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Choreographing the Way of Water: A Computational Framework for Aquatic Robotic Art

本文介绍了“Way of Water”，这是一个垂直集成的信息物理框架及基于浏览器的创作工具，它通过将先进的控制算法与表现力丰富的流体及照明效果相结合，使非编程背景的艺术家能够编排自主水面舰艇集群，从而进行复杂的3D水上表演。

原作者： Aswin Ramachandran, Christopher Golling, Sebastian Burmester, Noa Sendlhofer, Jan Kamm, Ruiheng Jiang, Raffaello D'Andrea

发布于 2026-07-03

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CC BY 4.0

原作者： Aswin Ramachandran, Christopher Golling, Sebastian Burmester, Noa Sendlhofer, Jan Kamm, Ruiheng Jiang, Raffaello D'Andrea

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

想象一群机器人在湖面上，它们不仅仅是在随波逐流，而是在随着音乐翩翩起舞。它们不只是在移动，还会向空中喷射出闪烁着彩色光芒的水柱，创造出一场立体的视觉盛宴，看起来就像是用水和光绘成的动态画卷。这就是“水之道”（Way of Water）项目。

以下是他们如何实现这一目标的简单拆解，使用了日常生活的类比：

1. 问题所在：在摇晃的地板上跳舞

通常，机器人在坚实的地面或空中（如无人机）表现出色。但水面非常棘手。这就像是在试图一个地板还在被人在摇晃的蹦床上跳舞。水会有波浪、水流和风，会将船只推离航线。如果你只是告诉机器人船“去那里”，水就会把它推开，导致舞蹈看起来乱七八糟。

2. 解决方案：“智能”船只

团队打造了专门用于这种艺术形式的特殊船只。

船体： 这些船不像普通的船只有只能左右转向的舵，而是拥有四个呈“X”形排列的螺旋桨。这就像一只螃蟹，它可以侧向滑动、原地旋转，或者在不转动身体的情况下向前移动。这让它们变得极其灵活。
“喷泉”手臂： 每艘船都有一个特殊的喷嘴，可以喷射出高达6米、平滑如玻璃般的连续水流。在这股水流内部装有灯光。因此，这艘船不仅仅是一个发光体，它是一个发光的、移动的水柱。
电池： 它们拥有超过10小时续航能力的强力电池，所以表演可以持续一整夜。

3. 大脑：如何保持同步

为了让这些船完美地同步起舞，团队使用了两种“大脑”技巧：

GPS 与陀螺仪： 船只知道自己确切的位置（误差在几厘米以内）以及自身的朝向，即使在波浪汹涌的水面上也是如此。
“水晶球”（预测控制）： 这些船并不仅仅是在受到波浪冲击后才做出反应；它们使用了一种称为“模型预测控制”（MPC）的系统。想象一位舞者，她不会只是等待一阵风把她吹倒，而是会预判风的存在，并在风来临之前就调整姿态迎向它。这保证了水柱的笔直和阵型的紧凑。
碰撞规避： 在表演开始前，计算机通过计算所有船只的路径，确保它们即使需要交叉行驶也不会发生碰撞。这就像是一个交通指挥员在为18辆汽车规划路线，以确保没人相撞。

4. 工作室：“机器人的音乐软件”

最大的创新在于 Way of Water Studio。

旧方式： 以前，要让这些机器人跳舞，你必须是一名程序员。你需要编写代码行，运行模拟，看看效果是否正确，然后再修改代码，过程既缓慢又困难。
新方式： 这个工作室看起来就像音乐家使用的音乐软件（如 GarageBand 或 Ableton Live）。
- 时间轴： 你可以看到一个带有“轨道”的时间轴。
- 轨道： 一个轨道控制移动（例如，“画一个圆”、“向左移动”）；另一个轨道控制灯光（例如，“变红”、“闪烁”）；还有一个控制喷水（例如，“喷高”、“关闭”）。
- 神奇之处： 你不需要告诉机器人“如何”移动，你只需要告诉它们“要做成什么形状”。计算机会自动计算复杂的数学题，以确保18艘船在不发生碰撞的情况下从A点到达B点。
- 结果： 一位艺术家或编舞者现在可以将形状和灯光拖放到时间轴上，与音乐同步，然后点击“播放”。他们不需要了解任何编程知识。

