技术核心与创新 - 提出模仿人类大脑感知模式的新型导航方案LENS 使机器人能够运用"类脑"识别环境位置 在无GPS 能耗受限等场景中实现高效自主定位 [1] - 系统设计灵感源于大脑神经元信息编码方式 采用动态视觉传感器 即事件相机 该设备仅在监测到亮度变化和运动时像素单元才被唤醒并发出信号 大幅降低不必要能耗 [1] - 研究团队设计适配的神经形态计算架构 使系统能以类似于人脑方式处理信息 通过电脉冲进行数据处理 模拟真实神经元间信号传递 并通过权重调整实现自适应学习 [2] 性能优势 - 系统运行无须高性能计算平台 能源消耗不到传统导航系统的10% 所占存储空间仅180KB 约为同类导航系统的1/300 却能实现8公里范围内高效识别 [2] - 在多种测试条件下 LENS在定位精度和系统稳定性方面已初步表现出与传统导航方法相当水平 [2] - 系统能够快速分析环境变化信息 形成简单稳定位置记忆 在复杂场景中保持对自身位置感知 [2] 应用场景与潜力 - LENS无须外部定位支持 能以极低能耗重建导航路径 为机器人拓展在灾害废墟 隧道矿井 密林深处或遥远星球等信号盲区应用新场景打开大门 [2] - 系统在救援机器人 月球车 森林监测设备等能源受限 环境复杂应用场景中展现出独特优势 [2] - 研究团队计划扩大系统识别范围 尝试在更复杂多变环境中部署 并集成到轻量级飞行器或可穿戴设备等平台 实现更长续航与更广适应性 [3] 行业评价与发展阶段 - 行业专家认为LENS系统核心突破在于跳出依赖预设高精度地图和庞大算力传统框架 将重点转向实时环境适应与能效最优 代表了更接近生物智能的第三代导航发展方向 [3] - 目前系统仍处于研发阶段 以神经形态计算为基础导航系统仍处于发展初期 但具备跨越式提升潜力 [3] - 神经形态导航未来发展关键在于实现多种感知模态深度协同 类脑芯片高效能支撑以及自适应算法持续进化 [3]