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【导语】澳大利亚昆士兰科技大学团队成功研发出一种新型机器人导航系统——基于神经形态系统的位置编码（LENS）。该系统模仿人类大脑神经运作，实现类脑导航，能耗仅为传统系统的10%以下。研究成果发表于《科学·机器人学》杂志，为机器人位置识别设立了新的低能耗标准。LENS系统结合脉冲神经网络、事件相机和低功耗芯片，大幅降低视觉定位能耗，广泛应用于物流配送、环境监测等领域，或将成为下一代智能机器的核心技术。

澳大利亚昆士兰科技大学团队开发出一种新型机器人导航系统。该系统能模仿人类大脑的神经运作过程，实现类脑导航，其能耗不到传统导航系统所需能量的10%。这项研究成果发表在最新一期《科学·机器人学》杂志上。

这种名为基于神经形态系统的位置编码（LENS）的新系统，为机器人位置识别设立了新的低能耗标准。研究团队为此专门设计了算法，使系统能以类似于人类学习的方式处理信息，即通过电脉冲形式进行数据处理，模拟真实神经元间的信号传递机制。

研究人员展示类脑导航机器人。图片来源：澳大利亚昆士兰科技大学

通过采用神经形态计算技术，LENS系统大幅降低了视觉定位所需的能量消耗，使机器人能够在有限电源供应的情况下运行更长时间，并覆盖更大的活动范围。

LENS系统可识别8公里内的位置，仅需180KB的存储空间，这是其他同类系统所需存储量的大约1/300。

LENS系统巧妙地结合了类似大脑的脉冲神经网络、专门对运动作出响应的“事件相机”，以及低功耗芯片，所有组件都被集成在一个小型机器人平台上。该系统展示了如何通过神经形态计算实现机器人的实时、节能定位跟踪，从而开启了低功耗导航技术的新篇章。

LENS系统的一项关键创新在于其独特的算法。该算法充分利用了两种先进的仿生硬件：一种是被称为“事件相机”的特殊感知设备，另一种则是用于计算的神经形态芯片。“事件相机”并不捕捉场景中每一帧的所有细节，而是每微秒持续监测亮度变化和运动情况，这(zhè)种(zhǒng)方(fāng)式(shì)非(fēi)常(cháng)接(jiē)近(jìn)于(yú)人(rén)眼(yǎn)和(hé)大(dà)脑(nǎo)处(chù)理(lǐ)视(shì)觉(jué)信(xìn)息(xi)的方式。这种设计不仅提高了效率，也显著增强了系统的实用性。

【总编辑圈点】

这是神经形态计算在机器人领域的重大突破。它摆脱了传统机器人导航对高能耗硬件的依赖，使机器人在资源受限环境下仍能长时间运行。生活中，它可广泛应用于物流配送、环境监测、灾难救援等；在前沿领域，则适用于无人机、深海探测器、火星车等场景。而随着算法和硬件的进一步优化，LENS所代表的神经形态导航系统，或(huò)将(jiāng)成(chéng)为(wèi)下(xià)一(yī)代(dài)智(zhì)能(néng)机(jī)器(qì)的(de)核(hé)心(xīn)技(jì)术(shù)之(zhī)一(yī)，推(tuī)动(dòng)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)与(yǔ)机(jī)器(qì)人(rén)技(jì)术(shù)深(shēn)度(dù)融(róng)合(hé)。

（原(yuán)标(biāo)题(tí)为(wèi)《新(xīn)型(xíng)机(jī)器(qì)人(rén)导(dǎo)航(háng)系(xì)统(tǒng)研(yán)发(fā)成(chéng)功(gōng)，实(shí)现(xiàn)类(lèi)脑(nǎo)导(dǎo)航(háng)》）