0 引　言

随着海洋科学研究与水下工程的发展，传统水下机器人的局限性日益凸显。自然界中的水生生物，经过亿万年的演变进化，逐渐形成了高效、灵活的水下移动模式，启发科学家借鉴其机理，研发新型的仿生水下机器人。其模仿了海洋生物的游动方式、感知能力以及生存策略，使得人类可通过崭新的视角和方法探索和利用海洋资源^[1]。

传统的水下机器人通常依赖于螺旋桨推进，但这种方式常伴随着高噪声、低效率以及对密封结构复杂、不容易进入狭小等复杂环境工作、机动性及隐蔽性不足等缺陷。这些缺陷限制了在海洋探索和维护海洋军事安全上的应用，而仿生水下机器人能有效弥补上述缺陷^[2]。

仿生水下机器人可以用于监测海洋生态环境，跟踪和研究海洋生物，进而评估各环境因素变化对海洋生物多样性的影响。在军事侦察和海底安全监控方面^[3]，隐蔽性和机动性是关键要素。模仿海洋生物的特性可以让机器人在执行任务时不易被发现，同时具备优良的操控性和敏捷性。在海洋资源勘探领域，深海环境的复杂性和不可预测性给传统水下探测设备带来了巨大挑战，需要高效且适应性更强的仿生水下机器人进行深海勘探和研究^[4]。

从模仿对象的角度出发，仿生水下机器人大致可分为仿鱼型、仿多足爬行动物型和仿软体动物型。经过长期的自然选择，鱼类和其他水下生物已经进化出了出色的运动能力，其机动性和效率远超传统的推进系统。例如，金枪鱼可以30 km/h的速度进行巡航，能量效率高达80%^[5]，而普通轴向螺旋桨的推进效率只有40%～50%，其以高效率、高机动性的惊人游泳方式引起了世界各国学者的强烈研究兴趣^[6]。仿多足爬行动物型则更注重于模拟如海龟、螃蟹^{[7 - 8]}等动物在海底行走的能力，这类机器人通常用于精确操作和缓慢但稳定的数据收集任务。而仿软体动物型机器人则借鉴环节动物的身体结构，通过灵活多变的身体伸缩运动在水中前进，适合于狭窄或复杂的环境。

综上所述，仿生水下机器人具有高机动性、隐蔽性、良好环境适应能力、高度智能化和群体协作能力、低噪音干扰等特点。在海洋探索、环境监测与灾害响应、军事监控和海底安全，以及生物多样性研究等领域体现出广阔的应用前景和巨大的潜在价值，引起了世界各国的广泛关注，本文将对国内外水下仿生机器人研究现状进行归纳和分析。

1 仿鱼型水下机器人发展现状及分析

仿鱼型水下机器人是研究模仿海洋中鱼类的运动方式，其设计多借鉴自游泳效率高的鱼类，如鲔鱼、鲨鱼等，研究重点包括鱼体形态的仿生设计、尾鳍运动学等。

根据鱼的运动机理以及产生动力的部位不同，其推进方式可分为2种模式：身体/尾鳍模式（Body and Caudal Fin，BCF 模式）和中央鳍/对鳍模式（Median and/or Paired Fin，MPF模式）^{[9 − 10]}。其中BCF推进模式是靠身体和尾鳍的协同作用产生强大的推进力，比如一些鳗鲡目、亚鲹科、鲹科、鲔科和箱鲀科等鱼类，如图1(a)所示，其可以帮助机器鱼保持良好的游动稳定性，减少因水流变化而产生的扰动，这种推进方式在仿生学上更接近自然界中鱼类的真实游动方式，具有推进效率较高、速度较快的特点，但稳定性不佳、机动性较差。而MPF推进模式，是靠中间鳍或尾鳍的摆动或波动来产生推力，如鳐科、鲀科等，如图1(b)所示。其特点是推进效率低、速度较慢，但机动性最好，可以在水中提供连续且均匀的推力。

1.1 BCF模式仿鱼型机器人

1996年，麻省理工学院博士生David Barrett设计并研发了一款仿生机器鱼（RoboTuna）^[11]，如图2所示。该机器人是有史以来第一个实现全功能的机器鱼，总共由2843个零件组成，其水下运动方式是模仿了蓝鳍金枪鱼的形状和运动，由6个伺服电机驱动控制，游动速度达7.2 km/h，证明了仿生机器鱼比当时现有的无人水下潜航器推进效率更高，被设计用于探索无人机的新推进系统。

