在地下礦井、廢墟建筑、密林峽谷等極端場景中，傳統(tǒng)依賴 GPS 的導航方案往往“失聲失明”，嚴重制約了機器人在救援、巡檢和勘探任務(wù)中的價值。近日，中國北京理工大學研究團隊構(gòu)建出一套全新的仿生導航“腦系統(tǒng)”，能夠讓機器人在完全沒有 GPS 信號的環(huán)境中，依靠類似昆蟲、鳥類和嚙齒類動物的多重導航策略，自主穿越復雜地形。

這一系統(tǒng)由中國北京理工大學團隊提出，相關(guān)論文將由美國學術(shù)出版機構(gòu)賽爾出版社（Cell Press）發(fā)表，目前已在美國 SSRN 預印本平臺上線。論文第一作者 Sheikder Chandan 表示，現(xiàn)有許多仿生導航研究往往只從“螞蟻的路徑積分”或“老鼠的認知地圖”等單一動物身上取材，這種“化整為零”的做法忽略了自然界中更關(guān)鍵的原則——“冗余多樣但功能重疊（degeneracy）”，真正可靠的導航往往來自多種策略的層級整合。

為了在工程上復現(xiàn)這種“多腦協(xié)同”，團隊提出了一套由三部分組成的神經(jīng)形態(tài)（neuromorphic）導航框架。第一部分是“昆蟲式路徑積分器”：它運行在低功耗神經(jīng)形態(tài)硬件上的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，相當于一個高可靠的“內(nèi)置計步器”，通過自我運動估計實現(xiàn)本體坐標系下的位置跟蹤。第二部分是“鳥類式多傳感融合系統(tǒng)”，模仿候鳥利用多種環(huán)境線索定向的能力，通過貝葉斯濾波動態(tài)融合量子磁力計、偏振光羅盤和視覺信息，即便某一傳感器失效，也能保持航向穩(wěn)定。第三部分則是“嚙齒動物式認知地圖”：系統(tǒng)只在檢測到顯著地標時更新地圖，以此構(gòu)建稀疏而高效的空間記憶結(jié)構(gòu)，類似大腦海馬體節(jié)能的工作方式。

這套框架的亮點不僅在于“像誰”，更在于“跑得怎樣”。研究團隊在廢棄礦井、密集森林等典型無 GPS 環(huán)境中，使用 23 種不同類型的機器人平臺進行了大規(guī)模外場測試，并與傳統(tǒng) SLAM 方案進行了對比。實驗結(jié)果顯示，這一仿生導航系統(tǒng)將位置漂移誤差降低了 41%，能耗效率最高提升 60%，在關(guān)鍵傳感器失效時的恢復速度則快了 83%，能在主攝像頭被“致盲”后約 3 秒內(nèi)重新建立準確定位。

從行業(yè)視角看，這意味著它不僅是一種算法優(yōu)化，而更像是一個“系統(tǒng)級范式”的重新設(shè)計。Sheikder Chandan 強調(diào)，他們的目標不是簡單改進某個導航模塊，而是打造一種更接近自然界的“層級冗余體系”：當任一子系統(tǒng)性能下降甚至失效時，其他子系統(tǒng)可以無縫接管，從而實現(xiàn)遠高于傳統(tǒng)系統(tǒng)的容錯能力和任務(wù)連續(xù)性。

作為這一成果背后的科研機構(gòu)，中國北京理工大學是一所長期深耕智能機器人、導航制導與控制等領(lǐng)域的研究型高校，在仿生機器人和神經(jīng)形態(tài)計算等方向積累了持續(xù)多年的技術(shù)儲備。本次提出的導航框架則將這些分散的技術(shù)要素整合到一個面向真實場景的“通用導航腦”之中，為后續(xù)面向搜救機器人、星球探測機器人以及深海作業(yè)機器人等多種形態(tài)平臺的工程落地打下基礎(chǔ)。

展望應用前景，研究團隊認為，這一框架將特別適合那些“失敗代價極高”的任務(wù)場景，例如在坍塌建筑內(nèi)部執(zhí)行生命搜尋，在地下礦區(qū)或洞穴執(zhí)行安全巡檢，或在其他星球表面執(zhí)行長期自主勘探。在這些環(huán)境中，GPS 和高質(zhì)量傳感覆蓋往往不存在，機器人必須具備類似生物的“生態(tài)流暢性（ecological fluency）”，能夠在長期運行中持續(xù)適應突發(fā)變化，而此次工作正提供了一個可復制的工程藍本。

值得注意的是，這套系統(tǒng)目前的神經(jīng)權(quán)重主要由離線訓練確定，與真實生物神經(jīng)系統(tǒng)的“持續(xù)學習”仍有差距。為此，團隊計劃在下一階段引入憶阻器等新型器件，探索在硬件層面實現(xiàn)突觸可塑性，并將導航能力擴展到公里級空間尺度。正如 Sheikder Chandan 所言，最終目標，是讓機器人不再只是簡單模仿某一種動物的行為片段，而是在整體上逼近生物智能那種可擴展、可適應、可長期運行的導航能力——這也是未來“物理智能”走出實驗室、走向復雜真實世界的關(guān)鍵一環(huán)。