不用GPS也不怕，机器人植入"仿生大脑"，火星探测深海搜救不是梦

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提到机器人如何确定位置，大多数人首先想到的都是全球定位系统（GPS）。可你是否考虑过，在地震后的坍塌建筑、海底深处或火星荒原这类特殊环境中，GPS信号根本无法覆盖。面对这些极端场景，机器人又该如何找到方向？

近期，一支跨国科研小组提出了一种富有创意的应对方法——让机器人的导航方式向自然界中的生物看齐，模仿动物的生存智慧来实现自主定位。

该项目的主要研究人员谢克德·钱丹在与Tech Xplore交流时指出，当前仿生机器人领域存在一个长期被忽视的问题：尽管已有不少成果成功复刻了单一物种的导航机制，但这种设计思路忽略了生物学中一项核心原则——“简并性”。

所谓简并性，指的是生命体往往不会依赖唯一的路径完成某项功能，而是通过多个结构不同但功能相近的系统共同协作。一旦某个部分失效，其他系统能迅速补位，确保整体运作不受影响。

传统工程思维偏爱“冗余备份”，即复制多个完全相同的组件作为备用。

而进化所采用的方式更加高效且灵活——它构建的是异构系统间的协同网络，各子系统实现方式各异，却能达成相似目标。

举个例子，一家企业的财务监督体系可能包含会计、审计和战略分析师，虽然角色分工明确，但在资金监控方面都能发挥关键作用，彼此形成互补。

如果机器人也能掌握这种多层协同的能力，那么即便在传感器部分失灵的恶劣条件下，依然能够维持稳定运行，大幅提升其环境适应力。

为此，研究团队整合了三种源自不同动物的导航策略：利用昆虫路径整合原理进行距离估算，借鉴鸟类多模态感知实现方向稳定，以及模拟啮齿类动物的空间记忆机制建立环境认知模型。

实际测试结果显示，相较于传统的SLAM（同步定位与建图）算法，这一新型系统将位置漂移误差减少了41%，能耗下降达60%，从传感器故障中恢复的速度提升了83%。

这些数据看似抽象，但如果换算成现实应用，意味着搜救机器人可以在浓烟弥漫、视线受阻的废墟中延长一倍的工作时间——而这段时间，或许足以挽救更多生命。

那么，这三种动物特有的能力究竟是如何被转化为机器人技术的？

先来看蚂蚁的本领。沙漠蚁在外出觅食过程中，能依靠内部计数机制记录步数和转弯角度，并据此计算出返回巢穴的最短直线路径。

科研人员据此开发了一个脉冲神经网络架构，这类仿脑硬件仅在接收到外部刺激脉冲时才启动运算，极大降低了能量消耗，成为机器人内置的“虚拟计步器”与航向控制器。

即使视觉传感器完全失效，该系统仍可通过陀螺仪与加速度计采集的数据持续推演当前位置，保持基本导航能力。

候鸟的迁徙能力更为复杂。它们在长途飞行中会综合运用地球磁场、太阳方位、天空偏振光模式，甚至沿途地形特征来进行定向。

机器人通过搭载量子磁力计捕捉地磁信息，使用偏振光罗盘分析天域光线分布，并借助贝叶斯滤波技术对多种信号进行动态权重分配与融合处理。

这套系统的精妙之处在于具备情境感知能力：当环境清晰开阔时，优先采信摄像头图像；一旦进入尘雾弥漫的室内空间，则自动增强对磁场与偏振光信号的依赖。这种智能切换机制，正是现有导航系统普遍欠缺的核心优势。

至于老鼠的贡献，则体现在它们大脑海马区构建“认知地图”的独特方式——并非实时更新每一处细节，而是在经过重要地标或察觉环境变化时才触发记忆重构。

相比之下，传统SLAM算法如同患有强迫症一般，持续不断地刷新整个环境模型，导致计算资源大量浪费。而受鼠类启发的新系统则采取更聪明的策略：平时依靠蚂蚁式的里程推算和鸟类的方向判断维持运行，只在必要时刻激活地图重建模块。

这种以事件为驱动的低频更新模式，对于需要长时间独立作业的机器人而言，堪称提升续航能力的关键突破。

当然，这项技术目前仍有局限。谢克德·钱丹坦承，现阶段系统中的神经连接权重大多为预设值，缺乏生物神经系统那种基于经验自我调整的能力，也就是突触可塑性。

为了弥补这一差距，研究团队正积极探索忆阻器作为人工突触的应用前景。这类新型电子元件可根据过往活动调节自身的导电强度，类似于真实神经元之间的连接变化。

若能成功集成此类硬件，未来的机器人便可在执行任务过程中不断学习与优化自身行为，真正实现像动物一样随环境演进而自适应调整。

从工程技术角度看，这项研究的意义不仅在于性能指标的提升，更在于设计理念的根本转变。

人类长期以来倾向于追求单一系统的极致精度与效率，然而自然界的演化历程揭示了一个深刻道理：真正的鲁棒性来源于多样性机制之间的有机配合。

就像一个人既能驾车出行，也能骑行通勤，还能徒步穿越小路，相比只会开车的人，在突发路况下显然更具应变能力。

机器人也应当遵循同样的逻辑，与其孤注一掷地优化某一种传感器或算法，不如构建一套由多种策略支撑的弹性体系。因为在真实世界中，未知挑战永远层出不穷，唯有多样化才能带来真正的可靠性。