2016 年，挪威的三家公司Eelume、Statoil和Kongsberg Maritime合作并生产了一种鳗鱼机器人^[12]，长为0.18 m，重约为0.8 kg，如图3所示。这种鳗鱼机器人由18个相同的关节模块组成，这些关节模块以交替方式水平和垂直安装。并将具有垂直旋转轴的关节的角度被设定为0°，在这种情况下，鳗鱼机器人的运动学对应于平面鳗鱼机器人。

2018年，中国科学技术大学研究团队提出了一种创新的仿生一体化机器鱼设计^[13]，该设计融合了昆虫翅膀和鱼鳍的卓越特性，引入了一种独特的双尾鳍机构，通过相互作用力来增强机器鱼在水中的稳定性和机动性。当机器鱼在水中前进时，2条尾鳍以180°的相位差进行摆动，通过产生相互抵消的侧向力，显著减少了游动过程中的“偏航”现象，从而提高了游动的稳定性。此外，这一双尾鳍的反扑动机制也模拟了喷气推进的原理，为机器鱼提供了额外的推进力，如图4所示。更为独特的是，研究团队还在机器鱼的两侧安装了模拟昆虫翅膀功能的胸鳍，这些胸鳍极大地提升了机器鱼在垂直平面的操控性能。

通过对鱼类行为和生理特征的深入理解，并逐渐引入模块化、一体化等新型设计理念，BCF机器鱼的设计也越来越精密复杂，推进效率也逐渐接近真实鱼类的水平，甚至可以将多种生物的生理特征融合以达到更高的机动性、灵活性及稳定性等机器人性能。

1.2 MPF模式仿鱼型机器人

2022年，西湖大学成功研发了一款名为“西谷I号”仿生型潜水器^[14]，如图5所示。这款潜水器的设计灵感来源于蝠鱼（又被称为魔鬼鱼），采用了一种纯仿生的驱动方式，通过仿生鱼的侧翼“鱼鳍”来实现游动，而非传统潜水器常见的螺旋桨驱动。在材料上，“西谷I号”的侧翼采用了高密度聚乙烯（HDPE）作为柔性板部分，而刚性板则选用了铝合金材料，这样的组合使得潜水器在具备高强度的同时，也实现了轻量化和耐腐蚀的特性。

2010年，北京航空航天大学也曾展示了一款名为Robo-Ray IV的仿牛鼻鲼样机^[15]。这款样机拥有320 mm的机身长度和560 mm的翼展，其游动速度最大约为9.6 m/min。虽然与“西谷1号”在设计和功能上有所不同，但Robo-Ray IV同样展现了仿生技术在潜水器设计领域的广泛应用和潜力。

2023年，西北工业大学成功研制了一种“仿蝠鲼柔体潜水器”^[16]。在南海西沙水域的测试中，西工大团队不仅成功完成了1025 m深度的滑翔测试，还通过了长达60天的续航挑战。这一成就标志着“仿蝠柔体潜水器”成为全球首个能在1025 m深的海域展现应用能力的仿生水下航行器^[17]。

仿蝠鲼柔体潜水器具备滑扑一体混合推进能力，既能高效长距离滑翔，也能进行超高机动扑动，可以适应不同的水下作业需求。

2017年，纽约的Ploant Energy Systems的工程公司同美国海军实验局ONR共同研发出了世界首款“两栖仿生机器人”——形似鲲鹏的Velox^[18]，如图6所示。这款“水陆两栖机器人”根据仿生学的原理，在身躯两侧设计的有一对使用特殊材质制作而成的波浪形飘带，就像鱼的鳍一样，可以自由行动。

MPF仿生鱼更侧重于柔性鳍的设计，柔性鳍的设计影响着MPF仿生鱼整体的推进效率和机动性，通过利用柔性材料和软体机器人技术，模拟真实鱼类的柔软度和动态特性，使其在复杂多变的水下环境中也能运动自如。

1.3 其他模式仿鱼型机器人

2023年，中国科学院沈阳自动化研究所类生命机器人研究团队、清华大学、香港大学、中国科学院成都生物研究所以及中国医科大学展开合作，对爬岩鳅紧密吸附和快速爬行运动的机理进行了研究，并成功设计了一款水下仿生吸-爬机器人（Climbot）^[19]，如图7所示。这款机器人凭借其独特的吸附机制，能够紧密贴合在运动的船底表面，并在水下壁面上实现快速而稳定的滑行。

