机器人正处于深刻变革的边缘。在不久的将来，它们可能独立执行搜救任务，检查受损的工业建筑，或探索人类无法安全进入的危险环境。然而，要实现这种程度的自主性，不仅仅是增加新传感器或更快的处理器。它要求你能够在陌生、复杂的地形中移动，而不感到“困惑”、被困或依赖人类的持续性监管。

阻碍这种自主性的最大障碍是导航。传统机器人系统大量依赖基于卫星的全球定位系统，帮助机器人了解自身所在位置及目的地。但GPS很脆弱。在地下洞穴、森林、倒塌建筑、深矿及其他无结构空间中，信号会变得失真、不可靠，甚至完全消失。没有可靠的定位感，即使是最先进的机器人也可能很快迷失方向、偏离航线，或在最糟糕的时刻发生灾难性故障。

针对这一挑战，北京理工大学的研究人员将注意力转向了自然。他们新开发的导航框架即将由Cell Press出版，灵感来源于昆虫、鸟类和啮齿动物。这种基于生物的方法是能够在GPS失效时运作的系统，为机器人提供灵活且有韧性的方式，以穿越世界上一些最严苛的环境。

向大自然最有天赋的导航者学习

大自然花费数亿年时间精进了航海艺术。各种动物——从蚂蚁、蜜蜂到迁徙的鸟类和远距离觅食的哺乳动物——都进化出了能够以惊人准确性和耐力旅行的策略。过去机器人研究常聚焦于单一物种或行为，北京团队认识到生物导航并不依赖于单一完美的机制。相反，动物结合了一种称为简并的原则，采用了多种系统以略有不同方式执行类似任务，确保当任何一个系统出现故障时的功能稳定性。

这一见解奠定了他们工作的基础。研究人员没有孤立单一的生物学策略，而是构建了一个统一的神经形态框架，融合了三种截然不同的导航模式。每种方式都贡献了不同的空间感知，共同提供了一个强大、容错的导航系统，能够支持长期自主。

他们的方法不仅捕捉了动物导航的机制，还体现了支撑韧性的更深层生物学逻辑：即使在环境恶化时，也能适应、补偿和维持功能的能力。

生态导航的三层框架

这一突破的核心是模块化架构，体现了三种生物策略：昆虫路径整合、鸟类多感官融合和啮齿动物认知映射。每个模块解决导航谜题的不同方面，既独立运行，也能协同运作。

第一层灵感来自昆虫，昆虫的生存依赖于追踪自身相对于起点的移动。蚂蚁和蜜蜂编码了行进距离、转弯角度和相对于太阳的方向，使它们即使在混乱的环境中也能返回巢穴。研究人员利用在低功耗神经形态硬件上实现的尖峰神经网络复制了这一功能。作为内部“步数计数器”，它持续跟踪机器人相对于原点的运动，提供稳定的自参照位置估计——当外部线索消失时至关重要。

第二层以鸟类多感官能力为模型，整合了多个感官通道的信息。候鸟结合视觉线索、磁场和偏振光，在数千公里范围内保持可靠的方向感。研究团队模仿这一策略，采用贝叶斯传感器融合系统，融合量子磁力计、偏振罗盘和视觉数据的输入。这种冗余确保即使一个传感器失效，另一个传感器仍能保持机器人航向，保持在动态或劣化条件下的导航连续性。

第三层灵感来自啮齿动物，其海马体使它们能够构建周围环境的认知地图。与其持续更新空间地图——这计算成本高昂——啮齿动物启发的系统通过只编码显著的地标来节省能源，模拟大脑的效率。这种选择性映射提供了环境的记忆，同时不加硬件限制，使机器人能够实时形成稳定、可扩展的空间表现。

结合这三个模块，构建的框架远比任何单一生物或工程系统都更具韧性。如果一个组件失效，其他组件会无缝补偿，这反映了动物在不可预测生态系统中生存时所依赖的坚固结构。

在现实世界中测试系统

为了确定他们的生物启发导航系统是否能承受现实环境，研究人员在23个不同的机器人平台上进行了广泛的实地实验。这些设备被部署在各种具有挑战性的环境中——从废弃的矿井和茂密的森林，到GPS信号完全失效的杂乱工业区。

