DOI: 10.1002/aisy.202400492
原文鏈接:
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/aisy.202400492
背景概述
在動態復雜的水下環境中，機械外部刺激的感知對于增強傳感器與執行器的精度和功能性至關重要。然而，由于水下環境的動態特性和多樣化刺激的復雜性，目前的機械感知系統仍面臨巨大挑戰。在此背景下，Hua Zhong、Sicong Liu 和 Zheng Wang 等研究人員提出了“DOUMI”（Dynamics-Oriented Underwater Mechanoreception Interface），一個基于仿生設計的水下機械感知界面。該研究團隊通過模仿水生節肢動物的機械感受毛（sensilla），設計了一種能夠適應動態范圍變化并區分水流和接觸刺激的集成系統，為水下感知技術提供了突破性解決方案。
工作簡介
DOUMI 的設計特色在于其集成的感受器裝置,基于視覺的信號處理方法和頻域視角進行的動態特性分析。研究團隊通過視覺方法提取感受器陣列的動態振動,用基于小波變換量化的頻域傾向，實現了二維平面上的高效刺激解碼。感受器能夠通過結構調整適應不同的動態范圍，成功區分水流刺激和接觸刺激，并在復雜嚴苛的水下環境保證運行穩定。實驗數據顯示，DOUMI 中的感應器在水流和接觸刺激的分類中達到了 90.5% 的準確率，同時具備檢測流速趨勢和復雜場景刺激的能力。下圖展示了 DOUMI 系統的結構示意圖及實驗數據。
圖文導讀
圖1. 仿生感受器設計與 DOUMI 系統構造示意圖
(a) 圖示展示了 DOUMI 系統的核心設計靈感來源:節肢動物的機械感受器（左側），以及其仿生等效機械感應器REEM（右側）。感受器由圓柱形軸、基底膜和關節膜組成，能夠通過由外側傳至內側的角度形變感知外部刺激。REEM 單元通過視覺系統（攝像頭）捕捉感受器的動態形變時序信號，并在此基礎上解碼刺激強度和類型。
(b) 圖示進一步說明了 DOUMI 系統如何依據感應器形變的動態特性來區分水流和接觸這兩種刺激。左側表示水流刺激引起的感應器振動，右側表示接觸刺激下的感應器穩定偏轉。
(c) 詳細展示了感受器形變的捕捉過程，依次包括刺激所引發的外側REEM的偏轉、內尖端偏轉、圖像上的像素位移、圖像中所提取出的偏轉投影等多層次的運動傳輸過程。
(d) 展示了 DOUMI 系統的感應界面，包含“攝像頭側”和“水下側”兩部分，感受器陣列均勻分布于系統界面，提供高空間分辨率的感知能力。
圖2. DOUMI 系統的實驗設置與多模態感知能力
(a)實驗裝置模擬水流和接觸刺激。
(b) 感應器REEM的偏轉場。
(c) 實驗結果展示了接觸刺激和水流刺激的時間序列信號,以及用小波變換提取指數WSSI做區分的結果，分別在振幅、方向和頻率上表現出顯著差異。
(d) 熱圖進一步說明了不同刺激條件下，感受器陣列的形變分布特性。
(e) 圖示展示了 DOUMI 系統的特征融合網絡，將時空域與頻域的信號進行卷積處理后，成功分辨出復雜情況下的外界刺激模式。
圖3. DOUMI 系統的多場景性能測試
(a) 實驗測試了不同流速水流及接觸刺激下，感受器陣列的視覺化響應。
(b) 感應器偏轉場展示了接觸區域和水流區域在空間上的區分效果。
(c) 柱狀圖比較了 DOUMI 系統在不同刺激模式下對于單個感應器感知刺激的分類準確率，接觸刺激、水流刺激和靜止模式的分類準確率分別達到 86.81%、91.96% 和 95.47%, 總準確率達90.5%。
(d) 圖表展示了均一流流速和射流的水泵強度變化對感受器平均激活率和形變幅度的影響，進一步量化了系統對于水流流速變化的靈敏度。
(e) 系統分類器的模型結構示意圖及混淆矩陣,表明 DOUMI 系統在多種復雜刺激模式下的分類準確率高達 99.5%。
結論
DOUMI 的研究展示了一種新型的水下機械感知解決方案，結合了仿生結構設計和先進的視覺處理技術和小波變換分析。其集成的感受器設計和高效的解碼能力為動態水下環境中的感知提供了全新的可能性，具有廣泛的應用潛力。
期刊簡介
Wiley旗下智能系統領域開放獲取旗艦刊。期刊收錄關于具有刺激或指令響應智能的人造裝置系統的研究，包括機器人、自動化、人工智能、機器學習、人機交互、智能傳感和程序化自組裝等前沿應用。Advanced Intelligent Systems最新的期刊引文指標1.11，期刊影響因子6.8，在計算機科學，人工智能和自動化與控制系統中分類皆為Q1。(源自Clarivate 2023)
