受蝗蟲啟發(fā)！自動駕駛避險出現(xiàn)新思路

目前，邊緣場景成為了自動駕駛難以突破的瓶頸，這也是為什么自動駕駛依然無法大規(guī)模落地運(yùn)營的原因。相關(guān)的應(yīng)對方法有對車輛進(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會自動剎車。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，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相機(jī)采集高質(zhì)量圖像，并使用云計算進(jìn)行后續(xù)圖像處理。這類方法會增加基礎(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容易，但夜間，迎面而來的車輛只有車燈這一個特征，辨別難度較大。此外，云計算對網(wǎng)絡(luò)連接的要求較高，存在潛在的技術(shù)安全風(fēng)險，無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避開捕食者，捕捉獵物，而且在昆蟲群體中，單個昆蟲不會相互碰撞。

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)動檢測器（LGMD）神經(jīng)元，可以檢測到正在接近的物體，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算能力，可及時檢測前方物體，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，第二是當(dāng)捕食者接近時。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隨著距離的減小而增大。

在心理生物學(xué)實驗中，這種視覺刺激被稱為looming stimulus，它將導(dǎo)致 LGMD神經(jīng)元的兩個樹突分支同時出現(xiàn)興奮性和抑制性反應(yīng)。兩個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)，尖峰活動頻率達(dá)到峰值，在即將發(fā)生的碰撞之前，提醒運(yùn)動神經(jīng)元改變軌跡，從而避免碰撞。

為了解LGMD神經(jīng)元的個體興奮性和抑制性反應(yīng)及其對神經(jīng)元輸出的影響，研究人員創(chuàng)建了一個簡單的生物物理模型。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，移動最快的物體引起的神經(jīng)元反應(yīng)最早，移動速度最慢的物體引起的反應(yīng)最為延遲。

（如圖所示，檢測時間td總是早于碰撞時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)動神經(jīng)元激活提供了必要的時間來改變飛行軌跡。達(dá)到峰值****率的時間稱為檢測時間，它總是先于碰撞時間。

多年來，研究人員對上述LGMD碰撞檢測模型進(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)場可編程門陣列（FPGA）。然而，蝗蟲碰撞檢測架構(gòu)與上述碰撞檢測器之間存在兩個明顯的差異。

第一個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)超過給定閾值時會導(dǎo)致電脈沖，稱為神經(jīng)元的動作電位或尖峰，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)行快速復(fù)雜的任務(wù)。相比之下，人工碰撞檢測器使用連續(xù)時間的電信號，這增加了能量負(fù)擔(dān)。

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

而基于CMOS的碰撞檢測器通常使用相機(jī)或硅光電檢測器作為傳感器，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。由于缺乏傳感器內(nèi)編碼和基于尖峰的計算，基于仿生CMOS的碰撞檢測器需要大量的外圍電路，無法達(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)隊根據(jù)昆蟲用于避開障礙物的神經(jīng)回路設(shè)計了一種特殊算法。該算法不對整個圖像進(jìn)行處理，只處理一個變量：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，檢測和處理單元被合并，使整個檢測器更小、更節(jié)能。

其次，該團(tuán)隊在材料和設(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，這是實現(xiàn)用于計算的模擬和數(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)雜視覺計算的高級機(jī)器視覺系統(tǒng)的理想選擇。

全新的傳感器由8個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)少了幾萬倍。

實驗表明，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)實場景中及時進(jìn)行碰撞檢測。

在真實的夜間場景中，該探測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)留下足夠的時間采取關(guān)鍵的補(bǔ)救措施。這對于防止自動駕駛汽車發(fā)生碰撞事故意義重大。

研究團(tuán)隊表示，他們已經(jīng)在2020年為這項防撞技術(shù)申請專利，目前正在致力于技術(shù)的實際應(yīng)用和市場推廣。

不僅只有蝗蟲，自動駕駛汽車的開發(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，可以迅速找到巢穴和食物之間的最短路線。自動駕駛汽車開發(fā)者可以對此進(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。