结果令人印象深刻。与传统的SLAM（同步定位与映射）相比，他们的系统将位置漂移减少了41%，意味着机器人能显著更长时间保持航线而不产生误差。它还展示了高达60%的能效，这对于远离充电站或执行长期任务的机器人来说是关键优势。

也许最令人印象深刻的成就是它对传感器故障的抵抗力。当机器人的一个主要传感器被破坏——例如主摄像头被致盲时——系统在三秒多内恢复了完全导航精度。这种快速恢复直接源于框架的智能化机制：多个重叠子系统在一个失误时介入，确保在不需人工干预的情况下持续运行。

这些进步标志着一种全新范式的出现——将导航视为一个具有相互依存过程的活系统，而非单一算法。

迈向具备生态智能的自主机器

这项工作的潜在应用遍及许多领域，在这些领域中自主不仅是理想的，更是必不可少的。地震后在倒塌建筑中导航的机器人可以利用该系统避开危险，并在能见度受限、传感器失效时定位幸存者。探索外星环境的机器——如月球熔岩管或火星峡谷——可以在没有GPS或预设地图的情况下可靠地运行。深海机器人、长期无人机和危险工业场所的检查机器人都能从一个即使环境不可预测恶化时也能保持稳定的导航系统中受益。

除了直接应用外，该框架还代表了一次概念上的转变。它为设计出能够真正生态流畅化作业的机器人提供了蓝图——能够以生物学程度解读并适应环境。它不是模仿自然界的孤立行为，而是体现了类似生物体在野外极具适应力的综合智能。

下一个前沿：终身适应与学习

虽然现有系统强大，研究人员也承认存在重要的改进机会。目前，他们系统中的神经权重是预配置的，这意味着导航模块不会在机器人体验新环境中发生变化或学习。然而，生物大脑依赖于持续学习，通过突触可塑性等机制调整神经连接。

团队旨在利用新兴技术整合这些能力，如记忆突触——这些硬件组件旨在模拟神经组织中的动态学习。这将使机器人通过经验不断完善导航策略，随着时间推移变得更具适应性，更能适应新环境而无需手动重新校准。

另一个挑战是将认知映射系统扩展到公里级环境。实现这一点需要更先进的内存组织技术，能够高效存储和检索空间信息，同时不消耗大量计算资源。

他们的最终目标是打造能够通过持续学习、灵活性和韧性来导航的机器人，而非仅仅执行静态算法，而这正是定义生物化智能机器人的特质。

迈向自主探索的新纪元

北京理工大学的研究标志着机器人学的一个转折点。科学家们将昆虫、鸟类和啮齿动物的策略交织在一起，打造出一套映射生物层叠复杂性的导航系统。他们的创新将机器人技术从狭隘的技术解决方案推向更全面、更基于生物学的范式。

这项工作强调了一个深刻的真理：自然界依然是人类最伟大的工程导师。通过研究动物如何在不可预测的环境中生存，研究人员正在创造能够进入人类无法存在或危险地区探险的机器。无论是在倒塌建筑中寻找幸存者、探索其他世界，还是检查隐藏的基础设施缺陷，这些机器人都能以曾经被认为难以企及的可靠性和独立性运作。

随着研究人员不断完善他们的框架——整合终身学习、扩展空间记忆和优化神经形态硬件——我们正朝着一个机器人不仅拥有工具，还拥有本能去探索未知的未来。在那个未来，机器不会只是模仿生命;它们将借鉴生命体，使智能机器人具备探索、适应和生存自然界的能力。

自主探索的新兴时代始于一个从自然中借鉴的简单见解：韧性不是单一完美系统的产物，而是众多重叠系统和谐的结果。从这个角度看，机器人将不仅仅是机器。他们将成为能够在地球及更广泛环境中最严苛环境中运作的伙伴，并以自然界的自身进化原理为指引。

来源：

This New Robot Navigation System Inspired by Insects and Birds Could Revolutionize Rescue Missions