2023年，厦门大学张宇教授团队设计了一种仿弹涂鱼两栖机器人^[20]，如图8所示。作为一种独特的两栖鱼类，弹涂鱼是以尾鳍与身体的协调摆动产生强大推力实现水下游动，而在陆地上则采取类似“拄拐”的方式，通过胸鳍与地面的摩擦实现移动。

受弹涂鱼运动模式的启发，这款机器人展现了卓越的适应性，能凭借胸鳍与尾鳍的精细协调，在水陆2种不同的环境中自由切换运动模式，并实现高效且灵活的运动。这一创新设计不仅解决了传统两栖机器人在水下运动的难题，还极大提高了机器人在复杂环境中的能量效率与机动性。

仿鱼型水下机器人的设计灵感来源于鱼类，其游动方式能够有效地减少水的阻力，从而提高了其在水下的移动速度和灵活性，能够更好地适应水流环境和水压变化，进行潜水和游泳等动作。由于其独特的驱动方式，仿鱼型水下机器人在运行过程中产生的噪音较小，适合在需要安静环境进行的工作。但相比其他水下机器人载重能力相对较小。另外，高能耗的驱动方式使得仿鱼型水下机器人的电池寿命相对较短。仿鱼型水下机器人以其高效的移动性能、低噪音、高机动性和环保等优点，在水下探测、科研等领域有着广泛的应用前景。但其技术难度大、维护成本高、载重能力有限和电池寿命短等缺点也限制了其应用范围。美国、中国、英国和部分西欧国家是发展仿生水下机器人的主要国家，部分代表性仿鱼型水下机器人性能及研究现状如表1所示^{[21 − 27]}。

2 仿多足爬行动物水下机器人现状及分析

目前，针对在陆地运动的足式机器人的研究较多且更为成熟，其研究更多是对陆地多足机器人的模仿^[28]，足式机器人可以在多数地形上灵活运动，环境适应能力较强，其自身可以选择离散的落足点，所以相较于轮式机器人和履带式机器人，在复杂路面上的运动能力更有优势。

水底环境类似于陆地的崎岖地形，所以水下多足机器人也能够在水底发挥其环境适应能力强的优势^[29]。水下多足爬行动物与两栖动物大多重合，而两栖生物天生有着对水陆环境的适应能力，如蛇、蟹、蛙、虾等，对于仿生两栖机器人有着借鉴意义。根据仿生对象的不同，水下仿生多足爬行机器人主要包括仿蟹类、仿蛙类以及仿虾类等；还可以根据机器人足数分为四足、六足以及其他多足水下仿生爬行机器人。因此，仿生两栖机器人的设计呈现多样化发展，本身的结构姿态，运动性能等各有不同。

2022年，美国耶鲁大学设计出一款两栖机器龟ART^[30]，如图9所示。该两栖机器龟仿照乌龟的结构特点，四肢可实现变形，当两栖机器龟在陆地行进时，四肢末端进行弯曲成足，实现不同步态运动；当机器龟在水下时，四肢水平展开变为鳍状，在水下划水航行。仿生机器龟四肢根部设有马达能够灵活转动，实现水陆2种模式切换完成跨介质运动。

浙江理工大学的遆肖聪^[31]仿照河狸的生理结构，设计了一种仿河狸水下机器人，如图10所示。机器人的脚蹼由单个舵机驱动钢丝绳实现张合，能够在加速阶段完全张开，在减速阶段完全收缩，模仿河狸的自然运动，提高推进效率。

瑞士洛桑理工学院在两栖机器人设计研发上有着多年经验，2015年对外公布了其设计的最新一代蝾螈两栖机器人Pleurobot^[32]，如图11所示。其水陆运动均模仿蝾螈的运动方式，在单一仿生上具有代表性。虽然该机器人可以很好地适应水陆2种工作环境，但机动性能没有达到最好状态。

