超輕量聲納搭配AI讓微型無人機像蝙蝠一樣導航，黑暗中也能飛行自如

仿生蝙蝠回聲定位：讓微型無人機在黑暗中飛行

為了協助小型空中機器人在黑暗及其他低能見度環境中導航，美國伍斯特理工學院（Worcester Polytechnic Institute）助理教授 Nitin Sanket 及其研究團隊開發了一套受蝙蝠回聲定位啟發的超音波感知系統。

目前的機器人大量仰賴相機或光學雷達（lidar），但這些感測器在煙霧、粉塵、暴雪或完全黑暗等視覺挑戰條件下往往會失效。

作為一名專注於仿生微型機器人的科學工程師，Sanket 的研究團隊從大自然中最擅長在低能見度環境行動的專家——蝙蝠身上尋找靈感。蝙蝠能在陰暗潮濕的洞穴中自在飛行，體重僅相當於兩個迴紋針，卻能利用回聲定位偵測到如人類頭髮般纖細的障礙物。牠們發出聲波，再聆聽從物體反射回來的微弱回音。

兩大關鍵技術突破

然而，要在空中機器人上實現這種感知功能極具挑戰，因為螺旋槳會產生大量噪音。這就好比在噴射引擎旁試圖聽清朋友的說話聲。

為了克服這個問題，研究團隊提出兩項關鍵創新：

1. 物理隔音罩：受蝙蝠耳軟骨結構啟發設計，能有效降低聲學感測器（相當於機器人的「耳朵」）周圍的螺旋槳噪音。
2. Saranga 神經網路：一套名為「Saranga」的神經網路，透過學習隨時間變化的模式，從極度嘈雜的量測數據中恢復微弱的回音訊號，其原理受到蝙蝠處理聲音方式的啟發。

這兩項技術結合後，機器人能以毫瓦級的感測功耗估算障礙物的三維位置，並安全導航。

應用場景：搜救、反盜獵與洞穴探勘

這類微型無人機在搜索救援任務中極具價值，特別是在密閉、動態且危險的環境中，因為它們體積小且成本低廉。搜救行動通常發生在能見度極差的環境，如森林火災、建築倒塌、洞穴或沙塵漫天的戶外環境。在這些場景中，傳統的相機和光學雷達感測器往往不可靠。

超音波感知不受光照條件影響，在煙霧、粉塵和黑暗中都能正常運作。研究團隊的成果證明，儘管機載螺旋槳噪音強烈，仍能為空中機器人帶來這項能力。結合隔音防護與機器學習的聲納技術，有望催生一個全新類別的小型、低成本機器人，在現有系統無法運作的環境中執行任務。

這項研究可實現高度功能化、自主的微型空中機器人，應用於搜索救援、打擊盜獵和洞穴探勘等關鍵人道主義任務。AI 輔助的聲納導航可望帶來更安全、更快速且更具成本效益的機器人，用於人員或大型直升機難以抵達的時間敏感行動。這也是朝向部署無人機群（如同蝙蝠群體）探索危險環境並搜索倖存者目標邁進的一步。

性能提升驚人

研究團隊表示，與現有解決方案相比，他們的系統能將功耗降低 1,000 倍、重量減輕 10 倍、成本降低 100 倍。數學建模、神經網路設計和感測器特性分析方面的突破，也將為這些無人機帶來其他低功耗應用，例如環境監測。

未來展望

目前大多數空中導航系統仰賴相機、深度感測器或光學雷達，在低能見度下性能嚴重下降。雷達雖能在這些條件下運作，但對小型無人機而言功耗太高。過去的超音波感知研究主要集中在地面機器人，要應用於空中機器人一直困難重重，原因在於螺旋槳噪音和訊號微弱。

研究團隊接下來正致力於提升飛行速度、感測範圍並縮小系統尺寸，同時也在探索新的仿生設計方案，以及將超音波與其他類型的感測技術結合。最終目標是打造出可靠、低功耗的空中機器人，在動態環境中穩定運作，實現搜索救援的實際部署。

本文由伍斯特理工學院機器人工程助理教授 Nitin Sanket 撰寫，經 The Conversation 以創用 CC 授權轉載。

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