13-May-2026
寻找尼莫:自主水下机器人可循声逐影来探索珊瑚礁的生物多样性
American Association for the Advancement of Science (AAAS)
一款配备了某种新框架的自主水下航行器(AUV)可利用声学与视觉信号锁定动物聚集的热点地区;在美属维尔京群岛的一个名为乔尔浅滩(Joel’s Shoal)的礁石区中,该航行器通过捕捉枪虾特有的爆裂声及追踪一条梭鱼近 300 米而展示了这一能力。该研究的作者写道,他们的系统“突破了潜水员标准调查方法的局限,从而能够对珊瑚礁生态系统开展更具针对性且分辨率更高的研究。”评估珊瑚礁的生物多样性能为生态系统的健康和物种丰度提供关键信息,但这可能是一项充满挑战的任务。传统的调查方法需要受过培训的水肺潜水员对鱼类和珊瑚进行目视观察。这种方法不仅耗时,还受到高昂成本和潜水员健康风险的限制,且调查常常难以覆盖位置偏远的礁石区。AUVs 则能提供一种有前景的替代方案:它可以扩展用于研究更大的区域,且不会有对敏感的珊瑚礁生态系统造成损害的风险。Seth McCammon 与同事在此开发了一种新的检测框架,它可以探测声学与视觉信号,进而追踪那些能发声或产生其他声响的海洋生物。该框架用一种生成式模型来执行四种不同的探测行为:鱼类视觉普查、物种视觉追踪、声学热点测绘和声学归航。研究人员用“好奇号水下生态系统勘探机器人”(CUREE,这是一款小型、便携的 AUV 系统)展示了这些能力。McCammon 等人在乔尔浅滩的多次现场测试中部署了 CUREE,证明它不但能统计区域内的鱼类数量,并能同时利用视觉和声学线索识别并绘制生物多样性热点分布图。此外,该 AUV 能在最远 25 米的距离检测到不同鱼类的叫声,并能在枪虾活动的引导下向热点区域靠拢。CUREE 还跟踪了一条游弋于珊瑚礁内不同位置的梭鱼近 10 分钟;这可帮助研究人员发现一个此前未知的生物多样性热点区域。
关注前沿趋势的记者请注意,2024年发表于《科学-机器人学》的一项研究描述了一种将无人机与水下传感器相结合的创新框架;该框架能通过探测声学信号追踪鲸鱼:https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adn7299
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