2020年，以色列本Ÿ古里安大学设计研制出一款两栖机器人^[33]，如图12所示。其设计灵感来源于蛇怪蜥蜴，具有支腿式的展开臂的AmphiSTAR整体偏小，仅“巴掌大”，两侧各配备2个螺旋桨，当在草地、沙石、碎石及泥地等不平整表面移动时，臂的角度收缩使螺旋桨叶片带动机器人前进。在这种状态下AmphiSTAR能以最快3.6 m/s的速度运动到达水体；之后臂角度增大，螺旋桨转动，使其以最高1.5 m/s的速度在水面上运动。整机的浮力则靠着一对浮力罐来保持。

多足爬行机器人种类众多，多是以两栖爬行类动物为模仿对象，兼具爬行、游动或悬浮等多种运动模式。而通过对两栖动物运动机理的研究，提出了适用于两栖多足机器人水下运动的“蹬踏−漂浮”步态。这种步态解决了两栖多足机器人以陆地行走步态在水下行走时出现的抓地不牢及稳定性不够的问题，并提高了水下步行速度。虽牺牲了部分机动性能，但能适应多种水陆复杂环境，在不同类型的海底地形上稳定移动，包括岩石、珊瑚礁或泥泞区域，适用于小型化设计，在两栖及海底探测侦察领域具有巨大的潜力。由于不使用螺旋桨推进，多足水下爬行机器人对周围水体造成的扰动较小，这对于某些需要保持安静或者避免搅浑水的操作非常重要。同时，为使腿部协调稳定运动，从机械结构设计到控制系统算法都比较复杂，随着工作深度增加，其布放回收、通信定位及续航等问题也会逐渐明显。

表2中根据足数分类，还列举了近些年来研制成功的几种典型的仿生多足爬行类水下机器人^{[34 − 40]}。

3 仿软体动物水下机器人现状及分析

在水下世界，除了鱼类和两栖类，其他生物如软体动物乌贼、章鱼、水母和海星等^[41]，同样展现出了令人惊叹的游动能力。这些生物的身体能够灵活改变形状，以适应各种环境，而其软体结构更赋予了其耐压的特性，这无疑为仿生机器人提供了大量优质的模仿对象。仿生软体机器人不仅继承了软体动物的高度灵活性和适应性，还具备了重量轻、可变形性、高机动性、隐蔽性、耐高压以及高能量效率等诸多优势^{[42 – 43]}，这些特性使得仿生软体机器人在水下管道检修、军事侦察、深海探索、生物医疗等领域中发挥着重要作用，展现了其广泛的应用前景。例如，仿生软体机器人可以在深海这样的极端环境中操作，不需要耐压外壳就能承受巨大的水下压力，这对于在深海方面的探索和研究具有重大意义。受到蛇、蠕虫等动物的启发，这些软体机器人能进行复杂的变形，使其能够在狭窄或不规则的空间中有效地移动和操作。在如地震、洪水等类似自然灾害发生后，能够更好地适应复杂环境，执行搜索和救援任务。

弗吉尼亚理工学院BRESSERS团队所研发的“JetSum”仿生水母机器人^[44]，如图13所示，其设计充分体现了水母游动方式的精髓。这款机器人采用柔性材料打造，确保了其能在大范围内实现连续变形，并通过精妙的形态调整来模拟水母的自然游动。在技术上，机器人巧妙地运用了记忆合金（SMA）薄片，通过加热这些薄片，可以诱导其产生弯曲或恢复原状，从而精确控制伞状体的形状变化，实现喷射推进。

2020年，中国科学技术大学工程科学学院的张世武教授团队与澳大利亚伍伦贡大学李卫华教授团队携手，研发了一款仿生扇贝机器人，如图14所示，从而具备单向阀的功能，保证了水流的单向进出。这一创新设计使得研究团队对双孔射流的控制达到了前所未有的精准程度。通过对射流口尺寸的精准把控，机器人展现出了卓越的转向性能和机动性，包括原地转向、翻滚等复杂动作。

Hani Naguib教授领导的多伦多大学团队在材料科学工程领域取得重大突破，成功研制出“尺蠖”软体机器人^[45]，如图15所示。机器人能够模拟尺蠖蠕虫的爬行动作，实现灵活的运动，可以被应用于航空、手术以及可穿戴智能设备等高新领域中。

浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室李铁风教授团队联合之江实验室，提出机电系统软-硬共融的压力适应原理，成功研制了无需耐压外壳的仿生软体智能机器人^[46]，由软体人工肌肉驱动一对翅膀状的柔性胸鳍，通过节律性扑翅实现游动，如图16所示。通过设计调节器件和软体的材料与结构，实现了机器人无需耐压外壳，可以承受万米级别的深海静水压力，首次实现了在万米深海自带能源软体人工肌肉驱动和软体机器人深海自主游动。

