新机器人导航系统研发成功，可以模仿人脑

澳大利亚昆士兰科技大学团队开发了一种新型的机器人导航系统。该系统可以模仿人脑神经的运行过程，实现类脑导航，其能耗不到传统导航系统所需能量的10%。这项研究的结果发表在最新的《科学机器人学》杂志上。

这叫基于神经形态系统的位置编码。（LENS）新系统为机器人位置识别提供了新的节能标准。因此，研究小组专门设计了一个算法，使系统能够以类似人类学习的形式处理数据，即以电脉冲的形式处理数据，模拟真实神经元之间的信号传递机制。

利用神经形态计算技术，LENS系统大大降低了视觉定位所需的能耗，使机器人能够在有限的电源供应条件下运行更长时间，并且能够覆盖更大的活动范围。

LENS系统可以识别8公里以内的位置，只需要180KB的存储空间，这大约是其它同类系统所需存储的1/300。

LENS系统巧妙地将大脑脉冲神经网络、专门用于响应运动的“事件相机”和低功耗芯片融合在一个小型机器人平台上。该系统展示了如何通过神经形态计算实现机器人的实时节能定位跟踪，从而开启了低功耗导航技术的新篇章。

其独特的算法是LENS系统的一个关键创新。该算法充分利用了两种先进的仿生硬件:一种是独特的感知设备，被称为“事件相机”，另一种是用于计算的神经形态芯片。“事件相机”不捕捉场景中每一帧的所有细节，而是每微秒不断监测亮度变化和运动。这种方法非常接近人眼和大脑处理视觉信息的方法。这一设计不但提高了效率，而且显著提高了系统的实用性。

【总编圈点】

在机器人领域，这是神经形态计算的重要进展。它摆脱了传统机器人导航对高能耗硬件的依赖，使得机器人在资源有限的环境中仍然可以长期运行。在生活中，它可以广泛应用于物流运输、环境监测、灾难救援等。在前沿领域，适用于无人机、水下探测器、火星车等场景。随着算法和硬件的进一步优化，以LENS为代表的神经导航系统可能会成为下一代智能机器的关键技术之一，促进人工智能与机器人技术的深度融合。

(原标题为“新机器人导航系统研制成功，实现类脑导航”)

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