研究人員將機器魚放在水箱中測試氣壓控制器，通過傳感器的數據確認機器人的游泳性能。他們發現了一種信號回路，該信號回路對控制器提供了一種自學習算法。
通過這種算法，當適量的空氣通過氣動裝置時，可以進行自動調整。這樣，機器魚可以根據水流速度保持與之適應的游泳速度。這意味著，機器魚在河流等環境中，即使不前進也不會被沖走。
“我們開發了一種流體動力學模型，可以預測機器魚的行為。這是基于之前的研究，我們測量了機器魚在收縮和身體僵硬狀態游泳時的峰值推力，并測試了前饋起伏運動中的軟傳感器。本體感受性的軟感官反饋使機器人能夠響應不同的流動條件。”MPI-IS 的生物機器人和體細胞系統的運動項目負責人、該論文通訊作者 Ardian Jusufi 解釋說。
圖丨機器魚實驗裝置
“在這項工作中，我們采用了一種簡單的方法來構建軟機器人魚的數據驅動模型，并通過控制器設計對其進行擴展。該模型可以輕松擴展，而無需完全重建它。例如，研究機器人的縮放效果或測試不同類型的傳感技術。” 該論文作者、MPI-IS 的 Yu-Hsiang Lin 描述了生物機器人和體細胞系統中的運動。
研究人員認為，傳感器是一種全新的設計技術，并在該論文中將其描述為“超彈性液態金屬應變傳感器”。該技術是由首爾國立大學 Yong-Lae Park 教授團隊以及哈佛大學的 Daniel Vogt 共同開發的。
“通過生物學以及軟機器人技術，我們擁有了具有無限自由度的軟體機器人。這意味著，軟機器人身體的任何部分都可以變形。我們很難預估魚的形狀將如何變化，因為我們無法確定魚的形狀。在人體上安裝的傳感器數量很多，因為只有關節數量有限的剛性機器人才能做到這一點。”
Jusufi 在接受外媒采訪時說：“該機器人將使我們能夠測試和完善關于游泳動物神經力學的假設，并幫助我們改進未來的水下機器人。除了在水下動態條件下表征軟應變傳感器外，我們還開發了一種簡單而靈活的數據驅動建模方法，以設計我們的游泳反饋控制器。該模型將引起科學界和將有助于加快軟機器人設計和操作的未來工作。在即將進行的研究中，我們還將在陸上機器人中使用軟應變傳感器，該傳感器可以爬升并克服復雜的障礙。”
通過研究魚類的游動規律來構建機器人，有利于人造柔軟結構的設計。未來，這種機器人也許可繼續探索海洋的深處，并提供更有價值的海洋生物數據。既避免產生噪音，又能減少傳統的推進式潛艇面臨的糾纏風險。
機器魚也許會成為節能的新選擇，這也是越來越多的科研人員在開發軟致動器和傳感器上投入大量精力的原因。概括來說，該論文是魚類神經力學及其形態智能領域的重要研究成果，或將加速促進生物學領域的發展。
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