通过向昆虫学习来防止车辆碰撞

尽管只有大约 25% 的汽车旅行发生在天黑之后，但几乎一半的致命事故发生在夜间。随着我们的车辆变得更加先进甚至自动驾驶，检测和避免这些碰撞的方法也必须不断发展。当前的系统通常很复杂、资源密集或在黑暗中运行不佳。但现在，在 ACS Nano 上报告的研究人员设计了一种简单、省电的碰撞探测器，其灵感来自昆虫避免相互碰撞的方式。

车辆中已经包含许多防撞系统 （CAS），当物体靠得太近时，它们会自动制动。有些通过分析汽车周围空间的图像来作，但在大雨或弱光等条件下，图像并不那么清晰。为了弥补这一点，使用了复杂的信号处理器来理解仍然可见的内容。另一种方法是集成雷达或 LiDAR（光检测和测距）传感器，但这些传感器难以小型化并且需要大量功率。最终，尽管使车辆更安全，但这些仪器会增加不必要的重量、能源需求和复杂性。

但是昆虫，包括蝗虫和苍蝇，即使在夜间也可以轻松避免相互碰撞，而无需依赖花哨的软件或 LiDAR。相反，它们参与某些避障神经回路，这些回路非常高效，可以激发下一代 CAS 的灵感。因此，Saptarshi Das 和同事希望创造一种受昆虫启发的碰撞探测器，该探测器适用于感应车辆，并且比其前辈有效、安全且耗电量更少。

首先，该团队根据昆虫用来避开障碍物的神经回路设计了一种算法。他们没有处理整个图像，而是只处理一个变量：汽车前灯的强度。无需机载摄像头或图像传感器，检测和处理单元组合在一起，使整个探测器更小、更节能。

该传感器由八个光敏“memtransistor”组成，该晶体管由一层二硫化钼 （MoS2），组织到一个电路上。它只占用了 40 μm2并且只使用了几百皮焦耳的能源——比现有系统少了数万倍。最后，在现实生活中的夜间场景中，探测器可以在事故发生前 2 到 3 秒感应到潜在的两车事故，从而让驾驶员有足够的时间采取关键的纠正措施。研究人员表示，这种新型检测器可以帮助使现有的 CAS 更好、更安全。