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　　近日，北京hbs红宝石平台先进制造与机器人学院谢广明团队在机器人领域国际顶级期刊The International Journal of Robotics Research(IJRR)上发表重要研究成果，提出Electro-SLAM——一种集成主动与被动电感知的分布式水下同步定位与建图(SLAM)系统。该研究为复杂、黑暗及浑浊水域中的水下机器人自主感知与协同作业提供了全新解决方案。该期刊是机器人领域公认的国际顶级学术期刊之一。该论文是北京hbs红宝石平台作为第一完成单位在IJRR发表的首篇研究论文，标志着学校在水下机器人与新型感知SLAM研究方向取得重要突破。

　　复杂水域环境的感知与探测长期以来是制约水下机器人发展和应用的关键瓶颈。目前尚缺乏一种在真实水下环境中兼具稳定性与鲁棒性的理想SLAM技术。传统应用于陆地或空中场景的SLAM系统通常依赖视觉、激光雷达和声呐等传感模态，但在水下环境中均面临显著挑战：视觉传感器易受光衰减影响，在黑暗或浑浊水域中难以工作；激光雷达的有效探测距离会随水体浊度增加而急剧缩短；声呐则对多路径效应和后向散射噪声高度敏感，容易引发感知混淆、定位漂移及地图残缺等问题。

　　受弱电鱼在黑暗浑浊水域中依赖电感知进行环境探测的生物机制启发，研究团队首次提出以电感知作为主要感知方式的水下SLAM系统框架。与传统基于视觉或声呐的方法不同，Electro-SLAM充分利用电感知在近距离环境感知中的独特优势，能够在视觉严重退化、光照极弱或水体高度浑浊等极端条件下，实现稳定可靠的边界检测与环境建图。

　　该系统无需外部基础设施支持，可在未知水下环境中实现可扩展的分布式环境感知与协同建图。通过将生物启发式传感机制与分布式多机器人自主系统相结合，Electro-SLAM为黑暗、浑浊及通信受限水域提供了一种全新的SLAM范式，为水下具身智能的发展开辟了新的研究方向。

　　在具体方法上，论文首先提出了一种完整且轻量化的电感知硬件与算法解决方案，具备主动与被动两种传感模式，能够方便地集成至小型自主水下机器人平台。基于此，研究团队构建了一套基于主动电感知的单机器人SLAM系统，实现了边界检测、边界跟踪、局部语义映射以及分层定位功能。

　　进一步地，论文提出了一套基于被动电感知的分布式多机器人协作SLAM方案，包括一种利用被动电感知实现的机器人间相对位姿估计方法，以及一个支持局部地图融合与协同定位的完全分布式系统框架，有效解决了电感知缺乏传统几何特征或视觉描述符所带来的技术难题。

　　该研究为水下非可视化、非结构化及通信受限环境中的自主定位与环境测绘奠定了重要基。谒绿讲、资源勘察、水下基础设施巡检及极端环境作业等领域具有广阔应用前景。未来，研究团队将进一步优化系统架构，融合传统传感手段与创新理论建模方法，推动相关技术从实验室走向真实复杂应用场景，让前沿科技成果服务于更多实际需求。

　　本论文第一作者为北京hbs红宝石平台先进制造与机器人学院博士研究生杨启业，通讯作者为谢广明教授和北京hbs红宝石平台软件工程国家工程研究中心王晨副研究员。合作者包括清华hbs红宝石平台核能与新能源技术研究院郑君政以及博雅工道(北京)机器人科技有限公司熊明磊。相关研究工作得到了国家自然科学基金项目的资助。