它们的自主控制和检测能力，整合感知系统至关重要。然而，水下光/电磁信号的衰减、湍流以及多物理场耦合等问题使得陆地和空中的感知系统无效。水生生物经过长时间的进化， entwickelt出卓越的感知能力，为生物启发式感知技术的发展提供了宝贵的灵感。本文全面概述了水下机器人生物启发式感知的关键技术和研究进展。具体而言，它重点介绍了四种核心的生物启发式感知模式：视觉、听觉、电场和侧线感知。为了解决它们在短距离互动和化学检测方面的局限性，还简要介绍了触觉和化学感知。最后，本文指出了现有的挑战，包括在极端环境中的检测性能有限和信号失真问题，并提出了未来研究的方向，包括深入研究生物机制和推进多模态传感器融合技术。
引言
随着水下环境探索的不断进步，水下机器人感知已成为全球研究的重点（Ding et al., 2024）。为了在复杂的水下条件下确保各种检测任务的准确性，开发多维感知框架至关重要。然而，与陆地和空中环境相比，由于水的吸收和散射导致的光和电磁波严重衰减——可见光的穿透深度限制在100米以内，而无线电信号完全无效——这大大增加了感知和通信的挑战（Yuh, 2000）。此外，水下环境还具有湍流、温度分层和地质活动等特点（Cui et al., 2006）；这些动态环境因素加剧了信号失真和定位漂移。这种多物理场耦合现象（声场、流场和热场之间的相互作用）在陆地和空中环境中极为罕见，但在水下环境中却成为常态（Paull et al., 2014）。原本为陆地或空中环境设计的感知系统在水下难以有效运行（Bai et al., 2024; Sun et al., 2024）。
值得注意的是，在长期的进化过程中，某些水生生物通过自然选择的“优化设计”效应，发展出了卓越的水下感知能力。这些生物不仅适应了极端环境（如低光照条件、强湍流和多物理场耦合），还通过多模态信息融合实现了精确的环境解析和动态互动。例如，一些深海鱼类利用高度敏感的侧线系统在黑暗、高压的环境中捕食和导航（Marshall, 1996）；鲸类使用声纳系统在数百公里的范围内定位目标（Mellinger et al., 2007）； Mormyroids 利用发达的发电器官产生低频电场来检测周围物体（J. Zhou et al., 2024）；头足类动物如章鱼通过皮肤表面的色素细胞和触觉感知网络实现了高度的环境整合和智能响应（Van Giesen et al., 2020）。这些生物在数亿年的进化过程中发展出的感知机制为克服传统水下感知技术的瓶颈提供了自然的“最佳解决方案”模板。因此，利用这些生物感知机制的核心优势并进行仿生感知系统研究，已成为提高水下机器人的环境适应性和任务执行能力的关键途径。
图1展示了水下仿生感知的概述。它涵盖了四种常见的仿生感知模式，即视觉感知、听觉感知、电感受和人工侧线，以及其他模式，包括触觉感知和化学感知。为了系统地阐述这些感知技术，后续内容结构如下：第2节总结了视觉感知的两项关键技术并介绍了未来的发展趋势。第3节描述了听觉目标检测、定位的技术、局限性和发展前景。第4节介绍了电场感知的生物原理、传感器技术以及未来的应用和发展，而第5节描述了侧线感知。为了补充触觉和环境化学感知能力，第6节介绍了两种额外的水下生物启发式感知方法：触觉感知和化学感知。最后，第7节指出了挑战和未来的研究方向，第8节提出了结论。
章节片段
水下视觉感知
随着对水下感知需求的增加，受到水生生物自然视觉系统启发的水下视觉成像系统已被广泛研究和应用于特定的水下任务，如观察海洋生物和操纵小型水下物体（Zhao et al., 2024）。水下光学成像可以直接捕捉目标的纹理、形状和颜色特征，提供高分辨率的详细数据（Li et al., 2017）。此外，视觉感知还
水下听觉感知
水下听觉系统的研究起源于19世纪末，当时科学家首次发现了蝙蝠的超声波回声定位机制（Au and Simmons, 2007）。到了20世纪中叶，美国科学家Kellogg和K?hler进行了系统的行为观察和电生理记录实验，证明海豚能够检测到超过50 kHz的超声波，从而首次提出了海豚的回声定位假说（Kellogg et
电场感知
弱电鱼是一类特殊的水生脊椎动物，它们通过发电器官产生微弱的电流。它们的电场在1-100 Hz频率范围内具有宽带穿透特性（例如，鲨鱼的敏感度可达10 kHz，而弱电鳐鱼可以检测到低至5 nV/cm的电场梯度）（Bellono et al., 2017; Engelmann et al., 2021）。本章重点分析这些生物物理特性
侧线
研究表明，所有硬骨鱼类（osteichthyes）的感电壶腹器官和神经嵴细胞起源于侧线板（Modrell et al., 2011）。作为鱼类的重要感知系统，侧线使它们能够检测周围水流的变化并增强环境感知能力。除了这些仿生原理外，还开发了多种受侧线系统启发的感知机制和传感器（
其他生物启发式感知方法
前面提到的四种感知模式主要用于长距离和中距离的环境检测和目标识别，但在短距离互动和化学分析方面存在不足。在浑浊或强烈扰动的环境中，水下视觉往往无效；听觉分辨率下降；侧线和电场感知也难以满足微尺度测量的要求。然而，触觉和
挑战与未来方向
尽管许多研究和应用已经验证了水下生物启发式感知方法的可行性和实用性，但在检测精度、检测范围和灵敏度等关键性能指标方面，这些系统与其生物学对应物仍存在显著差距。除了生物进化赋予的固有优势外，人工感知系统仍面临多重限制。首先，可见光会受到不同程度的影响
结论
在本文中，我们介绍了几种适用于水下机器人检测的生物启发式感知模式。为了清楚地概述这些模式，表4展示了本文中提到的六种感知方法，并进行了比较。第1节阐述了完成水下任务的目的，并介绍了建立水下感知系统的必要性。第2节重点介绍了视觉感知的图像增强优化，并提供了面向应用的介绍
CRediT 作者贡献声明
聂飞：撰写——原始稿件、资源、方法论、数据管理、概念化。张创：撰写——审阅与编辑、监督、资源、概念化。张琪：撰写——审阅与编辑、方法论、概念化。秦恒申：方法论、概念化。李宇阳：资源、概念化。张一伟：方法论、概念化。杜浩杰：资源、概念化。杨连超：方法论、概念化。马月：撰写——审阅 &
资助
本工作得到了国家自然科学基金（62373347、62525301和62333021）、新基石科学基金会通过XPLORER PRIZE项目、中国科学院的青年基础科学研究项目（YSBR-041）、中国科学院的青年创新促进协会（2023210）、辽宁省自然科学基金（2024JH3/10200028）、机器人与智能系统国家重点实验室（2024-Z04）、中国科学院的基础研究项目
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。
致谢
我们衷心感谢审稿人的宝贵反馈和建设性批评，这些意见极大地提高了本文的质量。同时，我们也感谢本文引用的所有研究的研究团队和作者。他们在水下感知领域的开创性工作为本领域的知识框架奠定了基础，为我们的系统总结和批判性讨论提供了核心依据。
