AI导读：

中科院自动化研究所团队研发的FlowSight仿生侧线传感器，利用柔性硅胶触须感知水流，通过深度学习模型解析水流速度与方向，为水下机器人提供精准水流感知智慧，助力复杂水域自主导航与环境监测。

自然界中，鱼类依靠侧线系统感知水流变化，在暗流涌动的水下灵活导航、躲避障碍。受此启发，中国科学院自动化研究所智能机器人系统研究团队创新研发了基于自主视觉的仿生侧线传感器FlowSight，赋予水下机器人精准的“水流感知智慧”，为复杂水域的自主导航与环境监测任务开辟了新路径，展现了科技与自然的完美融合。

这种仿生侧线传感器利用一根仿鱼侧线神经丘的柔性硅胶触须进行水流传感。当水流冲击触须时，其形变信息被内置高清摄像头实时捕捉为图像序列，并借助深度学习模型从图像中精确解析水流速度与方向，实现了单点、无辅助设备的水流高效矢量感知。其水流速度测量相对误差仅为3.05%，水流方向测量相对误差低至0.98%。研究团队还成功将这种传感器集成于仿生水下机器人上，并完成了基于水流感知的闭环运动控制实验。实验结果显示，水下机器人能够像真实鱼类一样逆流巡游、动态调整姿态，这一突破为水下勘探与生态监测提供了全新的解决方案。

△FlowSight仿生侧线传感器三维模型与实物图

△FlowSight仿生侧线传感器爆炸视图

（文章来源：央视新闻）