高校团队攻坚！仿生无人机黑暗中避障，救援技术跨代升级

今日新闻 2025年11月04日 19:19 3 aa

在上个月20日，马萨诸塞州伍斯特市的伍斯特理工学院实验室里，灯光全灭。

只有微弱红光点缀的空间中，雾气与模拟雪花交织弥漫。

二年级机器人工程学生科林・贝尔福操控着一架掌心大小的无人机，它没有依赖任何视觉导航设备，却稳稳避开了前方的透明玻璃墙。

这一幕放在几年前，没人敢相信能实现。

这台被团队戏称为“救援蝙蝠”的设备，正是尼廷・桑克特教授团队的心血结晶。

之所以能有这样的表现，根源在于团队找对了模仿对象，自然界的夜间飞行大师蝙蝠。

传统无人机在救援现场的尴尬，很多救援人员怕是最有体会。

地震、海啸过后，电力系统往往率先瘫痪，夜间救援成了常态，而依赖摄像头的传统设备，在黑暗和浓烟中基本等同于“失明”。

仿生灵感落地，技术突破藏着巧思

桑克特教授的团队早就发现，救援工作最需要设备的时候，往往是环境最恶劣的时候。

他们一开始想过升级传统无人机的照明系统，但后来发现，强光在浓烟中会产生反光，反而加剧视线干扰，并非明智之举。

如此看来，想要彻底解决问题，必须跳出视觉导航的框架。

自然界的蝙蝠给了他们答案，这些有翼哺乳动物靠高频声波脉冲和回声反馈，能在完全黑暗中精准捕捉猎物，甚至避开发丝般的障碍物。

团队拿到美国国家科学基金会的资助后，就一头扎进了仿生转化的研究中。

无人机的核心部件并不复杂，是类似公共洗手间自动水龙头的小型超声波传感器，成本不高，却能发射40-60kHz的高频声波。

当然，研发过程不是一帆风顺的。

无人机螺旋桨转动的噪音，会干扰超声波信号的接收。

无奈之下，团队尝试用3D打印技术定制外壳，没想到真的解决了这个问题。

更关键的是，他们加入了AI算法，让无人机学会过滤无用信号、解读有效回声。

很显然，这种软硬件的配合，才让这台掌心大小的设备拥有了“黑暗中视物”的能力。

我一直觉得，好的科技产品不在于有多复杂，而在于是否能精准解决痛点。

这台无人机用廉价的业余级材料打造，体型小巧便于携带，救援人员可以轻松塞进背包。

毫无疑问，这种接地气的设计，比那些造价高昂、操作复杂的专业设备，更适合在混乱的救援现场发挥作用。

救援场景赋能，不止于实验室的突破

其实无人机在搜救领域早就有应用，巴基斯坦洪灾中，救援人员用它找到过被困屋顶的民众；加州的深山里，它帮救援队发现了被困瀑布后方两天的男子；加拿大矿难中，它还为地下被困60多小时的矿工提供了路线指导。

但这些应用，大多依赖人工操控，而且得在能见度尚可的条件下进行。

弗吉尼亚理工大学的瑞安・威廉姆斯教授说得很实在，现在完全自主的无人机搜救系统几乎是空白。

他的团队正在用数千起失踪人口案例的数据，构建预测模型，分析迷路者的行为模式，以此优化无人机的搜索路径。

而桑克特教授的仿生无人机，刚好能和这种数据驱动的方法互补。

试想一下，地震后的废墟中，浓烟滚滚、伸手不见五指。

救援人员无法进入的狭小空间，这台小型无人机可以轻松穿梭。

它不需要人工操控，能自主避开钢筋水泥的障碍，精准定位幸存者的位置。

更何况，它的低成本意味着可以大规模部署，形成搜索网络，大大缩短救援时间。

我查过相关数据，灾难发生后的72小时是黄金救援期，每缩短一分钟，幸存者的生还概率就会提升一分。

传统设备在黑暗环境中掉链子，往往会错过最佳救援时机。

而这台仿生无人机的出现，刚好补上了这个缺口。

如此看来，它带来的不只是技术上的突破，更是对生命救援效率的提升。

当然，这台无人机也不是完美的。

桑克特教授自己也承认，它和蝙蝠的自然能力还有不小差距。

蝙蝠能通过肌肉控制选择性接收回声，数米外就能察觉到细如发丝的物体，这一点目前的技术还难以企及。

而且它的续航时间大概只有30分钟，在大规模救援场景中，还需要频繁更换电池。

但不可否认的是，它已经打开了一扇新的大门。

除了救援领域，它还能用于建筑检测，在无光照的桥梁缝隙中排查隐患；也能用于环境监测，在夜间追踪森林火灾的火情；甚至在农业领域，夜间巡查农田病虫害，还不会对作物造成强光干扰。

科技的进步往往是循序渐进的，这台仿生无人机或许还有很多不足，但它让我们看到了仿生科技赋能应急救援的巨大潜力。

从模仿蝙蝠的回声定位，到解决实际救援中的痛点，这个团队用实际行动证明，好的科技创新，往往源于对自然的观察和对现实需求的回应。

未来，随着传感器技术的升级和AI算法的优化，相信这台“救援蝙蝠”会变得更强大，在更多极端场景中守护生命安全。

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