仿生软体动物水下机器人的设计与研发是近年来水下机器人领域中的一个重要研究方向。其柔软的结构使得其安全稳定且适应性极强，受到较大的物理变形也不会损坏，具有较好的耐压和形变能力。可以根据不同的任务需求和应用场景定制形状和功能，也可以执行类似弯曲、扭曲等复杂的动作以完成复杂的水下作业。同时微型化也是仿生水下软体机器人的发展趋势，依赖于集成传感器技术、新型智能材料技术的发展，同时也需要开发新型能源存储和转换技术以及高效的驱动系统，以支持更长的续航。表3中根据仿生生物和推进方式，列举了近些年来国内外几种典型的仿生软体水下机器人^{[47 − 55]}。

4 仿生水下机器人关键技术分析 4.1 导航与定位系统

水下机器人导航定位传感器主要分为声学传感器、光学传感器、视觉传感器以及电磁传感器。利用摄像机和其他光学传感器模仿眼睛的功能，结合图像处理算法进行环境感知和路径规划。虽然光在水中衰减较快，但对于浅水区或透明度较高的水域，视觉导航仍是一个有效的方法。此外，还可以采用多光谱成像、偏振光检测等技术提高成像质量。而在深水区，水声定位系统应用较为广泛，将声学定位系统和传感器进行组合，这样的组合导航方式，以获取更多关于机器人在水下的信息，成为声学定位发展的未来趋势。

此外，可以模拟海豚使用的回声定位原理，开发高性能的仿生声呐系统，发射声波并接收反射回来的信息，以确定周围物体的位置和形状^[56]。借鉴某些鱼类的记忆能力，水下机器人可以在执行任务时创建海底地形图，并利用这些信息进行导航。同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）技术在此过程中扮演着重要角色^[57]。同时海洋生物如鱼和虾可以通过侧线系统感受到水流的变化，从而判断自身相对于水流的速度和方向。基于此原理设计的仿生流体力学传感器^[58]可以帮助水下机器人更好地适应复杂的水流条件，并实现更精准的定位。

4.2 能源与动力推进技术

海洋机器人主要通过燃料电池或锂电池等提供电力供应，增加电池数量可以提高能源供给量，但携带电池的数量和机器人的功耗之间存在一定制约关系。近年来，通过电池和超级电容联合供电的新型供电方式兴起。同时也可以利用太阳能发电补充能源，机器人在水面或者浅水航行时，可以通过太阳能电池板将光照转化为电能进行储存并供给机器人使用^[59]。国内外学者也针对海水波浪能发电^[60]，水下无线充电技术^[61]进行了研究，将不同类型的能源系统进行组合，以获取更多关于机器人在水下的信息，成为能源系统发展的未来趋势。

在动力推进方面，从文献调研结果来看，多鳍拍动式仿生AUV都使用电机驱动，而胸鳍扑翼滑翔式和长鳍波动式的仿生AUV除了使用电机驱动外^[62]，还有的AUV采用气动、液压或是人工智能材料进行驱动^[63]。除了传统的螺旋桨推进，集成推进系统技术将电机转子与推进器桨叶集成，取消推进轴系的新型电力推进装置，具有结构紧凑、功率密度高、效率高，以及振动噪声低等优点。随着仿生水下机器人的不断发展，仿生鱼类具有身体/尾鳍模式（Body and Caudal Fin，BCF 模式）和中央鳍/对鳍模式（Median and/or Paired Fin，MPF模式），而仿生两栖爬行类动物具有爬行、跳跃等推进方式，适用于更多复杂环境下的移动。软体动物，蛇类蠕虫，采用蠕动的方式，利用其柔软的外形结构可以在狭小空间内灵活穿梭。水母、乌贼类大多利用气动、液压或是人工智能材料通过射流喷水推进以及波动推进等方式。

