首頁資訊北京大學謝廣明教授團隊最新《Science Advances》研究成果：能“拼”會“變”的機器魚群，正在拓展水下機器人的能力邊界

北京大學謝廣明教授團隊最新《Science Advances》研究成果：能“拼”會“變”的機器魚群，正在拓展水下機器人的能力邊界

來源：泰然健康網時間：2026年01月18日 14:16

北京大學謝廣明教授團隊最新《Science Advances》研究成果：能“拼”會“變”的機器魚群，正在拓展水下機器人的能力邊界

近年來，海洋強國建設受到國家高度重視，水下機器人逐漸成為海洋環(huán)境感知、資源勘探與應急救援等領域中的關鍵核心裝備。然而，現(xiàn)有傳統(tǒng)水下機器人多針對特定應用場景設計，普遍存在運動模式單一、環(huán)境適應能力有限、任務靈活性不足等問題，在復雜、非結構化水域環(huán)境中表現(xiàn)出明顯局限性。

相比之下，自然界中的魚類展現(xiàn)出高度多樣化且高效的運動方式：例如，鰻狀游動具有良好的能效優(yōu)勢，而依靠胸鰭推進的魚類則能夠在狹窄復雜空間中實現(xiàn)靈活機動。這不禁引發(fā)思考：水下機器人能否“師法自然”融其所長，將魚類多樣化運動方式所蘊含的優(yōu)勢融合到同一機器人系統(tǒng)中，從而突破傳統(tǒng)水下機器人的能力邊界？

基于這一思路，北京大學謝廣明教授團隊在《Science Advances》發(fā)表論文，提出了一種模塊化自重構機器魚群系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中，單個機器魚如同一塊智能“積木”，既能夠獨立完成游動任務，又可根據環(huán)境與任務需求與其他個體進行拼接，重構為不同構型，從而實現(xiàn)多樣化運動模式，適應復雜非結構化水域環(huán)境并完成多類型任務挑戰(zhàn)。

圖1. 模塊化機器魚的設計原理及未來應用展望

在系統(tǒng)設計方面，每個模塊化機器魚單體均具備三個主動自由度，包括用于推進的尾鰭擺動關節(jié)及用于姿態(tài)調節(jié)的側向旋轉關節(jié)。該設計不僅支持單體自主游動，也使拼裝后模塊間能夠快速調整相對朝向，為多構型協(xié)同運動提供基礎。機器魚之間通過電永磁鐵連接機構實現(xiàn)縱向與側向拼接，在保證連接穩(wěn)定性的同時集成通信功能，支持重構結構下的協(xié)同控制與任務執(zhí)行。

圖2. 機器魚群的自組裝與自重構

水下對接過程中，機器魚需應對水流擾動強、運動非完整約束等挑戰(zhàn)，導致穩(wěn)定精確對接難度較高。受魚類編隊游動行為啟發(fā)，研究團隊提出了一種基于編隊的動態(tài)協(xié)作對接策略。該策略使機器魚群能夠根據初始分布與環(huán)境條件，自主選擇編隊形式，實現(xiàn)由遠及近的協(xié)同收斂，在逼近過程中有效抑制流場擾動，最終完成穩(wěn)定可靠的對接。

圖3. 機器魚在多樣運動性能方面的突破

實驗結果表明，通過模塊化重構，機器魚群在游動速度、運動穩(wěn)定性、能量轉換效率及機動性等方面均獲得顯著提升。在淺水環(huán)境中，系統(tǒng)還可通過構型調整實現(xiàn)類爬行運動，拓展了傳統(tǒng)水下機器人難以覆蓋的運動形式與活動范圍。

圖4. 機器魚群協(xié)作完成挑戰(zhàn)性任務

圖5. 野外環(huán)境實驗

在任務驗證方面，機器魚群能夠協(xié)同完成物體運輸、開門、復雜地形爬行等任務，并可重構為抓手構型，實現(xiàn)對大尺寸目標的穩(wěn)定抓取。進一步的野外水域實驗表明，該系統(tǒng)在非理想環(huán)境下仍具備良好的可行性與魯棒性。

總體而言，該研究在運動性能與功能實現(xiàn)能力方面顯著拓展了水下模塊化機器人的能力邊界，突破了傳統(tǒng)“特定功能依賴專用結構”的設計范式，為通過模塊化與自重構實現(xiàn)高環(huán)境適應性和任務多樣性的水下機器人提供了新技術路徑。未來，該系統(tǒng)有望在水下救援、復雜水域探索等應用場景中發(fā)揮重要作用，為海洋強國戰(zhàn)略實施提供有力技術支撐。

該論文的第一作者為北京大學先進制造與機器人學院博士研究生司博文，謝廣明教授為唯一通訊作者。合作者包括北京大學工學院本科生常李垚、北京大學先進制造與機器人學院博雅博士后李帥、碩士研究生丁振宇。相關研究得到了國家自然科學基金、北京市自然科學基金等項目資助。

B.Si, L.Chang, S.Li, Z.Ding, G.Xie*, Self-reconfigurable robotic fish swarms: collective achievement of diverse locomotion and challenging aquatic tasks. Science Advances, 2026

論文鏈接：https://doi.org/10.1126/sciadv.adz2458