摘要：

　　箱魨是一种具备箱状外形的鱼类。与常见的鱼类不同，它不具备流线型的外观，身体的主体呈现棱形，且棱形边缘具备轮廓分明的脊骨。它的背部和底部的外表面向外凸出，侧边的外表面向内凹陷。这样的外观特征使得箱魨鱼具备良好的机动性和稳定性。仿生箱魨受一种名为Ostracion cubicus的箱魨鱼启发而设计，并被应用于水下机器人运动控制、感知、通信、定位等研究。

正文：

　　图1展示的是仿生箱魨的尺寸和硬件配置信息。仿生箱魨的长、宽、高尺寸分别是40厘米、14.1厘米，以及13.2厘米。它主要包括一个密封外壳，一对胸鳍，以及一个尾鳍。壳体分为上下两部分，上壳体由塑料制成，下壳体由铝制成。鳍肢主要参考了真实鱼鳍的形状制成。O型密封圈用于保证壳体间的密封，动密封圈用于保证转动轴处的密封。仿生箱魨的密度经过调整，略小于水的密度，使得它能够悬浮在水面上。

图1 仿箱魨机器鱼的尺寸和硬件配置. (a) 正视图；(b) 侧视图；(c) 俯视图；(d) 轴测图

　　在壳体的内部安置有由电池、舵机、电路板，以及多种传感器等组成的电气系统。图2所示是电气系统的构成。感知单元用于获取一系列的传感器数据，并将数据通过IIC协议发送给处理器。处理器根据这些数据信息，分析出周围的水环境信息和机器鱼的运动状态信息。而后，发送相关的控制指令给控制单元，用于控制与鳍肢相连的舵机，产生推进力。

图2 仿箱魨机器鱼的电气系统

具体地，一种基于CPG的控制器被用于控制鳍肢的摆动。通过设定特定的CPG参数，机器鱼的鳍肢将会以特定的幅度、频率，以及偏置进行摆动。在鳍肢所产生的推进力的作用下，机器鱼将会实现多种三维运动模式，包括：直游/倒游，左转/右转，上升/下潜，偏航、俯仰，以及翻滚运动，如图3所示。

图3 仿箱魨机器鱼的运动模态. (a) 直游 (MPF模式)；(b) 直游 (BCF+MPF模式)；(c) 倒游；(d) 行进中转弯；(e) 转弯运动 (MPF模式)；(f) 上升下潜运动；(g) 翻滚运动；(h) 悬停

　　传感器主要包括惯性导航模块、摄像头、红外传感器，以及压强传感器。惯性导航模块、摄像头，以及红外传感器安置于机器鱼内部的正前方。惯性导航模块用于提供机器鱼的加速度和姿态信息，从而观测机器鱼的三维运动。摄像头和红外传感器用于捕获周围的图像信息，从而躲避障碍物并确定自身的位置。压强传感器分布在机器鱼的外表面，用于搭建人工侧线系统，并捕获鱼体周围的压强信息。两块电路板上的多个STM32用于实现对传感器信息的获取和对机器鱼运动的控制。顶部电路板主要用于实现对压传数据的采集。底部电路板主要用于实现对舵机运动的控制，和对摄像头、红外传感器，以及惯性导航模块的数据读取。除此之外，树莓派（Raspberry pi）作为主处理器，用于实现对机器鱼的自主控制。

　　为了便于对机器鱼的观测和控制，我们设计了一个如图4所示的上位机平台。该平台可以实现机器鱼的参数显示、参数调整，以及运动控制。它主要由五个部分组成。区域1是水下图像显示区；区域2是传感器数据显示区；区域3是网络连接区；区域4是运动控制区。

图4 机器鱼的上位机平台

　　水下图像显示区：搭载于机器鱼上的摄像头可以用于捕获水下图像。当机器鱼通信连通时，图像信息可以通过Wi-Fi传输到上位机，并在区域1中进行显示。

　　传感器数据显示区：本区域主要用于显示红外传感器、压强传感器、惯性导航模块，以及温湿度传感器等的数据。

　　网络连接区：本区域主要用于设定上位机的IP地址，并让其与机器鱼的IP地址相同，从而实现上位机和机器鱼之间的数据通信。此外，本区域还有一些用于控制机器鱼运动的按钮。

　　运动控制区：本区域集中了对机器鱼鳍肢摆动参数进行调节的按钮，可用于实现对机器鱼运动的控制。

　　基于仿生箱魨，本课题组开展了仿生侧线感知、仿生电场通信、水下机器人自主定位、机器鱼自主游动步态优化等研究。代表性的成果，请参考文献[1]-[5]。

图5 水下定位研究示意图

图6 电场通信研究示意图

图7 仿生侧线感知研究示意图

图8 自主视觉机器鱼比赛示意图. (a) 比赛开始；(b) 争球；(c) 得分

参考文献

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[2] Wei Wang, Jindong Liu, Guangming Xie*, Li Wen, and Jianwei Zhang, “A Bio-inspired Electrocommunication System for Small Underwater Robots”, Bioinspiration & Biomimetics, 12, 036002, 2017.

[3] Wei Wang, Dongbin Gu, and Guangming Xie*, “Autonomous Optimization of Swimming Gait in a Fish Robot with Multiple Onboard Sensors”, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems, 2017.

[4] Wei Wang, and Guangming Xie*, “Online High-Precision Probabilistic Localization of Robotic Fish Using Visual and Inertial Cues”, IEEE Transactions on Industrial Electronics. 62(2), pp. 1113-1124, 2015.

[5] Wei Wang, and Guangming Xie*, “CPG-based Locomotion Controller Design for a Boxfish-like Robot”, International Journal of Advanced Robotic Systems. 11(87), pp. 2014.