目前，邊緣場(chǎng)景成為了自動(dòng)駕駛難以突破的瓶頸，這也是為什么自動(dòng)駕駛依然無(wú)法大規(guī)模落地運(yùn)營(yíng)的原因。相關(guān)的應(yīng)對(duì)方法有對(duì)車輛進(jìn)行仿真訓(xùn)練、采用數(shù)字孿生技術(shù)等，而在一些意料之外的領(lǐng)域，研究人員也從中找到了突破口。

日前，美國(guó)賓夕法尼亞州立大學(xué)的研究人員從夜間飛行的昆蟲中汲取靈感，發(fā)現(xiàn)了一種基于昆蟲防撞原理的新技術(shù)，可以使自動(dòng)駕駛受益。目前，相關(guān)的研究成果已經(jīng)發(fā)表在ACS Nano上。

高能耗和惡劣環(huán)境成最大阻礙

為解決車輛碰撞問題，許多車輛內(nèi)置了防撞系統(tǒng)（CASs），當(dāng)車輛與障礙物距離過近時(shí)會(huì)自動(dòng)剎車。部分系統(tǒng)通過分析汽車周圍空間的圖像來進(jìn)行操作，但在惡劣環(huán)境中，比如大雨或光線不足的情況下，圖像的清晰度會(huì)大打折扣。

另一種方法是加入雷達(dá)或光感雷達(dá)，但這些設(shè)備體積較大，且需要大量的電力來支撐運(yùn)營(yíng)，給車輛增加了一定的重量和能源需求。

目前，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的迅速興起，汽車制造商致力于使用高級(jí)相機(jī)采集高質(zhì)量圖像，并使用云計(jì)算進(jìn)行后續(xù)圖像處理。這類方法會(huì)增加基礎(chǔ)設(shè)施成本，并造成巨大的碳排放量。

在白天照明情況較好的情況下，從獲取的圖像中提取特征相對(duì)容易，但夜間，迎面而來的車輛只有車燈這一個(gè)特征，辨別難度較大。此外，云計(jì)算對(duì)網(wǎng)絡(luò)連接的要求較高，存在潛在的技術(shù)安全風(fēng)險(xiǎn)，無(wú)法在資源受限或偏遠(yuǎn)地區(qū)使用。

蝗蟲神經(jīng)元為靈感來源

為了彌補(bǔ)這些缺陷，研究人員在昆蟲中汲取了靈感。昆蟲可以在黑暗中飛行時(shí)避開捕食者，捕捉獵物，而且在昆蟲群體中，單個(gè)昆蟲不會(huì)相互碰撞。

這其中以蝗蟲最為典型。蝗蟲大腦中有一種特殊的神經(jīng)元，稱為小葉巨人運(yùn)動(dòng)檢測(cè)器（LGMD）神經(jīng)元，可以檢測(cè)到正在接近的物體，并防止成群的蝗蟲發(fā)生碰撞。

該神經(jīng)元具有突出的非線性計(jì)算能力，可及時(shí)檢測(cè)前方物體，避免正面碰撞?；认x主要在兩種常見情況下依賴LGMD神經(jīng)元，第一是與障礙物發(fā)生碰撞時(shí)，第二是當(dāng)捕食者接近時(shí)。在這兩種情況下，投射到蝗蟲眼睛光感受器上的捕食者或障礙物的圖像都會(huì)隨著距離的減小而增大。

在心理生物學(xué)實(shí)驗(yàn)中，這種視覺刺激被稱為looming stimulus，它將導(dǎo)致 LGMD神經(jīng)元的兩個(gè)樹突分支同時(shí)出現(xiàn)興奮性和抑制性反應(yīng)。兩個(gè)相反的樹突輸入將引發(fā)LGMD神經(jīng)元的非單調(diào)逃逸響應(yīng)，尖峰活動(dòng)頻率達(dá)到峰值，在即將發(fā)生的碰撞之前，提醒運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元改變軌跡，從而避免碰撞。

為了解LGMD神經(jīng)元的個(gè)體興奮性和抑制性反應(yīng)及其對(duì)神經(jīng)元輸出的影響，研究人員創(chuàng)建了一個(gè)簡(jiǎn)單的生物物理模型。研究人員采用三種不同的速度來模擬視覺刺激，結(jié)果顯示，移動(dòng)最快的物體引起的神經(jīng)元反應(yīng)最早，移動(dòng)速度最慢的物體引起的反應(yīng)最為延遲。

（如圖所示，檢測(cè)時(shí)間td總是早于碰撞時(shí)tc）

在所有情況下，輸出尖峰都出現(xiàn)在即將發(fā)生的碰撞之前，從而為運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元激活提供了必要的時(shí)間來改變飛行軌跡。達(dá)到峰值****率的時(shí)間稱為檢測(cè)時(shí)間，它總是先于碰撞時(shí)間。

多年來，研究人員對(duì)上述LGMD碰撞檢測(cè)模型進(jìn)行了多次嘗試，其中大部分基于硅互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體技術(shù)（CMOS）和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA）。然而，蝗蟲碰撞檢測(cè)架構(gòu)與上述碰撞檢測(cè)器之間存在兩個(gè)明顯的差異。

