人工智能助力无人机“听声辨路”

■杨关铎

试验中的无人机可在低能见度的尘土环境下飞行。

据外媒报道，近日，美国密歇根大学某研究团队开发出一种基于蝙蝠回声定位原理的新型导航系统，为无人系统在黑暗或低能见度环境中的导航提供了新的解决方案。

当前，无人系统技术发展迅猛，但实现真正的无人化自主操作仍需突破不少技术瓶颈，比如导航技术。现有无人机和机器人导航系统主要依赖视觉识别、激光雷达或卫星定位技术，这些方法在复杂环境下存在明显局限性。例如，在黑暗、烟雾、水下、地下等特殊环境或GPS信号受干扰的情况下，传统导航系统往往难以正常工作。

回声定位是一种生物通过发射声波并接收反射回波进行空间定向的感知方式。声波在遇到障碍物后反射，生物通过解析回声判断物体的位置、形状和运动状态，常见于蝙蝠、海豚和齿鲸等动物。受此启发，西班牙研究人员曾开发出一款帮助盲人导航的回声定位系统，而美国研究团队在此基础上研发出仿生超声波导航系统。

新型仿生超声波导航系统摆脱了对视觉信息的依赖，该系统不使用摄像头、激光雷达或GPS，而是采用仿生学原理，结合超声波技术和人工智能算法，通过回声定位实现环境感知。其工作原理为：系统发射高频超声波信号，然后通过传感器接收声波在周围物体上反射回的信号。依靠先进的信号处理算法，系统能有效分析回波信息，构建出精确的三维环境模型，从而实现空间识别与路径规划。

相比传统导航系统，这种以自然生物为灵感、融合人工智能的“类蝙蝠”系统具备抗干扰性强、隐蔽性高、功耗低等特点，可在复杂环境下进行导航，并实现物体识别、智能避障及路径优化等功能，一定程度上扩展了无人设备的适用场景。

新系统实现“听声辨路”的核心，在于其独特的人工智能算法训练机制。该系统采用卷积神经网络作为其人工智能模型，能够从特定回声特征中识别物体形状，实时处理大量超声波反射数据，并将其转化为可用于环境感知和决策的有用信息。

该系统正在无人机上进行集成测试和优化，已获美国军方关注。研究人员表示，一旦技术成熟，该系统有望集成至智能无人系统的末端导航、水下无人潜航器的自主导航模块等。