类脑感知，机器人的新导航辅助（创新中心）?

没有卫星信号、没有地图建模，机器人还靠什么来导航？近日，澳大利亚昆士兰科技大学研究团队在国际期刊《Science Robotics》上提出了一种模仿人脑感知模式的新导航解决方案。这使得机器人即使在没有GPS且功耗有限的情况下，也可以利用“类脑”能力来定位其环境并实现高效的自主定位。 “我们希望机器人像大脑一样，在特定的环境条件下，它们只需要激活必要的传感器组件并处理最重要的信息，从而显着提高它们的能源效率和适应性。”昆士兰科技大学的机器人和神经工程研究员 Adam Hines 告诉作者，未来具有“与大脑相似的感知”的机器人可以适应更复杂的世界，消耗更少的能量。该系统称为 LENS，其设计灵感来自于大脑中神经元编码信息的方式。 “人脑是一个高效的信息处理器，只需要20瓦的能量就可以维持复杂的感知和决策功能。我们希望这种机制也能激励机器人以更少的能量完成更复杂的任务，”海因斯说。为了实现这一目标，研究团队使用了一种称为“动态视觉传感器”的新型相机，也称为“事件相机”。这种特殊的传感器设备仅在检测到亮度或运动变化时才会“唤醒”并发送信号，类似于人眼和大脑处理视觉信息的方式。这使得系统仅处理真正有价值的信息并显着减少不必要的能源消耗。为了让机器人能够“理解”事件相机收集的这些不连续信号，研究团队设计了一种适应的神经形态计算架构，允许系统报告称，它们以类似于人脑的方式处理信息。换句话说，利用电脉冲进行数据处理，模拟真实神经元之间的信号传输，通过“权重调整”实现自适应学习。 LENS不仅能够快速分析变化的环境信息，还能形成简单稳定的位置记忆，从而即使在复杂的场景中也能保持位置感知。研究表明，该系统不需要高性能计算平台即可运行，功耗不到传统导航系统的10%，存储容量仅为180KB，约为同类导航系统的1/300，但可在8公里范围内实现高效识别。 LENS的到来开启了新的机器人应用场景之门。传统导航往往依赖卫星或激光雷达信号，在诸如信号盲区等情况下很难使用。例如灾难现场、隧道和矿井、茂密的森林或遥远的星球。 LENS不仅无需外部定位支持，还能以极低的功耗重建导航路线。 “对于救援机器人、月球车、森林监控设备来说，耐用性和环境适应性尤为重要。LENS系统在这些能源有限、环境复杂的应用场景中展现了独特的优势。”海因斯表示，在各种测试条件下，LENS在定位精度和系统稳定性方面初步表现出了与传统导航方法相当的水平。中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃表示，LENS系统的主要突破在于摆脱了依赖高精度预设地图和巨大计算能力的传统框架。并将重点转向实时环境适应和能效优化，这代表了第三方导航的发展方向。一代，接近生物智能。目前，该系统仍处于研发阶段。 “基于神经形态计算的导航系统仍处于开发的早期阶段，但随着处理器性能、传感器精度和算法模型的不断改进。在改进的同时，我们相信像 LENS 这样的系统有潜力取得突破，”Hines 说。研究团队计划扩大系统的识别范围，尝试将其部署在更复杂多变的环境中，并将其集成到轻型飞机和可穿戴设备等平台中，以在各种移动场景中实现更高的耐用性和更大的适应性。王飞跃认为，仍然存在一些必须解决的重大挑战。在这项尖端技术面前被克服学可以广泛应用。 “神经拟态导航需要解决事件信息不连续带来的系统运行的稳定性问题，需要类脑处理器的算力大幅提升。更重要的是，它给现实世界复杂多变、非结构化的环境带来优越的实验室性能，如何稳定过渡是e实现产业化的挑战。”他表示，神经形态导航未来发展的关键在于实现多种传感模式的紧密协作、对类脑芯片的高性能支持以及自适应算法的持续演进。 《人民日报》（2025年10月27日第14页）