4.3 材料科学与制造技术

智能材料如形状记忆合金、离子导电聚合物材料、压电材料和纳米碳复合材料等被用于设计并研发出了一系列新型水下仿生机器人。这些材料赋予机器人微型化、柔性化、智能化、低噪声以及易于主动产生复杂运动等特点，其外形结构更加符合生物学特性。软体智能材料与结构，如介电弹性体、响应水凝胶和流体软腔道等也被应用到水下软体机器人中^[64]，用于实现扑翼、波动等运动。未来需要研发新型活性软材料，具有不同力学性能，使水下软体机器人在不同方向和水下压力下具有突破性的性能，如耐压、耐寒和非线性运动。开发智能变刚度材料，与刚性结构相结合，实现水下刚柔耦合机器人，提高机器人的负载能力和刚度。

4.4 路径规划与自主控制技术

路径规划是智能水下机器人技术研究的核心内容之一，是实现其自主航行和作业的关键环节。路径规划技术在一定程度上标志着水下机器人智能化程度的高低，涉及环境信息采集、水下环境建模、全局路径规划、水下态势感知以及局部路径规划^[65]。目前，智能水下机器人的路径规划方法按智能程度可分为传统和智能两大类。传统方法包括人工势场法、A*算法、Dijkstra算法等，而智能方法则涉及神经网络、遗传算法、粒子群优化等。当前路径规划领域中，人工智能算法被认为是较适用的方法。这些算法能够处理复杂的水下环境和多约束条件，如三维规划、定位通信以及多约束问题。

仿生水下机器人的自主运动控制技术通常涉及动态建模、运动机理建模和多环境运动控制策略。这些机器人根据其驱动机制被分类，包括腿部推进、轮腿/鳍混合推进、蛇形推进和球形推进等。传统的运动控制算法有PID控制、模糊控制、滑模控制、反步法控制等，但都存在着一些缺点。例如，PID控制对于强耦合、非线性等条件下效果不理想，滑膜控制产生抖振现象、反步法对于高阶系统存在计算复杂繁琐等特点，国内外学者对此也进行不断改进，提出了一些改进算法弥补上述不足，如通过加入扰动观测器、自适应模糊算法相结合等进一步改善控制的鲁棒性。一些新的控制方法，例如，模型预测控制（MPC）的跟踪框架是一种优化控制方法，通过预测系统的未来状态来计算最优的控制策略。中央模式生成器（CPG）控制方法被用于产生具有周期性特点的运动，如模仿蛇、鱼、蝾螈等生物的运动。例如，基于Ijspeert七腮鳗型相位振荡器的CPG控制模型被用于仿生Pleurobot蝾螈两栖机器人的运动控制。在水下机器人AUV的跟踪过程中，MPC能够根据当前状态和目标轨迹预测未来状态，通过调整控制策略来实现精准跟踪。这些研究不仅提高了水下机器人的自主性和效率，也为未来的海洋探索和资源开发提供了技术支持。

5 总结与展望

1）能源和动力系统，开发高效、持久的能源解决方案，比如利用太阳能、波浪能或者借鉴生物的高效能量利用策略（如鱼鳍的滑翔节能、鲸类的浮力调节等），提高能源利用效率，以延长仿生机器人的作业时间和范围。

2）材料科学与制造技术，研发具有轻质、高强度、耐腐蚀和低阻抗等优良特性的新型材料并结合3D打印、柔性电子制造等先进制造技术实现复杂仿生结构的精密制造，提升仿生机器人的耐压性、耐腐蚀性和生物相容性，确保其在恶劣海洋环境中的稳定和安全。

3）自主行为与智能决策，结合机器学习和机器人技术，研究生物的学习与适应策略，如强化学习、演化算法等，提升仿生水下机器人在未知环境中的自主学习与适应能力，能够在复杂多变的海洋环境中进行自我优化和智能决策。

4）微型化与纳米技术，随着纳米技术和微机电系统（MEMS）的发展，未来可能出现体积更小、更加灵活且难以察觉的微型仿生水下机器人，用于完成精细操作或秘密任务。

6 结　语

本文综合分析了仿生水下机器人的发展现状、关键技术以及对未来的展望，包括对各类仿生水下机器人进行了分类和功能描述，如仿鱼机器人、仿多足爬行机器人、仿软体动物机器人。通过模仿海洋生物的形态和行为，仿生水下机器人展现出了传统机械所不具备的优越性能，包括但不限于隐蔽性、高效的推进方式、灵活的运动能力以及对复杂环境的适应性以及高效节能等优点，使得仿生水下机器人在海洋探索、环境监测、水下作业等领域具有重要的应用价值。