基于仿生螳螂虾机器人的微型低成本沉浮系统设计与深度控制研究

针对水下机器人深度控制系统成本高、体积大的技术瓶颈，浙江大学团队以螳螂虾为仿生对象，创新性地设计了结合蠕动泵驱动与变容积腔体的轻量化沉浮结构，提出基于自适应滑模控制(ASMC)与扩张状态观测器(ESO)的混合控制算法。实验表明该方案可实现平均深度误差<5 cm的高精度控制，为窄域探测机器人深度控制提供了新范式。

　　

在海洋资源开发与科学研究日益深入的背景下，水下机器人已成为海底测绘、管道检测等任务的核心装备。然而传统基于螺旋桨的深度控制系统存在能耗高、机动性差等缺陷，尤其在狭窄水域作业时易产生湍流干扰。更棘手的是，现有仿生机器人的沉浮系统难以兼顾微型化与高精度控制需求——这正是浙江大学团队选择螳螂虾作为仿生对象的关键动因。这种生物凭借五对腹足与流线型躯干，能在珊瑚礁等复杂环境中实现高速机动，其独特的运动机制为突破现有技术瓶颈提供了生物灵感。

该研究发表于《Ocean Engineering》，通过三方面创新实现技术突破：首先基于螳螂虾形态学特征，设计了集成微型沉浮系统的机器人头部结构，采用蠕动泵驱动与变容积腔体组合方案，硬件成本降低40%；其次建立动力学模型时引入周期性腹足扰动项，更真实反映生物运动特性；最终开发的ASMC-ESO混合算法，通过扩张状态观测器实时估计水流扰动等不确定性因素，结合滑模控制的自适应参数调整机制，形成闭环抗干扰系统。

总体结构设计
研究团队通过解剖学分析发现，螳螂虾的头部-躯干-尾节三段式结构是其高机动性的基础。据此设计的仿生机器人采用碳纤维骨架与硅胶蒙皮组合，头部集成直径35mm的沉浮模块。该模块创新性地采用3D打印变容积腔体，配合微型蠕动泵实现重量调节，整体重量仅占机器人总重的12%。

动力学建模与深度控制算法
建立的六自由度模型中特别考虑了腹足周期性摆动产生的流体动力干扰。ASMC-ESO算法架构显示：ESO通过深度传感器反馈实时估计包括水流扰动在内的总扰动项，其估计误差经实验验证小于8%；ASMC则根据误差动态调整趋近律参数，使系统在存在±15%参数摄动时仍保持稳定。

仿真验证
MATLAB仿真表明，在叠加0.1Hz周期性扰动与10dB白噪声条件下，系统能在10秒内稳定至目标深度0.5m，最大超调量0.12m。值得注意的是，ESO对复合扰动的估计精度达92%，为控制算法提供了可靠的状态补偿。

实验研究
在长×宽×深=5m×3m×2m的试验水池中，机器人成功实现0.3-1.5m多深度层切换控制。实测数据显示平均深度误差为4.7cm，优于传统PID控制的9.2cm。特别在模拟洋流干扰（流速0.3m/s）时，ASMC-ESO方案仍保持误差<6cm，验证了算法的强鲁棒性。

该研究的突破性在于将生物运动机理与先进控制理论深度融合：微型沉浮系统解决了传统推进器在窄域作业的局限性；ASMC-ESO算法为周期性扰动环境下的深度控制提供了普适性框架。未来通过优化腹足驱动策略与多传感器融合，有望进一步提升机器人在复杂海况下的作业能力。研究团队指出，该技术不仅适用于海洋探测，在水利工程检测、水下考古等领域同样具有应用潜力。