仿蝙蝠超音波無人機問世：能在濃煙、暴雪、全黑環境中穿越障礙

當攝影機和光達都失效，蝙蝠給了答案

美國伍斯特理工學院（Worcester Polytechnic Institute, WPI）研究團隊完成了一項看似簡單、實則突破關鍵技術瓶頸的研發——他們打造了一款掌心大小的四旋翼無人機，靠「聽覺」飛行，就像蝙蝠一樣。在180次測試中，這架無人機成功在濃霧、降雪和伸手不見五指的全黑環境中閃避障礙物，成功率介於72%至100%之間。

圖片來源：Worcester Polytechnic Institute

讓這則消息具有份量的，不只是仿生的概念，更在於研究成果已發表於《Science Robotics》期刊——這是少數在新聞稿發布前就會經過嚴格同儕審查的頂尖學術期刊。有別於多數「仿生無人機」僅停留在概念影片階段，這項研究經得起學術檢驗。

實機規格：6吋機身、超音波感測與聲學遮罩

這架無人機機身寬約6吋（15公分），重量約1磅（450公克），採X型四旋翼架構，團隊為其客製化加裝了超音波感測陣列與聲學遮罩。

圖片來源：Worcester Polytechnic Institute

聲學遮罩是這項工程中最不起眼、卻最關鍵的部分。螺旋槳噪音極大，在旁邊放一支麥克風要它聽到微弱的回音，就像在吹葉機旁邊試圖聽清耳語一樣困難。遮罩將螺旋槳噪音抑制到足夠低的程度，讓超音波系統得以接收障礙物反射回來的訊號。

在運算端，蝙蝠的類比才真正發揮作用。團隊建構了一套名為「Saranga」的神經網路，訓練它以類似蝙蝠大腦的方式，解讀微弱的超音波回聲圖樣。

圖片來源：Worcester Polytechnic Institute

首席研究員Nitin Sanket是WPI機器人工程系助理教授，長期深耕此領域。共同作者包括他的三名學生，以及來自TDK InvenSense的Richard Przybyla，後者負責感測器方面的合作。

目前飛行時間約為每次充電5分鐘。時間不長，Sanket也坦承：「在真正的搜救任務中，多幾秒的飛行時間就可能意味著生死之別。」他沒有粉飾太平——5分鐘的續航代表這還是一個可運作的原型機，而非成熟產品。

為何這比一般仿生無人機新聞更值得關注？

幾乎所有搜救無人機都仰賴攝影機、光達（LiDAR），或兩者兼具。在空氣清淨、光線充足時表現出色，但一旦遇上煙霧、粉塵、濃霧、暴雪，或是塵土瀰漫的倒塌建築內部，這些感測器就會「失明」。偏偏，這正是你最需要無人機的環境。

圖片來源：Worcester Polytechnic Institute

超音波不受能見度影響。WPI團隊在林地、漆黑的室內實驗室（設有黑色障礙物和透明塑膠板），以及機器產生的霧與雪中進行了測試。

72%至100%的成功率來自這180次試驗。團隊也誠實交代了弱點：金屬桿和樹枝等細長物體比大型物體更難被系統偵測到。這與自然界回聲定位的原理一致——蝙蝠也不是完美無瑕的。

圖片來源：Worcester Polytechnic Institute

根據TechXplore對該《Science Robotics》論文的報導，團隊聲稱其方案與現有感測器方案相比，可「降低1,000倍功耗、減少10倍重量、降低100倍成本」。這些是與既有感測器堆疊的相對比較數字，而非絕對值。

這些倍數在獨立驗證前仍需謹慎看待，但即使只有一半經得起考驗，也將大幅改變蜂群式搜索行動的成本算式。

與現有商用產品的比較

目前商用領域最接近的對照產品，是DJI在Mavic 4 Pro上採用的光學加光達混合感測方案。Mavic 4 Pro搭載六顆魚眼低光障礙感測器，可在低至0.1勒克斯的環境光下運作，大約相當於弦月晴空的亮度。

圖片來源：DJI

當環境光低於此門檻時，安裝在右前臂的前向光達模組接手，測量範圍0.5至25公尺，視場角60°×60°。整體效果是在多數消費型無人機已「盲飛」的條件下，仍能以最高時速40英里（64公里）持續避障。

這是當今量產四旋翼的最先進水準，確實令人印象深刻。但它仍然依賴光子。Mavic 4 Pro的光學感測器需要0.1勒克斯的光線，光達需要不受遮蔽的視線——而煙霧、霧氣、粉塵和降雪會以不同方式干擾這些條件。脈衝光達可以穿透部分懸浮微粒，但在濃厚煙柱或暴雪中，回傳訊號會迅速變得雜亂不堪。

WPI的研究正瞄準這個缺口。目標不是取代DJI等級的避障系統，而是在光子失效的條件下，疊加一層不同物理原理的感知能力。

一架6吋、續航5分鐘的超音波飛行器，目前還無法在戰術條件下清查整棟建築。但它有潛力進入坍塌的礦坑、充滿煙霧的樓梯間，或是操作員看不見、無人機也看不見的洞穴系統——除非它用的是「聽」的。

商用化時程：坦白說還很遙遠

根據Thomas Net報導，這仍是一架研究原型機。目前沒有公布商業合作夥伴、衍生公司、定價或上市時間表。研究由美國國家科學基金會（NSF）資助，屬於聯邦政府支持的學術研究階段，下一步通常是爭取更多資金、進行更多測試，並撰寫更完整的論文。

要到第一線救災人員能實際購買的產品，合理預估需要數年而非數月，而且前提是有製造商願意接手。感測器和神經網路是可轉移的核心資產。大型無人機OEM廠商若取得感知技術堆疊的授權，並將其整合到續航力更長的平台上，速度會比WPI實驗室自行將6吋原型機產品化來得快得多。

編輯觀點

這項研究真正令人矚目之處在於：無人機產業一直把「全天候自主飛行」當作軟體問題，以為只要在同樣的感測硬體上堆疊更多攝影機和更強的AI就能解決。

WPI的做法沒那麼花俏，但更誠實。他們選擇了一種在光線失效時仍能運作的感測器，用物理遮罩正面解決噪音難題，並運用機器學習來解讀混亂的訊號——而非掩蓋缺失的訊號。

5分鐘的飛行時間是最明顯的瓶頸，團隊也毫不迴避地承認。但這套感知技術堆疊，未來幾年很可能被整合進體型更大的無人機機隊中，執行現有平台無法勝任的任務。

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