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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。
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，这种方式非常接近于人眼和大脑处理视觉信息的方式。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，或将成为下一代智能机器的核心技术之一，推动人工智能与机器人技术深度融合。
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