在机器人进化的漫漫征途中，一个长期以来，被视为“死亡地带”的、充满了未知与挑战的终极边界——水陆交界地带——正被一只来自中国清华大学的、仿生的“机器海龟”，以一种前所未有的方式，悍然征服。
近日，清华大学水下软体机器人实验室，在国际顶级的机器人期刊《IEEE Transactions on Robotics》上，发表了一项突破性的研究成果。
其核心，是一款名为“IBATR”（Intelligent Bionic Amphibious Turtle Robot，智能仿生两栖龟形机器人）的、全新的机器人平台。
它，不仅在外形上，惟妙惟肖地，复刻了海龟那古老而优美的形态。
更重要的是，它，以高达99.17%的惊人准确率，成功地，实现了对复杂地形的自主识别，并能够，根据识别结果，在步行、跳跃、游泳等多种不同的运动模式之间，进行无缝的、自动化的“步态切换”。
这场“仿生革命”的起点，源于一个极其现实、也极其棘手的工程学难题。
海洋，覆盖了地球表面的71%。而传统的、依赖于螺旋桨推进的水下机器人（AUV），在开阔的、深邃的水域中，表现优异。
但当它们，试图，靠近并登陆，那充满了松软泥沙、崎岖礁石和多变地形的、复杂的水陆交界海岸带时，便会立刻，陷入“寸步难行”的窘境。
为了攻克这个难题，研究团队，将目光，投向了那个，在亿万年的进化中，早已完美地，解决了这个问题的“自然界大师”——海龟。
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其扁平的流线型体形，赋予了其在波浪中，无与伦比的稳定性。
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其强壮有力的鳍状肢，则同时，兼顾了水中强大的推进能力，和陆地上可靠的负载与支撑能力。
IBATR的设计，正是对这种“进化智慧”的一次精准的、工程化的“致敬”。
而比其外形上的模仿，更具颠覆性的，是其内在的、能够实现“因地制宜”的“智能感知与自适应系统”。
这，正是IBATR最亮眼的、也是最核心的创新所在。
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“视觉 + 触觉”的双模态感知融合：
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在过去，机器人的感知，往往依赖于单一的模式。视觉，容易受到光照和水流的干扰；而触觉，则需要进行物理接触，无法提前预判。
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IBATR，则创新性地，将这两种模式，进行了深度的融合。其头部搭载的摄像头，负责捕捉前方地形的、宏观的视觉信息（如纹理、颜色）；而嵌入在其四条鳍肢之上的压力传感器，则负责在与地面接触的瞬间，精准地，测量出地形的、微观的物理特性（如硬度、摩擦系数）。
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这两种不同模态的数据，被同时地，输入到一个轻量级的卷积神经网络（CNN）之中。经过训练后，该模型，能够以高达99.17%的准确率，对混凝土、砾石、草地、沙地和水体，这五种典型的交界地带地形，进行精准的识别。
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基于“有限状态机”的自主步态切换：
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一旦识别出当前所处（或即将进入）的地形，IBATR，便会自动地，通过一个“有限状态机”，切换到与之匹配的、最优的运动模式：
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在草地等硬质地表，采用步行步态。
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在沙地等可变形地形，切换为对称步态，以减少下陷。
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在砾石等颗粒状地形，选用跳跃步态，以避免打滑。
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而在水中，则采用游泳步态，其前鳍，会以一个被精确计算出的、15°的最佳攻角，进行周期性的振荡，以产生最大的推力。
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在深圳大鹏半岛的、真实的、复杂的海岸带环境中，进行的最终的“实战”测试，无可辩驳地，验证了IBATR的卓越性能。
测试中，IBATR，成功地，从陆地出发，自主地，识别并穿越了沙滩和砾石滩，顺利地，进入了海洋。
在海水的波浪扰动中，其游泳的姿态角变化，被稳定地，控制在了20°以内，展现出了强大的抗干扰能力。
而在从海洋，返回陆地时，它，也同样，无缝地，切换回了步行的步态。
实验数据显示，这种“因地制宜”的、自适应的步态切换，相比于使用单一的、固定的步态，其综合的运动效率，提升了19.1%；而速度，则提高了9.2%。
爱力方的分析认为，清华大学的这项突破性研究，其意义，已远超一次单纯的、仿生学上的成功。
它，更像是一次深刻的“方法论革命”。
它，通过将“多模态的融合感知”、“基于规则的决策切换”以及“基于算法的参数优化”，进行系统性的、深度的整合，为所有的、需要在复杂、动态、非结构化环境中，进行自主作业的机器人，都提供了一套极具参考价值的、通用的“智能化解决方案”。
当机器人，不仅拥有了强大的“身体”，更拥有了一个能够“看清”世界、“理解”环境，并据此，来“自主决策”的“大脑”时，它们，才算真正地，从一个被动的“机器”，进化为了一个主动的“智能体”。
而这只，能够从容地，在水陆之间，自由穿梭的“机器海龟”，或许，正是这场深刻进化中，一个最新的、也可能是最优雅的注脚。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11219361?sessionid=
