美国伍斯特理工学院（WPI）的研究团队展示了一项受蝙蝠启发的超声波技术，该技术能帮助手掌大小的无人机在雾、烟等恶劣环境下实现自主导航。这项进展已发表在《科学机器人学》期刊上，为搜救行动中的小型空中机器人提供了新的可能性。

由机器人工程系助理教授Nitin J. Sanket领导的团队开发了一个超声波系统，仅需两个微型传感器和少量计算资源。Sanket说：“蝙蝠通过发出鸣叫并倾听回声，能在黑暗洞穴中精确导航。我们模拟这一过程，创建了低功耗系统，让小型无人机在杂乱环境中独立运行更久。”自主空中机器人通常依赖激光雷达或雷达，但这些技术可能增加重量、成本和能耗，或在恶劣条件下失效。

研究团队定制了一款约6英寸宽的四旋翼无人机，重约1磅，配备了超声波传感器和声学屏障来抑制螺旋桨噪声。他们使用深度学习人工智能技术训练计算机分析超声波回声模式，类似于蝙蝠大脑处理声音的方式。测试在室外林地区和室内实验室进行，障碍物包括透明塑料或金属杆。

室内测试在黑暗或雾雪条件下进行，无人机每次飞行电池电量可持续约五分钟。在180次测试中，机器人穿越挑战性课程的成功率为72%至100%，但在躲避细薄物体如金属杆或细长树枝时表现稍弱，这些物体反射信号较弱。Sanket表示：“下一步是开发更小、更轻的设备以延长飞行时间。在搜救任务中，多几秒钟可能至关重要。”

出版详情：作者：Jon Cain, Worcester Polytechnic Institute；标题：《Bat-inspired ultrasound helps palm-sized drones navigate fog and smoke》；发表于：《Science Robotics》(2026)；期刊信息：《Science Robotics》。