Editing 仿生自动驾驶 (section)

== 仿生感知系统 ==
自动驾驶汽车需要像生物一样“看”、“听”、“感觉”周围环境。仿生感知系统借鉴了生物视觉、听觉、触觉等感官原理，结合激光雷达、摄像头等现代传感器，实现对环境的全方位感知。

* '''仿生视觉'''：摄像头是自动驾驶的“眼睛”，对应生物的视觉系统。为了拓展视觉能力，研究者开发了'''仿生视觉传感器'''。一个典型例子是'''人工复眼相机'''，它模仿昆虫复眼结构，具有'''超宽视场'''和'''高运动敏感度'''。天然昆虫复眼相比单孔径视觉系统更紧凑、视野更广，并且对运动变化和光强变化更敏感 ( Artificial Compound Eye Systems and Their Application: A Review - PMC )。人工复眼摄像头利用微透镜阵列构建曲面传感器，实现大视角成像并提高对快速移动物体的捕捉能力 ( Artificial Compound Eye Systems and Their Application: A Review - PMC )。另一个前沿是'''事件相机（神经形态视觉传感器）'''，受启发于生物视网膜。与传统相机以固定帧率捕获图像不同，事件相机仅在像素亮度发生变化时产生事件，'''异步地输出'''“视觉事件流” (Event-Based Neuromorphic Vision for Autonomous Driving: A Paradigm Shift for Bio-Inspired Visual Sensing and Perception)。这种传感器具有极低的延迟（微秒级）和超高动态范围（约120 dB），而且功耗很低 (Event-Based Neuromorphic Vision for Autonomous Driving: A Paradigm Shift for Bio-Inspired Visual Sensing and Perception)。这类似于人眼的视网膜只将变化的信息传递给大脑，从而高效感知运动。研究显示，将事件相机与AI算法结合，可实现比传统帧相机'''快百倍的行人和障碍物检测'''，极大提升自动驾驶感知的实时性和安全性 (Bio-inspired cameras and AI help drivers detect pedestrians and obstacles faster) (Bio-inspired cameras and AI help drivers detect pedestrians and obstacles faster)。除了可见光，仿生视觉还包括紫外偏振视觉等特殊模式（模拟昆虫利用偏振光导航的能力） (Insect-inspired vision for autonomous vehicles - PubMed)。
* '''仿生听觉'''：人类驾驶时会用'''听觉'''获取环境信息，例如判断救护车警报的方向。当前自动驾驶主要依赖视觉和雷达，但研究者正赋予其“听觉”能力。例如，博世开发了车载麦克风阵列和AI模型，让无人车能够'''听到并识别紧急车辆的警笛''' (Embedded siren detection | Bosch Global) (Embedded siren detection | Bosch Global)。车内已配备的降噪麦克风一般用于语音控制，但为了感知环境声音，麦克风需要安装在车外并结合智能算法区分有用声音 (Embedded siren detection | Bosch Global)。这种仿生听觉系统相当于给自动驾驶车辆安装“耳朵”，使其像人类司机一样，通过声音提前感知看不见的危险。例如，当麦克风检测到警笛声并通过深度学习模型识别出是救护车接近时，自动驾驶系统会做出让行决策。'''超声波传感器'''也是听觉感知的一种，常用于泊车和近距避障。它的原理类似蝙蝠的'''回声定位'''：向外发出超声波并监听反射，以测量与障碍物的距离。蝙蝠能在漆黑中依靠超声成功飞行，而自动驾驶汽车通过车头和车尾的多个超声波传感器，实现低速环境下短距360°感知，对应于生物的近场听觉。
* '''仿生触觉'''：大多数车辆尽量避免与物体接触，但在某些机器人和特殊自动驾驶场景下（例如低速室内运输车），触觉传感也有价值。自然界中，昆虫的触角和哺乳动物的胡须提供了独特的触觉感知。例如老鼠依靠胡须触摸探测近处物体，昆虫用触角在黑暗中'''探路'''。受此启发，研究者研制了'''仿生触觉传感器'''：比如仿照昆虫触角设计出带有加速度计的柔性探杆，当探杆触碰到物体时产生振动，通过分析振动频率和阻尼，可以判断触碰位置距离和物体材料 ( An insect-inspired bionic sensor for tactile localization and material classification with state-dependent modulation - PMC ) ( An insect-inspired bionic sensor for tactile localization and material classification with state-dependent modulation - PMC )。这种'''主动触觉触角'''系统在实验中实现了厘米级定位误差小于1%的触觉定位精度，并能通过振动信号的衰减特征分类接触材料 ( An insect-inspired bionic sensor for tactile localization and material classification with state-dependent modulation - PMC ) ( An insect-inspired bionic sensor for tactile localization and material classification with state-dependent modulation - PMC )。虽然汽车不会像昆虫那样伸出触角探路，但类似的原理已体现在'''保险杠触感器'''等装置上：一旦车辆非常低速地接触行人或物体，传感器检测到轻微压力变化，就能立刻令车辆停车，避免更严重的碰撞。这相当于给车辆一套“皮肤”来感知接触。
* '''雷达与激光雷达'''：雷达和LiDAR并非生物所天然具备，但可以类比为仿生系统的延伸。'''毫米波雷达'''主动发射电磁波探测物体，与'''蝙蝠超声'''原理类似（只是介质和频段不同）。雷达能在夜间和恶劣天气下工作，提供速度和距离信息，犹如为汽车添加了“第六感”。'''激光雷达(LiDAR)通过激光测距构建高精度三维点云，被视为自动驾驶的关键传感器。虽然动物没有激光器官，但LiDAR的功能等效于一种超敏锐的距离感官，可以与视觉结合形成多模态感知'''。例如，一些无人车将摄像头识别的物体与LiDAR点云进行融合，对同一目标实现相互验证和精确定位。这类似于人类'''视听结合'''提高感知准确度：我们用眼睛看道路，同时用耳朵听引擎或周围声音，两种感官信息相互补充验证。

通过以上仿生传感器的协同工作，自动驾驶汽车可构建对环境的'''多模态感知'''：如同动物利用多种感官生存一样，车辆融合视觉（摄像+事件相机）、听觉（麦克风阵列）、触觉（触碰传感）以及人工“雷达”感官（雷达、LiDAR），形成对周围世界的立体感知。例如，当前方有障碍物时，摄像头视觉识别出障碍物类别和位置，LiDAR测得其精确距离轮廓，麦克风可能还捕捉到该障碍物（比如另一车辆）的声音特征，综合这些信息，感知系统能够更可靠地确认障碍物存在及其运动状态。这种仿生感知融合提高了系统的稳健性和精准度，使得自动驾驶更接近生物的感知水平。