如果沒有衛星信號、無法地圖建模，機器人還能靠什么來導航？最近，澳大利亞昆士蘭科技大學研究團隊在國際期刊《科學·機器人學》上提出一種模仿人類大腦感知模式的新型導航方案，讓機器人能夠運用“類腦”識別環境位置，在無GPS、能耗受限等場景中實現高效自主定位。“我們希望機器人就像擁有大腦一樣，在特定環境條件下，只需激活必要的感知部位、處理最關鍵的信息，從而大幅提升能效與適應性。”該項目負責人、昆士蘭科技大學機器人與神經工程研究員亞當·海因斯對筆者表示，未來具備“類腦感知力”的機器人，或將以更低能耗適應更復雜的世界。

　　這套系統被命名為LENS，其設計靈感源于大腦神經元的信息編碼方式。“人類大腦是極高效的信息處理器，只需相當于20瓦功率的能量就能維持復雜的感知與決策功能。受這一機制啟發，我們希望機器人也能以更少的能量完成更復雜的任務。”海因斯說。為了實現這一目標，研究團隊采用了名為“動態視覺傳感器”的新型相機，也被稱為“事件相機”。這種特殊感知設備只有在監測到亮度變化和運動情況時，像素單元才會被“喚醒”并發出信號，類似于人眼和大腦處理視覺信息的方式。這使得系統僅處理真正有價值的信息，大幅降低不必要的能耗。

　　據介紹，為了讓機器人能夠“理解”這些由事件相機采集的非連續信號，研究團隊設計了一套適配的神經形態計算架構，使系統能夠以類似于人腦的方式處理信息，即通過電脈沖進行數據處理，模擬真實神經元間的信號傳遞，并通過“權重調整”實現自適應學習。LENS不僅能夠快速分析來自環境的變化信息，還能形成簡單、穩定的位置記憶，從而在復雜場景中保持對自身位置的感知。研究顯示，系統運行過程無須高性能計算平臺，其能源消耗不到傳統導航系統的10%，所占存儲空間僅180千字節（KB），大約是同類導航系統的1/300，卻能實現8公里范圍內的高效識別。

　　LENS的出現為機器人拓展應用新場景打開了大門。傳統導航往往依賴衛星信號或激光雷達，難以在災害廢墟、隧道礦井、密林深處或遙遠星球等“信號盲區”內施展。LENS不僅無須外部定位支持，還能以極低能耗重建導航路徑。“像救援機器人、月球車、森林監測設備，其續航和環境適應性尤為關鍵，LENS系統在這些能源受限、環境復雜的應用場景中展現出獨特優勢。”海因斯表示，在多種測試條件下，LENS在定位精度和系統穩定性方面已初步表現出與傳統導航方法相當的水平。

　　中國科學院自動化研究所復雜系統管理與控制國家重點實驗室主任王飛躍表示，LENS系統的核心突破在于，跳出了依賴預設高精度地圖和龐大算力的傳統框架，將重點轉向實時環境適應與能效最優，代表了更接近生物智能的第三代導航的一個發展方向。

　　目前，該系統仍處于研發階段。海因斯說：“以神經形態計算為基礎的導航系統仍處于發展初期，但我們相信，隨著處理器性能、傳感器精度和算法模型的持續進步，LENS等系統將具備跨越式提升的潛力。”研究團隊計劃擴大LENS系統的識別范圍，嘗試在更復雜、多變的環境中進行部署，并集成到輕量級飛行器或可穿戴設備等平臺上，使其在各類移動場景中實現更長續航與更廣適應性。

　　王飛躍認為，此類前沿技術走向廣泛應用仍需克服一些關鍵挑戰。“神經形態導航需解決事件信息不連續導致的系統運行穩定性問題，需要大幅提升類腦處理器的能力。更重要的是，如何讓實驗室的優秀表現，穩定地遷移到真實世界復雜多變、非結構化的環境中，是實現產業化的難點。”他表示，神經形態導航的未來發展關鍵在于，實現多種感知模態的深度協同、類腦芯片的高效能支撐以及自適應算法的持續進化。

　　《 人民日報 》（ 2025年10月27日 14 版）