微型无人机模仿蝙蝠能力，暗夜浓烟中救援

快速阅读: 伍斯特理工学院开发小型无人机，模仿蝙蝠回声定位能力，可在黑暗、恶劣条件下执行搜救任务，解决现有无人机体积大、成本高问题，未来目标实现自主群组作业。

不要被烟雾机、恐怖灯光和假蝙蝠所迷惑：伍斯特理工学院的机器人实验室并不是在举办万圣节派对。这里其实是微型无人机的测试场，这些无人机可以在黑暗、烟雾弥漫或风暴条件下执行搜救任务。

“当地震或海啸发生时，最先受损的就是电力线路。很多时候，灾害发生在夜晚，我们不能等到第二天早晨再去救援生还者。”机器人工程助理教授尼廷·桑凯特说，“因此，我们开始研究自然界，是否有生物能够做到这一点？”

桑凯特和他的学生们从蝙蝠身上找到了答案。蝙蝠具有高度发达的回声定位能力，可以借助反射声波导航。在国家科学基金会的资助下，他们正在开发小型、廉价且节能的空中机器人，这些机器人可以在当前无人机无法操作的情况下飞行。

上个月，巴基斯坦的救援人员使用无人机找到了被困在屋顶上的民众，当时发生了大规模洪水。8月，一支救援队利用无人机救出了一名在加州瀑布后面被困两天的男子。7月，无人机帮助找到了一条稳定的路径，成功营救了在加拿大地下被困超过60小时的三名矿工。

尽管无人机在搜救中的应用越来越广泛，但桑凯特和其他研究人员希望超越目前使用的手动操作单个机器人。下一步的关键是开发能够成群部署并自主决定搜索地点的空中机器人，弗吉尼亚理工大学副教授瑞安·威廉姆斯表示：“这种自主无人机的部署实际上还没有实现。”

威廉姆斯通过一个项目解决了这一问题，该项目涉及编程无人机与人类搜救者协调选择搜索轨迹。他的团队利用数千起失踪人员案件的历史数据，创建了一个模型，预测迷路者的行为模式。“然后我们利用该模型优化无人机的定位，以提高在高概率区域找到人的几率。”他说。

在伍斯特理工学院，桑凯特的项目解决了当前无人机的其他局限，包括体积和感知能力。“现有的机器人体积大、笨重、昂贵，无法适应各种场景。”他说。相比之下，他开发的无人机手掌大小，主要由廉价的业余材料制成，可以在黑暗中工作。一个小超声波传感器，类似于公共卫生间自动水龙头中的传感器，模仿蝙蝠的行为，发出高频声波脉冲，并利用回声检测路径中的障碍物。

在最近的一次演示中，一名学生使用遥控器在明亮的房间内发射无人机，然后再次在只有一盏微弱红灯的昏暗环境中发射。当无人机接近透明的有机玻璃墙时，即使在光线昏暗、烟雾和假雪弥漫的情况下，它也能反复停顿并后退。

“目前，搜救机器人主要在白天运行。”桑凯特说，“问题是，搜救工作通常在夜间进行，这是一项枯燥、危险且脏乱的工作。”

然而，研发过程并非一帆风顺。研究人员发现，蝙蝠机器人的螺旋桨噪音干扰了超声波信号，需要3D打印外壳来减少干扰。他们还利用人工智能技术教会无人机如何过滤和解释声音信号。

尽管如此，要达到蝙蝠的水平还有很长的路要走。蝙蝠可以通过收缩和压缩肌肉来聆听特定的回声，并能从几米外探测到一根人类头发。“蝙蝠令人惊叹。”桑凯特说，“我们距离自然界的成就还差得很远，但目标是有一天能够实现这一目标，让这些机器人在野外发挥作用。”

(以上内容均由Ai生成)