5. 实地测试

团队在两个真实场景中测试了该系统：

瑞士苏黎世湖： 他们使用18艘船表演了一个版本的《天鹅湖》。船只动作优雅，模仿了芭蕾舞的姿态。
意大利威尼斯： 他们在较小的泻湖中使用8艘船进行艺术展览。那里的水流更湍急，但船只依然完美地保持了阵型。

6. 当出现问题时会发生什么？

该系统具有很强的韧性。

如果一艘船失去了互联网连接，它不会惊慌失措。它会利用内部时钟继续执行预定的路径。
如果一艘船发生故障，系统可以关闭其灯光，使其看起来不像是一个技术故障，而是自然地漂离视线。
在一次案例中，有一艘船与音乐不同步了。由于系统表现得非常稳健，观众并没有觉得这是个错误，反而认为这是一个刻意的艺术选择。

总结

“水之道”项目将一个极具挑战性的工程难题（控制水面上的机器人）包装进了一个简单的音乐化界面中。它将一群复杂的机器变成了一件可以由艺术家演奏的单一乐器，让人们无需成为工程师，也能创造出精美、同步的水光表演。

技术摘要：水之舞（Choreographing the Way of Water）

问题陈述
本文探讨了在开阔水域进行机器人编舞所面临的重大挑战。与已成功实现“空中像素”功能的无人机集群不同，基于表面的水面系统必须应对边界层严苛的工程需求。水面引入了非线性流体动力学，包括波浪动力学、洋流和漂移，这些因素会积极抵消精确的同步。此外，现有的机器人艺术工作流往往在工程的刚性与艺术的流动性之间产生摩擦，要求艺术家必须具备编程专业知识才能操纵底层控制参数。核心问题在于：如何将一组自主水面航行器（ASV）编排成一个分布式、音乐响应式的编舞平台，使其在面对随机环境扰动时仍能保持高保真度的运动与安全性，同时保持对非程序员艺术家的易用性。

方法论
作者提出了“水之舞”（Way of Water），这是一个由三个主要层级构成的垂直集成式信息物理框架：

物理平台（硬件）：
- 推进系统： 船只采用全向 X-drive 配置，配备四个无刷直流电机，能够实现任意方向（ $x, y$ ）的平移以及同时进行旋转（ $r$ ）。推进器采用全封闭设计以确保安全，并可提供高达 20N 的推力。
- 负载设备： 通过定制的层流喷嘴实现视觉表达，该喷嘴可产生一个无湍流的、被照明的水柱（高度可达 6 米），并配备三区周向照明系统（内环、水线环和水下环）。
- 电子设备： 定制的锂离子电池组支持超过 10 小时的运行。中央电子盒（E-Box）搭载 Raspberry Pi 5，用于分布式执行求解器（如 OSQP）。
- 通信： 船只通过 LTE/MQTT 进行遥测数据传输和 RTK-GPS 校正。共享的 GPS 秒脉冲（PPS）确保了整个集群在没有专用主时钟的情况下实现亚毫秒级的时钟同步。
控制理论框架：
- 状态估计： 多速率扩展卡尔曼滤波器（EKF）融合了 RTK-GPS（位置/速度，频率 10Hz）和 IMU 数据（角速率/加速度，频率 100Hz），以估计完整的 3 自由度状态（ $x, y, \psi, u, v, r$ ）。基于可观测性的估计器通过关联控制输入与惯性位移来确定航向。
- 轨迹跟踪： 采用模型预测控制（MPC）在 10Hz 频率下求解有限时域优化问题。代价函数优先考虑航向精度（以维持层流喷嘴的对准），同时允许轻微的位置顺应性以吸收波浪能量。
- 碰撞规避： 采用序贯凸规划（SCP）进行离线生成无碰撞轨迹。通过在候选轨迹附近对成对碰撞约束进行线性化，定义分离超平面，从而在部署前确保数学上的安全性。
- 集群转换： 利用线性分配问题（LSAP）在转换编队形状时最小化总行程距离。
创作范式（Way of Water Studio）：
- 作者开发了一个基于浏览器的、类似于数字音频工作站（DAW）的时间轴合成界面，该界面抽象了底层的控制理论。
- 参数化原语： 编舞者不再是定义单个航点，而是通过操纵元参数（形状拓扑、缩放、旋转、相位偏移）来控制编队。
- 图层： 界面包含用于几何拓扑的“运动层”和用于灯光及水喷射效果的“负载层”。
- 音频管线： 离线分析管线（使用 Librosa 和 Scipy）提取节奏、能量和频谱特征。这些特征驱动负载调制（灯光强度、喷射高度），并作为时间轴的锚点；尽管运动本身是针对音频波形进行手动编排，而非由音频自主生成的。

