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近期，工学院先进制造与机器人系谢广明教授课题组在水下集群游动的节能机理方面取得新进展，相关论文于2020年10月26日在线发表于期刊Nature Communications。

生物集群行为一直受生物学家的广泛关注。一个大众熟知的例子是大雁在长途迁徙过程中，会形成特定的编队构型，例如“人”字或“一”字。通过编队飞行，可以减小飞行阻力，降低个体能量消耗。鱼类集群游动是是另一类普遍存在的生物集群现象，鱼类是否也能够借助集群游动而实现节能呢？自Daniel Weihs在Nature（1973）提出一种可能的节能机理以来，对水下集群游动节能机理的探究引起了生物学家和机器人学家的长久而广泛兴趣。前者希望能够揭示自然现象背后的本质规律，后者希望能够借鉴自然，在工程领域加以应用。然而，鱼群中的个体是否，以及如何利用相邻个体产生的涡流节省能量迄今依然没有公认的答案。

节能机理示意图

谢广明教授课题组采用课题组自己研发的高仿生机器鱼为物理实验模型，借助北京大学湍流与复杂系统国家重点实验室的低湍流水洞平台，对鱼类的集群游动过程展开大量的模拟实验，总结出了后鱼如何根据前鱼游动调整自身游态而达到节能的规律。为了验证真鱼鱼群是否也采用该规律，谢广明教授课题组联合德国马普动物行为研究所Iain D. Couzin教授课题组，分析真鱼在不同游速下的队形和鱼体相对摆动关系，验证了这一简单规律在真鱼中同样适用。特别地，对真鱼的视觉和侧线感知分别进行可恢复性的破坏后，发现真鱼实现该规律不需要复杂的感知和大脑处理，预示着该规律有可能普遍存在于生物体系统中。

机器鱼游动实验

真鱼游动实验

研究成果不仅提出了一种令人信服的鱼群集群游动的节能机理，同时也可启发机器人学家如何设计水下机器人集群控制算法。

上述相关成果发表于Nature Communications (L. Li, M. Nagy, J. M. Graving, J. Bak-Coleman, G. Xie & I. D. Couzin, 2020, “Vortex phase matching as a strategy for schooling in robots and in fish”)，论文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-020-19086-0。

谢广明教授为论文共同通讯作者，课题组毕业博士生李亮为论文第一作者。上述研究得到了国家自然科学基金委重点项目、重大研究计划培育项目、面上项目，以及北京市自然科学基金委面上项目资助。合作单位包括德国马普动物行为研究所、德国康斯坦茨大学、匈牙利科学院、匈牙利罗兰大学和美国普林斯顿大学。

这项研究充分展示了北京大学在水下仿生机器人研究方面的特色：一方面，以自然为师，向自然学习研发高性能的水下仿生机器人，青出于蓝而胜于蓝，促进机器人技术的发展；另一方面，反过来，以机器鱼为新型研究工具，研究鱼类的集群行为，发展新的研究范式，推动自然科学的前进。