蜜蜂导航策略让远距离无人机成功返回
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刘霞荷兰与德国科研团队携手提出一种受蜜蜂启发的蜜蜂无人机导航策略——“蜜蜂导航”。该策略让体型极小的导航无人机也能像蜜蜂一样，即使远离家园，策略依然能成功返回。让远相关研究论文发表于新一期《自然》杂志。距离机成在无法使用GPS的导航环境中，许多无人机需要自行导航。策略目前，让远大多数系统依靠构建详细的距离机成环境地图来实现这一点，但这需要消耗大量的无人计算能力和内存，使系统既昂贵又耗能高。功返蜜蜂或许有一种更高效的蜜蜂解决方案，它们大脑很小却能在长途飞行后安然归巢。蜜蜂利用视觉运动线索，估算自己飞了多远、朝哪个方向飞，就好比在数自己的步数。遗憾的是，里程计自身会随着时间推移发生漂移，精度越来越低。正因如此，蜜蜂还须依靠视觉记忆，记住家等重要地点周围的样子。科学家对昆虫里程计的理解已相当深入，甚至已抵达神经元层面，但对视觉记忆依然不甚了解。为攻克这一难题，荷兰代尔夫特理工大学、瓦赫宁根大学及奥尔登堡卡尔·冯·奥西茨基大学的生物学家团队，提出了蜜蜂导航策略。在该策略中，无人机首先在家园附近进行一次短暂的学习飞行。飞行期间，它采集环境的全景图像。随后，一个名为“Cyberzoo”的小型神经网络会处理这些图像，以估算归巢的方向与距离。事实证明，这一方案非常有效，测距漂移并未妨碍成功的视觉归航。Cyberzoo让无人机从学习区域内的不同起点出发，进行4次飞行。仅凭3.4千字节数据的神经网络，无人机便能解读周围环境的全景图像，并估算出移动方向以及与家园的距离。借助估算的距离，无人机在远处时移动得更快，靠近家园时则放慢速度。在所有飞行中，无人机都成功回到家园。在小规模室内归航实验成功后，团队又在更大的室内和室外环境中测试了完整的导航策略。在荷兰瓦尔肯堡无人谷无人机研究现场实验室的一次户外测试中，一架无人机飞行了600余米，依然仅凭一个42千字节的神经网络顺利返家。
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