模仿蝙蝠的回声定位

热带雨林中的一种藤蔓植植物能够有效地引诱在黑暗中飞行的蝙蝠来为它们传粉

比利时感官生态学家西蒙，正在用自己在蝙蝠导航方面的知识和经验开发机器人的回声导航技术。

时间回到2007年3月的一个雨夜。当时，还在读研究生的西蒙独自一人来到古巴的热带雨林中考察。他先前在杂志上看到当地一种藤蔓植物的碟状叶子照片后，有了一个大胆的猜测：这种叶子应该有很强的声音反射能力，而且正是凭借这种能力，这种植物能够有效地引诱在黑暗中飞行的蝙蝠来为它们传粉。

为了找到证据，他专程来到这里，在热带雨林中寻找这种植物。他带着红外摄像机和一堆零食，坐在那些互相缠绕的藤蔓植物中间，等待蝙蝠的到来。

蝙蝠真的“如约而至”，在短短一小时里就来了好几拨，整个晚上它们都飞来飞去，几乎没有间断过。

自那以后的几年里，西蒙多次回到同一地点采集这种植物的叶子标本，带回实验室测试，了解声音是如何从叶子上反射回来吸引住蝙蝠的。

西蒙的热带雨林之旅，让他找到了一种可以用来开发声呐导航潜力的新的解决方案。他的构想是，模仿热带雨林中的这种碟状叶子以3D打印方式制作回声反射器。通常，植物发出的回声都是断断续续的，但这种藤蔓的碟状叶子却能持续反射回声。回声在黑暗中有着引导蝙蝠到藤蔓上授粉的强大吸引力，就像一座闪烁的灯塔为海上的航船指引着方向一样。

2006年，西蒙和他的研究小组发现，碟状叶子叶状结构的变化可导致发出不同模式的回声信号，而蝙蝠能够辨别这些细微变化，从而找到正确的导向目标。5年后，西蒙的研究小組又发现，那种藤蔓植物的叶子在反射可清晰识别的回声信号方面反射能力强。藤蔓的碟状叶子可长距离反射带有独特信号的回声，无论蝙蝠从哪个方向接近，信号都能保持一致。这种藤蔓植物的叶子就相当于十分强大的天然声波信标，可将传粉蝙蝠搜索目标的时间缩短一半，并可过滤掉周围杂乱无章的其他回声信息。受这种叶子结构原理的启示，研究小组决定制作大小不同的反射器，看是否能利用同样的原理来帮助机器人自主导航。

在最近的一项研究中，西蒙团队用3D打印的塑料树叶模仿这种天然藤蔓植物叶子，并且对叶子的形状做了一些改进，以增强其反射回声的强度。

在实验中，他们使用多个反射器来引导机器人自主通过陌生的环境，同时还安装了126片塑料树叶，人为制造一些不和谐的回声，这些模拟的杂乱回声甚至超过了自主机器在真实的外界环境中导航时的情况。

蝙蝠可以很容易地从大量回声中提取有价值的导航信息

蝙蝠回声定位示意图

利用回声导航，是让自主机器人移动的一项先进技术。回声中的很多杂音是如何过滤掉的？机器人技术能从蝙蝠导航的秘密中学到些什么呢？

通常，大多数自主移动机器人都需要通过一套复杂的传感器来操纵。声呐技术可通过回声定位帮助它们避开障碍物：声音脉冲从最近的物体上反弹回来，作为引导机器人前进的导航信息。这种导航技术相对便宜，在摄像装置有可能失灵的低能见度环境中也很有用。但这项技术并非没有瑕疵，因为机器人周围的物体会反射一连串的干扰信号——回声杂波，从而让机器人难以对导航信息进行筛选。

蝙蝠可以很容易地从大量回声中提取有价值的导航信息，并且在大脑中实时绘制包含最新信息的周围环境地图，而机器人很难模仿蝙蝠的这种本领。这使得西蒙等研究人员不得不寻找新的途径来帮助机器人更好地对导航信息进行筛选。

几种人工信标有助于引导自主机器人。例如，简单的声音反射器可用来引导装有声呐传感器的水栖机器人。但很少有人研究如何制作陆地上的声波信标。因此，制作帮助机器人在回声杂波中导航的陆地信标，是研究人员面对的一个新课题。

植物的叶子就相当于十分强大的天然声波信标

研究人员训练机器人识别不同大小的叶子反射器，就像蝙蝠通过回声辨别不同形状的物体一样。每种不同类型的反射器传达某个特定的指令，指示机器人做出转动、停止或打开指示灯等动作。

他们使用的这种机器人只有人类膝盖高，用三个轮子在实验室里自主移动。当机器人发出如蝙蝠般的叫声时，反射器随即传出回声，并像小灯塔一样发出闪光。但是，从126片塑料叶片上反射的声音却杂乱无章，就像旋转的迪斯科球上闪烁的灯光。不过，尽管有这些杂音的干扰，机器人还是能够分辨出模仿藤蔓植物叶子设计的反光镜发出的回声，辨识重要的导航提示声音。

研究人员训练机器人

自主移动的机器人

西蒙认为，这项研究显示，基础生态学可以推动导航技术发展。这种反射器可以帮助机器人在狭小的空间（比如布满灰尘的温室或黑暗的矿井）里工作，在那样的环境里机器人的视觉能力会受到严重影响。如今声呐传感器主要用于测距，但它们也可以用来做更多的工作。

这项研究的合作者、一名电气工程师认为，他们制作的声音反射器原理简单，效果显著，解决了回声的杂波问题。反射器的回声与背景干扰回声有着鲜明的对比，就像一块红色的小石子在大批黑石头中那樣，显得格外醒目。

尽管取得了这些进展，但在这些研究成果的背后，还隐藏着一个关于声呐导航在自然界中究竟是如何工作的问题。这是一个有待于人们进一步探索的、更深的谜团。

蝙蝠如何利用回声定位来感知环境并在环境中移动，这是人们一直在争论的一个有趣问题。蝙蝠是简单地识别从特定物体上反射的回声，还是在大脑中重构一个更详细的3D图景？一些研究人员认为，也许是两者的结合。

无论如何，蝙蝠如何利用声呐导航是回声定位中一个很重要的问题。研究表明，能深度学习算法的机器人可以帮助我们了解蝙蝠是如何从声波数据中提取信息的。毕竟，这些神经网络模仿的是蝙蝠拥有、但机器人没有的东西——大脑。

虽然这些神经网络是一种强大的工具，但它们仍然比不上蝙蝠的大脑。例如，海豚声呐已被研究了几十年，但哺乳动物的自然能力仍然优于人造声呐，尤其是在回声杂乱的环境中。

有科学家曾开发了海豚式声呐系统，并制作了水下声呐信标。虽然这方面的研究取得了一些进展，但神经网络仍然无法与海豚诠释感官数据的方式抗衡。海豚有大脑，这是最关键的。

科学家仍在努力揭示自然界某些动物回声定位的谜团。如果机器人能复制蝙蝠的行为，将会是一件令人振奋的事情。大自然才是最了不起的工程师。

研究人员开发的反射器是有效的，因为它们为解决回声杂波问题提供了一个简单的方案。如果这个问题得到圆满解决，就可以在室外环境中借助人工声呐完成很多工作。探索自然进化的解决方案很有意义，因为它们通常都非常简单，但也最有效。

科学家曾开发了海豚式声呐系统，并制作了水下声呐信标