動物在億萬年的漫長進化過程中，逐步形成了各種奇異的構造、特殊的功能和有趣的習性。人們通過長期的觀察和研究，從動物身上得到許許多多極其寶貴的啟示，創(chuàng)造發(fā)明了性能優(yōu)異的新型機械系統(tǒng)、儀器設備、建筑結構和工藝流程等，這就是師法自然的仿生學。仿生機器人的研制與應用，正成為仿生學的一個重要發(fā)展方向。
　　人類祖先看到魚兒可以在水里游動，自由自在，就模擬魚的胸鰭尾鰭發(fā)明了槳和櫓。如今，隨著相關科學技術的不斷進步，我們有可能研制出像魚一樣的高度仿生的水下機器人。研制模仿魚類生物的新型水下機器人，將會給人類海洋開發(fā)帶來新的發(fā)展和技術突破。本書作者所在的研究團隊，從事智能仿生機器魚的研究已經十余載，在機器魚設計與實現、仿生運動控制、仿生感知、水下通信、水下導航與定位等方向持續(xù)展開研究，積累了豐富的研究成果。
　　我們研發(fā)了多款水下仿生機器人，包括機器海豚、仿箱鲀機器魚和可重構水下仿生機器人等，實現前進后退、左右轉彎、上升下潛、左右橫滾和前后滾翻等多種復雜運動模態(tài)，展現出了高機動性。2012年，仿箱鲀機器魚首次在北極試航，成功實現了機器魚在北冰洋里暢游。設計研發(fā)了可重構水下仿生機器人，基于模塊化的設計，通過模塊之間不同組合連接方式實現多種結構和功能的水下機器人，如雙尾鰭仿生機器人可以極大提高機器人的抗擾穩(wěn)定性和設備負載能力。2014年，可重構雙尾鰭機器魚攜帶水質傳感器在南極首航，實現了平穩(wěn)游動并實時獲取水質數據。
　　仿生運動控制問題的核心就是如何模擬生物的各種節(jié)律運動過程。我們提出了一種由線性振子構成的中樞模式發(fā)生器（Central Pattem Generato.，CPG）網絡，通過該網絡將高層控制指令轉化為低層執(zhí)行器可以執(zhí)行的周期性信號，基此實現對生物節(jié)律運動的復現，成功地在多款仿生機器人樣機上應用，實現了多種仿生運動模態(tài)。
　　我們提出一類面向機器魚仿生推進特點的改進型串級PID姿態(tài)控制算法，實現了機器人航向角、俯仰角和翻滾角的獨立同步控制�？紤]機器魚周期性擺動產生的信號擾動，在控制回路中引入卡爾曼（Kalman）濾波器進行平滑降噪。該控制算法可較為快速、精確地跟蹤參考輸入為階躍、方波和正弦波時的信號。
　　我們提出基于仿生側線的水下機器人游動狀態(tài)估計模型和鄰居機器人狀態(tài)估計模型，為水下機器人的感知交互提供了新思路。基于流體力學理論，運用多種數據處理算法，分析機器魚運動參數與側線數據之間的潛在聯系，建立基于仿生側線的機器魚游動速度預測模型；分析鄰居機器魚狀態(tài)與側線數據之間的潛在聯系，建立基于仿生側線的鄰居狀態(tài)預測模型。
　　受自然界電魚通信啟發(fā)，我們提出一種面向水下機器人的新型通信方法——水下電場通信。對電魚通信進行簡化和建模，獲得電場通信的關鍵參數，最終開發(fā)出仿生電場通信系統(tǒng)。水下電場通信是一種幾乎全向的通信，其不受水質和水體運動的影響，而且對障礙物有很好的穿透力。
　　我們基于廉價的慣性測量單元（Inertial Measurement Unit，IMU）和攝像頭提供的有限信息，基于蒙特卡羅定位方法框架，結合基于快速自動色彩均衡（Ac-celerated Automatic Color Equalization，AACE）技術的水下圖像處理方法和廣義卡爾曼濾波器，設計了一種針對水下環(huán)境的自主定位方法，該方法的定位精度達到分米級，位姿更新頻率達到5Hz。
　　本書基于我們長期積累的研究成果，以仿箱純機器魚的研制為例，系統(tǒng)介紹仿生運動控制、仿生側線感知、水下電場通信與水下自主定位等仿生機器魚相關的關鍵核心技術。通過對這些關鍵問題的介紹，希望促進我國在仿生機器人研究領域的發(fā)展和普及，并進一步促進我國機器人事業(yè)的高科技成果轉換和實際應用。
　　本書乃一家之言，不足之處歡迎批評指正。