在液体透镜振动过程中，利用传感器计算技术实现快速图像对焦

《Sensors and Actuators A: Physical》：In-sensor computing for rapid image focusing during liquid lens oscillation

仿生水下机器人研究进展：本文系统综述近十年仿生机器人鱼的发展，分析伺服电机（50%）和智能材料（SMA 11%、IPMC 9%）等驱动器应用比例，总结四连杆（20%）、双曲片（20%）等转向机构与升潜机制。重点探讨流体力学特性（阻力、升力计算公式）与负载能力关系，指出环境监测（水质检测、水下测绘）是主要应用场景，提出未来需优化材料效率与自主控制算法。

　　在水下机器人技术的不断进步中，研究者们对模拟鱼类行为的机器人鱼（Robotic Fish）产生了浓厚的兴趣。这种技术不仅能够用于探索水体环境，如池塘、河流、海洋和海域，还涉及巨大的水下压力、无线通信、机器人身体设计、防水技术以及力学原理等复杂挑战。为了克服这些困难，许多学者致力于开发具有类似鱼类运动特性的机器人系统，使其能够在水下环境中高效、灵活地行动。这些机器人鱼的开发过程不仅依赖于对鱼类生物学特性的深入研究，还需要结合工程学和材料科学的创新，以实现更自然、更智能的水下移动方式。

随着近年来技术的快速发展，越来越多的机器人鱼被设计和制造出来。这些机器人鱼在不同的应用场景中展现出巨大的潜力，例如环境监测、水下勘探、生物研究以及军事用途等。为了更好地理解机器人鱼的发展趋势，本文对过去十年中发表的相关文献进行了全面回顾和分析，重点探讨了机器人鱼在结构设计、动力系统、控制技术、传感器应用等方面的关键进展。通过对这些技术的梳理，本文旨在为未来的机器人鱼研究提供有价值的参考和方向。

机器人鱼的运动机制可以分为多种类型，其中最常见的包括波动式运动（Undulatory）、摆动式运动（Oscillatory）、脉冲式运动（Pulsatile）以及基于阻力的运动（Drag-based）。这些运动方式的分类主要依据鱼类身体结构和其在水中运动时所采用的肌肉收缩模式。例如，波动式运动是通过身体各部分的周期性弯曲来产生前进动力，这种机制在自然界中广泛存在于鳗鱼、鲨鱼等鱼类中。摆动式运动则主要依赖于尾鳍的左右摆动，以推动身体向前移动。脉冲式运动则通过周期性的肌肉收缩和放松，产生短促的推进力。而基于阻力的运动方式则利用水流对身体的阻力来实现移动，这种方式在某些特殊环境下的应用可能更为有效。

在机器人鱼的设计过程中，研究人员需要考虑多个关键因素，包括身体的灵活性、运动的效率、控制系统的稳定性以及在水下环境中的适应能力。为了实现这些目标，各种类型的传感器和执行器被广泛应用于机器人鱼系统中。例如，压力传感器可以用来测量水深，从而帮助机器人鱼进行深度控制；温度传感器、pH值传感器、溶解氧传感器等则可以用于环境监测。这些传感器的集成使得机器人鱼能够实时感知周围环境的变化，并作出相应的调整。

执行器的选择对于机器人鱼的运动能力至关重要。在实际应用中，传统执行器（如伺服电机、直流电机）占据了机器人鱼设计的大部分比例，大约有72%的机器人鱼使用传统执行器，而28%则采用了智能材料执行器。智能材料执行器包括形状记忆合金（SMA）、离子聚合物-金属复合材料（IPMC）以及压电材料等。这些材料在受到外部刺激时能够产生形变，从而模拟鱼类肌肉的收缩和放松过程。例如，SMA执行器在加热时会发生收缩，这种特性使其在某些微型机器人鱼中具有独特的优势。IPMC执行器则能够通过电场的变化产生微小的运动，适用于需要高精度控制的机器人鱼设计。

在机器人鱼的运动机制方面，研究人员采用了多种不同的结构设计。其中，伺服执行器和四连杆机构（Four-bar mechanism）被广泛用于实现前进动力，分别占到了37%和20%的比例。而双形态机构（Bimorph mechanism）则主要用于基于智能材料的微型机器人鱼，占到了20%的比例。这些机构的设计不仅影响了机器人鱼的运动效率，还决定了其在不同水下环境中的适应能力。例如，双形态机构由于其轻量化和高灵活性的特点，特别适合用于微型机器人鱼，使其能够在狭窄或复杂的水下环境中自由移动。

除了运动机制，机器人鱼还需要具备一定的负载能力，以支持其执行各种任务。负载能力通常指的是机器人鱼在水下环境中能够携带的最大重量。这涉及到机器人鱼的结构设计、材料选择以及动力系统的优化。例如，为了提高负载能力，研究人员可能会采用更轻质的材料，或者优化执行器的布局，以减少整体重量。此外，机器人鱼的浮力控制也是影响其负载能力的重要因素。通过调节浮力，机器人鱼可以在不同深度进行自由移动，而不会受到水下压力的过大影响。

在水下环境中，机器人鱼还需要克服各种阻力和水压的影响。阻力主要分为两种类型：一种是由于水流对机器人鱼身体的阻力，另一种是由于水的粘滞性而产生的粘滞力。前者主要与机器人鱼的运动速度和身体形状有关，而后者则与水的流动特性密切相关。为了减少阻力，研究人员通常会优化机器人鱼的外形设计，使其更接近于真实鱼类的流线型结构。此外，使用智能材料执行器的机器人鱼还能够通过调整身体形态来减少阻力，从而提高运动效率。

水下环境的复杂性也对机器人鱼的控制系统提出了更高的要求。机器人鱼需要能够在水下环境中自主导航、避障和执行任务，这需要一个高效且稳定的控制系统。传统的控制系统通常基于伺服电机和传感器的反馈机制，而近年来，研究人员开始探索更加智能化的控制方法，例如基于人工智能的路径规划算法、自适应控制策略以及多传感器融合技术。这些技术的应用使得机器人鱼能够在更加复杂的水下环境中实现精准的运动控制。

机器人鱼的发展还涉及到许多实际应用领域的探索。例如，在环境监测方面，机器人鱼可以被用来测量水体的pH值、温度、溶解氧等参数，为水污染监测和生态研究提供重要数据。在水下勘探领域，机器人鱼可以用于探测海底地形、寻找沉船或进行海洋资源调查。此外，机器人鱼还可以用于生物研究，例如模拟鱼类的运动方式，以帮助科学家更好地理解鱼类的行为和生理特性。在军事领域，机器人鱼可以用于水下侦察、目标追踪以及水雷探测等任务。

为了进一步推动机器人鱼技术的发展，研究人员还需要不断探索新的材料和制造工艺。例如，使用柔性材料和3D打印技术可以提高机器人鱼的适应性和耐用性，使其能够在更加恶劣的水下环境中长时间运行。此外，随着无线通信技术的进步，机器人鱼的远程控制和数据传输能力也在不断提升，为未来的水下机器人系统提供了更多的可能性。

综上所述，机器人鱼的发展是一个多学科交叉的研究领域，涉及机械工程、材料科学、生物力学、控制理论等多个方面。通过对过去十年相关文献的回顾，我们可以看到机器人鱼在结构设计、动力系统、控制系统以及实际应用等方面取得了显著的进展。然而，仍然存在许多挑战，例如如何提高机器人鱼的负载能力、如何优化其运动效率、如何增强其在复杂水下环境中的适应能力等。未来的研究需要在这些方面进行深入探索，以实现更加高效、智能和实用的机器人鱼系统。