莱斯大学工程专业的学生团队建造了一种远程操作的水下机器人，可以通过水分解燃料电池彻底改变浮力控制。该设备提供了一种更节能的方式来保持中性浮力，这在水下作业中至关重要。
该机器人是基于燃料电池的浮力控制装置 (BCD) 如何降低远程操作或自主水下航行器 (AUV) 的运营成本的一个例子。该技术的潜在应用范围从环境监测和海洋学研究到 军事 和工业任务。通过为传统推进器驱动的 AUV 提供更安静、更节能的替代方案，该机器人为长期存在的问题提供了一个有希望的解决方案。
Bay-Max 团队由 Andrew Bare、Spencer Darwall、Noah Elzner、Rafe Neathery、Ethan Peck 和 Dan Zislis 组成，他们的项目基于莱斯大学和休斯顿大学研究人员撰写的一篇学术论文。该论文表明，与传统的基于直流电机的推进器设计相比，燃料电池驱动的深度控制可能会使 AUV 的能耗减少 85%。莱斯大学机械工程和生物工程教授 Fathi Ghorbel 是该研究的合著者，同时也是该团队的赞助商。
Ghorbel 认为，这项新技术有很多潜在用途，例如 AUV、材料智能、辅助可穿戴设备，甚至自适应和可重新编程的机器人服装和织物。
Bare 表示，这项技术最令人兴奋的事情之一是它非常前沿，而且以前从未像这样实施过。 Bare 和他的团队很高兴成为第一个在具有俯仰滚动和广泛控制功能的设备中使用这项技术的人。
传统水下机器人 的高耗能推进器和泵的使用 一直是一个问题。然而，Neathery 找到了一种既创新又高效的解决方案。 BCD 中将可逆氢燃料电池与气球结合在一起，可以最大限度地减少能源消耗，同时也使机器人能够平稳地调整其深度。这种方法不仅具有成本效益，而且环保，使其成为传统方法的绝佳替代品。
该机器人利用氢和氧之间的自然反应形成水，通过反向电解产生能量。该设备还具有各种传感器，可收集有关系统健康状况以及机器人水下位置和方向的重要信息。然后，该数据显示在仪表板上，仪表板提供机器人位置、方向和 BCD 激活状态的实时更新。
参与该项目的埃尔兹纳提到，仪表板是他的主要职责。该设置可以实时监控机器人的深度和方向等。该机器人还具有自动稳定算法和深度控制功能，可以使用视频游戏操纵杆手动覆盖。达沃尔也是该项目的一部分，他必须学习新软件并深入研究控制理论才能实现这一目标。
