一种受动物启发的新型系统使机器人能在恶劣环境中实现无GPS导航。
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据报道,研究人员基于某些动物感知周围世界的方式,构建了一套新的导航系统。这项研究主要借鉴了蚂蚁、鸟类和小鼠等动物的导航机制,有望帮助机器人在传统全球定位系统(GPS)难以发挥作用的区域进行导航。
目前,在能见度较差时,非GPS导航系统(如摄像头和传感器)往往容易失效。它们也易在野外作业中被污损或损坏。
由于蚂蚁等动物在进化中形成了在混乱环境中导航的精密方法,它们被视为开发潜在替代导航方案的完美借鉴对象。
该理念的核心是为机器人提供导航系统的冗余性。具体而言,机器人可受益于使用三个功能重叠的系统。如果一个系统失效,其他系统会自动补位。
在生物学中,这被称为"功能冗余" —— 即多个系统执行相似功能以确保生存。首个受动物启发的导航系统源自蚂蚁。
蚂蚁启发的机器人导航
蚂蚁能通过内部机制记录步数和方向,从而知晓自身相对于蚁巢的位置。为此,研究人员构建了类似的脉冲神经网络(模拟大脑的低能耗硬件)。
这就像一个超级鲁棒的内部计步器,即使在传感器受到干扰时也能持续追踪。第二个系统灵感来自鸟类世界。
候鸟会同时利用多种线索来辨识方向,包括探测地球磁场。它们还能利用偏振光、太阳位置并巧妙运用地标来进行探测和导航。
研究团队认为,机器人可通过使用量子磁力计(用于探测磁场方向)来模拟这些能力。其他来自偏振罗盘(用于观测天空偏振)的输入信号,以及摄像头采集的信息,可经由贝叶斯滤波器进行动态融合。
如果某个传感器"失灵"(例如摄像头故障),其他传感器会立即接管工作。第三个,也是最后一个受自然启发的导航系统,灵感源自啮齿动物。
大鼠能在大脑海马体中构建认知地图,并且仅在重要变化发生时才对地图进行更新。新的机器人导航系统可通过仅在发现重要地标时构建地图,来执行类似任务。
仍需更多研究
这有助于节省能量、减少处理负荷,并在杂乱环境中保持导航稳定性。与SLAM(需持续更新地图,耗能巨大)技术相比,这种方法的能效显著提高。
尽管目前仍处于理论阶段,但未来这套系统可用于各种重要场景。例如在倒塌建筑中进行搜救、作为行星探测器、深海机器人,以及在黑暗、多尘、混乱的工业场所进行巡检。
由此,这是向实现能像动物一样鲁棒、自主导航,无需人类持续监控的机器人迈出的一步。展望未来,该团队计划开发芯片上的持续学习功能(以模拟大脑运作)。
"目前我们系统的神经权重大多为预设配置,但生物系统会通过突触可塑性持续学习和适应,"论文第一作者谢克德·钱丹告诉媒体。"我们计划探索忆阻突触等新兴技术,将这种能力直接集成到硬件中,"他补充道。
他们还希望利用更智能的内存结构开发能扩展至公里级的地图,并可能采纳更多受动物启发的导航解决方案。
您可以在《细胞》期刊上查看这项研究。
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