摘要：浙江大学航空航天学院李铁风课题组以蜗牛的眼柄为灵感，设计制造了用于深海探测的形状记忆合金驱动的软体机器人“DeepStalk”。该机器人集成了传感，驱动和控制模块，并能在最高30兆帕的静水压力下完成姿态控制及目标追踪等任务。

关键词：Advanced Intelligent Systems, 深海探测, 仿生机器人，形状记忆合金, 闭环控制, 浙江大学

分类：仿生软体机器人；海洋；智能材料

海洋是我们人类在努力往更深更远地带探索的神秘领域。由于深海极端的静水压力，大多能在深海工作的机器人需要耐压仓来保护其工作部件正常运行。这往往使得整个系统变得笨重，又或者由于耐压仓的限制，研究人员不得不在系统功能上做减法。近年来，软体机器人因其独特的适应能力和灵活性而引起了科研界的广泛兴趣。这些机器人通常是通过仿生设计或者先进的材料工程技术获得，使它们能够在极端海洋环境中有效工作。由于深海环境的高压和低温特性，常规的硬质机器人往往难以适应这种环境，而软体机器人的柔韧性和可变形能力使其能够在这样的条件下保持高度的操作性和生存能力。这些机器人的柔软性和适应性可以减少对脆弱海床生态系统的干扰，同时能够进行精确的操作和数据采集。如果能够有效开发并利用软体机器人在深海探索中的优势，并保持它们的功能性和耐久性，这些机器人的应用就可能极大地推进我们对海洋深处未知领域的认识和探索。

浙江大学航空航天学院李铁风课题组以蜗牛眼柄为灵感，设计了一种小型的用于深海探测的软体机器人“DeepStalk”。该机器人集成了完整的传感，驱动和控制模块，并能在30兆帕水压下自主运行。传感模块中装配有耐压设计的姿态传感器和摄像头，模拟了眼柄尖端感受周围环境的能力。驱动模块中应用三根形状记忆合金弹簧模仿眼柄屈肌来产生弯曲运动。控制模块中集成了耐压的单板电脑和电流控制板，用于处理传感反馈信息和输出驱动电流。DeepStalk可以在模拟深海压力下完成闭环的姿态控制和目标追踪等任务，最大作业深度达到3000米。另外，DeepStalk也在南海200米完成海试，验证了上述功能的可靠性。

这是已知的软体机器人集成传感，驱动和控制功能在深海的第一次尝试，研究者相信这项研究将对海洋研究，海底基础设施检查及环境监测等领域产生推动作用。相关结果发表在Advanced Intelligent Systems上。