港大钟婳,南科大王峥刘思聪AIS: 动态信息驱动的水下仿生机械感知界面DOUMI实现水流与接触刺激的同步感知

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论文信息

DOI: 10.1002/aisy.202400492

原文链接: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/aisy.202400492

背景概述

在动态复杂的水下环境中，机械外部刺激的感知对于增强传感器与执行器的精度和功能性至关重要。然而，由于水下环境的动态特性和多样化刺激的复杂性，目前的机械感知系统仍面临巨大挑战。在此背景下，Hua Zhong、Sicong Liu 和 Zheng Wang 等研究人员提出了“DOUMI”（Dynamics-Oriented Underwater Mechanoreception Interface），一个基于仿生设计的水下机械感知界面。该研究团队通过模仿水生节肢动物的机械感受毛（sensilla），设计了一种能够适应动态范围变化并区分水流和接触刺激的集成系统，为水下感知技术提供了突破性解决方案。

工作简介

DOUMI 的设计特色在于其集成的感受器装置,基于视觉的信号处理方法和频域视角进行的动态特性分析。研究团队通过视觉方法提取感受器阵列的动态振动,用基于小波变换量化的频域倾向，实现了二维平面上的高效刺激解码。感受器能够通过结构调整适应不同的动态范围，成功区分水流刺激和接触刺激，并在复杂严苛的水下环境保证运行稳定。实验数据显示，DOUMI 中的感应器在水流和接触刺激的分类中达到了 90.5% 的准确率，同时具备检测流速趋势和复杂场景刺激的能力。下图展示了 DOUMI 系统的结构示意图及实验数据。

图文导读

图1. 仿生感受器设计与 DOUMI 系统构造示意图

(a) 图示展示了 DOUMI 系统的核心设计灵感来源:节肢动物的机械感受器（左侧），以及其仿生等效机械感应器REEM（右侧）。感受器由圆柱形轴、基底膜和关节膜组成，能够通过由外侧传至内侧的角度形变感知外部刺激。REEM 单元通过视觉系统（摄像头）捕捉感受器的动态形变时序信号，并在此基础上解码刺激强度和类型。

(b) 图示进一步说明了 DOUMI 系统如何依据感应器形变的动态特性来区分水流和接触这两种刺激。左侧表示水流刺激引起的感应器振动，右侧表示接触刺激下的感应器稳定偏转。

(c) 详细展示了感受器形变的捕捉过程，依次包括刺激所引发的外侧REEM的偏转、内尖端偏转、图像上的像素位移、图像中所提取出的偏转投影等多层次的运动传输过程。

(d) 展示了 DOUMI 系统的感应界面，包含“摄像头侧”和“水下侧”两部分，感受器阵列均匀分布于系统界面，提供高空间分辨率的感知能力。

图2. DOUMI 系统的实验设置与多模态感知能力

(a)实验装置模拟水流和接触刺激。

(b) 感应器REEM的偏转场。

(c) 实验结果展示了接触刺激和水流刺激的时间序列信号,以及用小波变换提取指数WSSI做区分的结果，分别在振幅、方向和频率上表现出显著差异。

(d) 热图进一步说明了不同刺激条件下，感受器阵列的形变分布特性。

(e) 图示展示了 DOUMI 系统的特征融合网络，将时空域与频域的信号进行卷积处理后，成功分辨出复杂情况下的外界刺激模式。

图3. DOUMI 系统的多场景性能测试

(a) 实验测试了不同流速水流及接触刺激下，感受器阵列的视觉化响应。

(b) 感应器偏转场展示了接触区域和水流区域在空间上的区分效果。

(c) 柱状图比较了 DOUMI 系统在不同刺激模式下对于单个感应器感知刺激的分类准确率，接触刺激、水流刺激和静止模式的分类准确率分别达到 86.81%、91.96% 和 95.47%, 总准确率达90.5%。

(d) 图表展示了均一流流速和射流的水泵强度变化对感受器平均激活率和形变幅度的影响，进一步量化了系统对于水流流速变化的灵敏度。

(e) 系统分类器的模型结构示意图及混淆矩阵,表明 DOUMI 系统在多种复杂刺激模式下的分类准确率高达 99.5%。

结论

DOUMI 的研究展示了一种新型的水下机械感知解决方案，结合了仿生结构设计和先进的视觉处理技术和小波变换分析。其集成的感受器设计和高效的解码能力为动态水下环境中的感知提供了全新的可能性，具有广泛的应用潜力。

期刊简介

Wiley旗下智能系统领域开放获取旗舰刊。期刊收录关于具有刺激或指令响应智能的人造装置系统的研究，包括机器人、自动化、人工智能、机器学习、人机交互、智能传感和程序化自组装等前沿应用。Advanced Intelligent Systems最新的期刊引文指标1.11，期刊影响因子6.8，在计算机科学，人工智能和自动化与控制系统中分类皆为Q1。(源自Clarivate 2023)

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