潜艇机器人捕捉水下波浪

由航空与机械工程百年教授John Dabiri（05届博士）领导的加州理工学院科学家团队，一直在利用水母穿行和探索海洋的天然能力，为其配备电子设备和"帽子"式假体装置，使这些生物能在航海旅程中携带小型有效载荷，并将发现传回水面。这些仿生水母必须应对遭遇的湍流涨落，但这些无脑生物无法决策最佳导航路径，且一旦部署就无法远程控制。

"我们知道增强型水母可以成为优秀的海洋探索者，但它们没有大脑，"Dabiri表示，"因此我们重点研究方向之一就是：若赋予这些系统水下决策能力，该为其设计怎样的大脑。"

如今Dabiri与其前研究生Peter Gunnarson（24届博士，现任职布朗大学）开发出一种简化决策流程的方法，帮助机器人（或潜在的增强型水母）借助洋流产生的湍流涡环而非对抗它们来实现推进。研究人员近期在《PNAS·关联》期刊发表了这项成果。

为此，Gunnarson重新启用了实验室的老朋友：CARL机器人（加州理工学院自主强化学习机器人）。他多年前建造该设备时，就开始将人工智能融入其导航技术。但Gunnarson最近发现了一种比AI更简易的水下决策方案。

"我们正在构思水下航行器利用湍流水流推进的方式，思考这些水流对小型设备能否化弊为利，"Gunnarson解释道。

Gunnarson希望精确掌握水流对机器人的推动机制。他在加州理工学院古根海姆航空实验室的Dabiri实验室内，将一个推进器安装在16英尺水箱壁上，用以反复生成涡环——本质上是水下版的烟圈。涡环能准确模拟水下探索器在混沌洋流中遭遇的扰动类型。

Gunnarson利用CARL机器人搭载的单一加速度计测量设备受涡环推动的运动状态。他注意到机器人偶尔会被涡环捕获，并径直推至水箱另一端。团队开始思考能否主动利用这种效应。

为此，研究小组开发了简易指令：帮助CARL探测涡环相对位置后，用Gunnarson的话说即可"跃上涡环，基本零能耗地搭顺风车穿越水箱"。机器人也可选择避开不希望接触的涡环。

Dabiri指出该过程包含仿生学元素：借鉴自然界的智慧。例如翱翔的鸟类常利用强风节能而非逆风飞行；实验也证明鱼类会借助海洋漩涡保存体力。但在自然案例中，生物都依赖相对复杂的传感输入和大脑实现该目标。

"Peter的突破在于：仅需单一传感器（这个加速度计）和相对简单的控制法则，就能利用环境能量实现点对点移动，获得类似优势，"Dabiri强调。

展望未来，Dabiri计划将此技术与混合水母结合："通过搭载加速度计测量系统受水流推动的状态，有望展示同样能力——利用环境流态实现高效水下机动。"