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AI驱动的机器人潜艇利用海洋湍流实现推进

加州理工学院的工程师开发出一种能够利用湍流水动力实现高能效推进的机器人潜艇。根据2025年5月12日发表在《PNAS Nexus》上的研究,这款名为CARL-Bot(加州理工自主强化学习机器人)的设备仅依靠一枚机载加速度计即可感知水流中的涡环,并通过调整自身位置“搭乘”这些水下波浪穿越距离,实现能耗降低五倍。这一突破有望彻底改变水下探索方式,使更小型的自主水下航行器能在混乱的海洋环境中高效导航。
AI驱动的机器人潜艇利用海洋湍流实现推进

在水下机器人领域取得的一项重大进展中,加州理工学院的研究人员让一款机器人潜艇学会了利用湍流作为推进动力,而不是与之对抗。

该研究团队由John Dabiri教授和前研究生、现任布朗大学的Peter Gunnarson领导,开发出一套系统,使他们的CARL-Bot能够探测并利用涡环——水下类似烟圈的结构——高效穿越水体。相关成果于2025年5月12日发表在《PNAS Nexus》期刊上。

“我们当时在思考,水下航行器是否可以利用湍流水流进行推进,而不是把它们当作障碍。我们想知道,这些湍流是否能成为小型航行器的优势。”Gunnarson回忆道,他在加州理工期间亲手打造了CARL-Bot(加州理工自主强化学习机器人)。

该机器人仅用一枚机载加速度计即可感知何时遇到涡环,并执行精确动作,将自身定位在涡环的物质边界内。一旦被涡环“卷入”,机器人便能借助其动力跨越距离,而无需额外消耗能量。在实验室16英尺长的水槽测试中,这一技术相较传统推进方式,能耗几乎降低了五倍。

尽管CARL-Bot最初配备了人工智能导航能力,研究人员却在水下决策中发现了更简便的方法。团队开发出一套基础指令,帮助机器人探测涡环位置,并将自身定位以“免费搭乘一程”,正如Gunnarson所形容。

这一创新对海洋探索意义重大。小型自主水下航行器常因电池寿命受限,且易被洋流影响而难以长时间作业。该技术有望实现更长时间的环境监测、海洋学研究及水下基础设施巡检任务。Dabiri教授还希望将这些原理应用于仿生水母研究,未来有望打造结合生物体与电子控制的高效混合系统,用于海洋探索。

Source: Sciencedaily

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