第一個(gè)差異在于兩者所采用的信息處理策略?；认x的神經(jīng)元將經(jīng)歷離子流過神經(jīng)元膜的過程，當(dāng)超過給定閾值時(shí)會(huì)導(dǎo)致電脈沖，稱為神經(jīng)元的動(dòng)作電位或尖峰，神經(jīng)元使用這些尖峰來轉(zhuǎn)換信息并與其他神經(jīng)元進(jìn)行通信。

這些基于尖峰的感覺神經(jīng)生物學(xué)計(jì)算和信息處理技術(shù)使它們能夠以顯著的能源效率執(zhí)行快速?gòu)?fù)雜的任務(wù)。相比之下，人工碰撞檢測(cè)器使用連續(xù)時(shí)間的電信號(hào)，這增加了能量負(fù)擔(dān)。

第二個(gè)區(qū)別在于碰撞檢測(cè)任務(wù)中涉及的基本元素。蝗蟲的LGMD神經(jīng)元執(zhí)行多項(xiàng)任務(wù)一般使用投射到眼睛中感光傳入神經(jīng)元的兩個(gè)樹突分支進(jìn)行感知，確認(rèn)信息的尖峰編碼，最后基于尖峰的計(jì)算來確定潛在的碰撞。

而基于CMOS的碰撞檢測(cè)器通常使用相機(jī)或硅光電檢測(cè)器作為傳感器，它們將光信息轉(zhuǎn)換為電壓或電荷，隨后由大型電路處理以執(zhí)行類似LGMD的碰撞檢測(cè)。由于缺乏傳感器內(nèi)編碼和基于尖峰的計(jì)算，基于仿生CMOS的碰撞檢測(cè)器需要大量的外圍電路，無(wú)法達(dá)到預(yù)期的降能、減面積的目標(biāo)。

為了達(dá)到預(yù)期效果，研究人員研發(fā)了全新的碰撞傳感器。

首先，該團(tuán)隊(duì)根據(jù)昆蟲用于避開障礙物的神經(jīng)回路設(shè)計(jì)了一種特殊算法。該算法不對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行處理，只處理一個(gè)變量：汽車前燈的強(qiáng)度。因此，該碰撞傳感器不需要車載相機(jī)或圖像傳感器，檢測(cè)和處理單元被合并，使整個(gè)檢測(cè)器更小、更節(jié)能。

其次，該團(tuán)隊(duì)在材料和設(shè)備方面進(jìn)行創(chuàng)新，選擇了光敏單層二硫化鉬構(gòu)建的記憶晶體管。該記憶晶體管結(jié)合了憶阻器和晶體管的特性，含有三個(gè)端子，不僅能提供類似于兩端憶阻器的電導(dǎo)狀態(tài)模擬和非易失性編程，而且允許靜電門控，這是實(shí)現(xiàn)用于計(jì)算的模擬和數(shù)字電路的關(guān)鍵。

此外，單層二硫化鉬記憶晶體管具有柵極可調(diào)的持久光電導(dǎo)現(xiàn)象，是進(jìn)行復(fù)雜視覺計(jì)算的高級(jí)機(jī)器視覺系統(tǒng)的理想選擇。

全新的傳感器由8個(gè)光敏記憶晶體管組成，它們由一層二硫化鉬構(gòu)成，被集成在一個(gè)電路上。它只占用了40微米的面積，只需消耗幾百皮焦耳的能量，比現(xiàn)有系統(tǒng)少了幾萬(wàn)倍。

實(shí)驗(yàn)表明，我們能夠使用基于2D記憶晶體管的集成光電電路，模擬LGMD神經(jīng)元的興奮、抑制和逃逸反應(yīng)，以便在光照不佳或夜間駕駛條件下的各種現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中及時(shí)進(jìn)行碰撞檢測(cè)。

在真實(shí)的夜間場(chǎng)景中，該探測(cè)器可以在潛在碰撞事故發(fā)生前的兩到三秒進(jìn)行感知，為司機(jī)留下足夠的時(shí)間采取關(guān)鍵的補(bǔ)救措施。這對(duì)于防止自動(dòng)駕駛汽車發(fā)生碰撞事故意義重大。

研究團(tuán)隊(duì)表示，他們已經(jīng)在2020年為這項(xiàng)防撞技術(shù)申請(qǐng)專利，目前正在致力于技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用和市場(chǎng)推廣。

不僅只有蝗蟲，自動(dòng)駕駛汽車的開發(fā)者也可以從其他昆蟲那里得到靈感，提高自動(dòng)駕駛汽車的智能性和安全性。

例如，螞蟻的群居原理可以為汽車導(dǎo)航提供幫助。群居的螞蟻在搬運(yùn)食物時(shí)，可以迅速找到巢穴和食物之間的最短路線。自動(dòng)駕駛汽車開發(fā)者可以對(duì)此進(jìn)行深入研究，在車載導(dǎo)航中利用類似的算法，提高道路交通效率。