Мозг насекомого подсказал роботам навигацию без GPS в сложных средах

06:43, 15 Авг, 2026
Андрей Котов
Мозг насекомого подсказал роботам навигацию без GPS в сложных средах
Иллюстрация: pronedra.ru.

Роботы и беспилотники надёжно работают на открытых пространствах с хорошим GPS-сигналом. Но в городских каньонах, пещерах, зданиях, под водой или в условиях радиоэлектронного подавления GPS-навигация недоступна. Именно в таких условиях работает мозг насекомых — крайне эффективно и без спутников. Новая система, описанная на TechXplore, переносит биологические принципы ориентации в алгоритмы роботизированной навигации. Подробнее о смежных научных разработках ранее писали «Пронедра» в материале о ИИ-навигации под стиль конкретного водителя.

Исследовательская группа разработала нейроморфную навигационную систему, имитирующую несколько механизмов биологической ориентации:

  • «клетки места» (place cells) — нейроны гиппокампа грызунов, которые активируются в конкретных пространственных точках и формируют когнитивную карту;
  • «клетки решётки» (grid cells) — нейроны, создающие регулярную координатную сетку окружающего пространства;
  • интеграция потока (optic flow) — так насекомые, в том числе пчёлы, оценивают пройденное расстояние по скорости движения изображения в поле зрения.

Система объединяет сигналы от простой камеры, инерциального блока и одометра, обрабатывая их в нейроморфном чипе, имитирующем работу биологических нейросетей. Это позволяет строить внутреннюю карту пространства в реальном времени и определять положение робота в ней без обращения к внешней инфраструктуре.

В испытаниях на мобильных роботах в условиях пересечённой местности и в помещениях система демонстрировала точность навигации, сопоставимую с традиционным методом SLAM (simultaneous localization and mapping), при значительно более низком потреблении вычислительных ресурсов.

Нерешённые задачи: производительность в совершенно незнакомых, структурно однородных средах (длинные одинаковые коридоры, открытые пространства без ориентиров); устойчивость к изменению освещения; интеграция с системами принятия решений для более сложных задач.