蜜蜂导航策略让远距离无人机成功返回
荷兰与德国科学家受蜜蜂启发，提出无人机导航新策略。无人机通过短暂学习飞行采集全景图像，由微型神经网络估算返航方向与距离。该方案仅需极少数据，即可在无GPS环境下实现精准自主返航，为小型无人机在复杂环境中作业提供了高效低功耗的新方向。
来源：科技日报
科技日报记者 刘霞
当无人机飞入没有GPS信号的区域，如何找到回家的路？荷兰与德国科学家联手，从蜜蜂身上找到了灵感。他们提出一种全新的无人机导航策略，让体型小巧的无人机也能像蜜蜂一样，即使远行，也能精准返航。这项被称为“蜜蜂导航”的研究，近期登上了《自然》杂志。
在无法依赖GPS的环境里，无人机通常需要自己构建周围环境的地图来导航。这套方法虽然有效，但对计算能力和内存的需求极高，导致系统既昂贵又耗能。有没有更轻巧、更高效的方案？
自然界早已给出了答案。蜜蜂的大脑虽小，却能在长途采蜜后准确无误地飞回蜂巢。它们的秘诀是什么？简单来说，是两种能力的结合：一是利用视觉线索估算自己飞行的距离和方向，类似于一种“视觉里程计”；二是依靠视觉记忆，牢牢记住家园周围的环境特征。
有趣的是，蜜蜂的“里程计”本身并不完美，它会随着时间推移产生误差，就像我们的步数统计也会慢慢失准。这时，视觉记忆就起到了关键的校正作用。科学家们对昆虫“里程计”的神经机制已有相当深入的了解，但对于它们如何形成和调用视觉记忆，仍有许多未解之谜。
为了破解这个难题，来自荷兰代尔夫特理工大学、瓦赫宁根大学以及德国奥尔登堡卡尔·冯·奥西茨基大学的生物学家团队，共同提出了一个模仿蜜蜂的导航策略。
这个策略的核心流程非常巧妙。首先，无人机在“家园”附近进行一次短暂的学习飞行，期间它会像蜜蜂一样，采集周围环境的全景图像。随后，一个名为“Cyberzoo”的微型神经网络开始工作，它专门负责处理这些图像信息，并从中估算出返回家园的方向和距离。
结果令人振奋。实验证明，即使存在测距漂移，这套基于视觉的归航方案依然非常有效。Cyberzoo神经网络仅需3.4千字节的极小数据量，就能解读环境图像并完成导航计算。在测试中，无人机从学习区域内的不同起点出发，进行了四次飞行。它能够根据估算的距离智能调整速度：远离家园时加速飞行，接近家园时则放缓速度。最终，所有飞行都成功返回了起点。
在初步的室内实验获得成功后，研究团队又将测试扩展到了更大、更复杂的室内外真实环境。其中一次户外测试在荷兰的瓦尔肯堡无人机研究现场进行，无人机飞行距离超过了600米。尽管环境更为开阔多变，但这架仅依靠一个42千字节神经网络的无人机，再一次顺利完成了返航任务。
这项研究的意义在于，它展示了一条截然不同的路径：无需构建庞大的环境地图，仅依靠极简的神经网络和仿生策略，就能实现高效、低功耗的自主导航。这对于未来开发需要在复杂或无GPS环境中作业的小型、微型无人机，无疑提供了一个充满潜力的新方向。
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