核心贡献

Way of Water Studio： 一个类 DAW 的创作环境，将 ASV 集群视为单一的时间轴合成乐器。它将序贯凸规划（SCP）、线性分配问题（LSAP）和模型预测控制（MPC）封装在可视化界面之后，消除了对编程专业知识的需求。
垂直集成架构： 从定制的全向底盘、状态估计算法到基于浏览器的规划工具，构成了一个完整的技术栈，专门针对水域环境进行了优化。
流体动力学控制策略： 针对平面水面动力学改进了 SCP 和 MPC，特别解决了航向精度（用于保持层流喷嘴的视觉连贯性）与位置顺应性（用于吸收波浪能量）之间的权衡问题。

结果与验证
该系统在两次不同的部署中得到了验证：

苏黎世湖（天鹅湖）： 一场由 18 艘船只组成的表演，展示了高精度的定点保持能力和层流稳定性。
威尼斯双年展（马尔格拉河口）： 在泻湖环境下进行的 8 艘船只演示，证明了在敏捷、高速机动下的鲁棒性。

性能指标：

跟踪精度： 在持续风浪条件下，MPC 控制器实现的横向位置均方根误差（RMSE）为 0.038 米，航向误差为 1.4°。
作业续航： 集群可连续运行超过 10 小时。
创作效率： 从基于 Python 代码的流程转变为使用 Studio 后，创作时间从每场场景 4–8 小时（含 5 分钟编译-模拟循环）缩短至每首歌 90–120 分钟，且编辑到预览的周期缩短至 10 秒以内。
鲁棒性： 系统在完全失去 LTE 连接的情况下仍能维持数分钟的编舞，通过共享的 GPS 时基保持亚 RTK 精度的表现。

意义与声明
本文将“Way of Water”定位为设计和部署流体机器人集群的基础参考。其主要意义在于弥合了工程约束与艺术表达之间的鸿沟。通过将复杂的物理特性和优化求解器抽象为熟悉的视觉时间轴，该框架使编舞家和音乐家能够在无需深厚控制理论或机器人专业知识的情况下，为分布式水面集群进行创作。

作者明确指出，当前系统并非实时即兴演奏乐器，也不是自主听音智能体；其运动是针对预先分析的音频参考进行离线编排的。其贡献在于提供了使未来此类工作成为可能的创作范式和信息物理技术栈。这项工作确立了一种新的“动态像素”范式，即船只作为体积化的、流体化的原语，为公共艺术提供了一种可持续、零排放的替代方案（取代烟火表演）。论文最后指出了未来的研究方向，包括通过分布式中间件将规模扩展至 24 艘以上、整合局部规则涌现行为（如 Reynolds/Pask 风格），以及将音频管线扩展至实时监听。