通過向昆蟲學習來防止車輛碰撞

盡管只有大約 25% 的汽車旅行發生在天黑之后，但幾乎一半的致命事故發生在夜間。隨著我們的車輛變得更加先進甚至自動駕駛，檢測和避免這些碰撞的方法也必須不斷發展。當前的系統通常很復雜、資源密集或在黑暗中運行不佳。但現在，在 ACS Nano 上報告的研究人員設計了一種簡單、省電的碰撞探測器，其靈感來自昆蟲避免相互碰撞的方式。

車輛中已經包含許多防撞系統 （CAS），當物體靠得太近時，它們會自動制動。有些通過分析汽車周圍空間的圖像來作，但在大雨或弱光等條件下，圖像并不那么清晰。為了彌補這一點，使用了復雜的信號處理器來理解仍然可見的內容。另一種方法是集成雷達或 LiDAR（光檢測和測距）傳感器，但這些傳感器難以小型化并且需要大量功率。最終，盡管使車輛更安全，但這些儀器會增加不必要的重量、能源需求和復雜性。

但是昆蟲，包括蝗蟲和蒼蠅，即使在夜間也可以輕松避免相互碰撞，而無需依賴花哨的軟件或 LiDAR。相反，它們參與某些避障神經回路，這些回路非常高效，可以激發下一代 CAS 的靈感。因此，Saptarshi Das 和同事希望創造一種受昆蟲啟發的碰撞探測器，該探測器適用于感應車輛，并且比其前輩有效、安全且耗電量更少。

首先，該團隊根據昆蟲用來避開障礙物的神經回路設計了一種算法。他們沒有處理整個圖像，而是只處理一個變量：汽車前燈的強度。無需機載攝像頭或圖像傳感器，檢測和處理單元組合在一起，使整個探測器更小、更節能。

該傳感器由八個光敏“memtransistor”組成，該晶體管由一層二硫化鉬 （MoS2），組織到一個電路上。它只占用了 40 μm2并且只使用了幾百皮焦耳的能源——比現有系統少了數萬倍。最后，在現實生活中的夜間場景中，探測器可以在事故發生前 2 到 3 秒感應到潛在的兩車事故，從而讓駕駛員有足夠的時間采取關鍵的糾正措施。研究人員表示，這種新型檢測器可以幫助使現有的 CAS 更好、更安全。