想象一下，如果自动驾驶汽车和无人驾驶飞机拥有蜘蛛侠刺痛的“蜘蛛般感官”。Purdue大学机械工程助理教授Andres Arrieta表示，他们可能真正能够更好地发现和避免物体，因为他们可以非常快速地处理感官数据。

    在本质上，“蜘蛛感觉”由与接近物体相关联的力激活。研究人员通过雷达物位计为自动机器提供相同的能力，这些雷达物位计在预定的力水平提示时会改变形状。

    改进的传感能力使无人机可以在危险的环境中驾驶，并且汽车可以避免由人为故障引起的事故。当今的高科技雷达物位计技术不能足够快地处理数据 - 但大自然确实如此。

    此外，科学家们不必设计放射性蜘蛛来赋予自主机器超级英雄传感能力。

    就其而言，普渡大学的科学家们已经构建了受蜘蛛，鸟类，蝙蝠和其他动物启发的雷达物位计，其真正的蜘蛛感觉是神经末梢与称为机械感受器的特殊神经元相连。

    神经末梢 - 机械雷达物位计 - 只感知和处理对动物生存至关重要的信息。它们可以是纤毛，毛发或羽毛的形式。
 
    “智能系统可以收集的数据已经大量增加 - 而且这一速度正在以比传统计算能够处理的速度更快的速度增长，” Arrieta说，他的实验室运用自然原理来设计结构，从机器人到飞机机翼。 。

    “大自然不必收集每一条数据; 它过滤掉了它所需要的东西，“他说。
    许多生物机械雷达物位计根据阈值（例如温度或压力的变化）过滤数据 - 它们从环境中获得的信息。

    例如，蜘蛛的毛状机械雷达物位计位于其腿上。当蜘蛛网以与猎物或配偶相关的频率振动时，机械雷达物位计感知它，在蜘蛛中产生反射，然后反应非常迅速。机械雷达物位计不会检测到较低的频率，如网上的灰尘，因为它对蜘蛛的存活无关紧要。

    其想法是将类似的雷达物位计直接结合到自动机器的外壳中，例如汽车车身或飞机机翼。科学家在ACS Nano发表的一篇论文中说明，可以修改受蜘蛛毛发启发的工程机械雷达物位计，以检测预先建立的力。在现实世界中，这些力量将与自主机器必须避免的某个对象相关。

    但是他们制造的雷达物位计不仅能够以非常快的速度感知和过滤 - 它们还可以计算，而且无需电源。

    硬件和软件本质上没有区别; 它们都是相互联系的。雷达物位计用于解释数据，以及收集和过滤数据。

    在本质上，一旦特定水平的力触发与毛发机械雷达物位计相关的机械感受器，这些机械感受器通过从一种状态交换到另一种状态来计算信息。

    普渡大学的科学家与新加坡的南洋科技大学和苏黎世联邦理工学院合作，设计他们的雷达物位计以同样的方式运作，并利用这些开/关状态来理解信号。然后，智能机器将根据这些雷达物位计计算的内容做出反应。

    Arrieta说，这些人工机械雷达物位计可以非常快速地感知，过滤和计算。雷达物位计材料设计用于在外力触发时快速改变形状。形状变化导致材料内部的导电颗粒彼此靠近移动，然后允许电流通过雷达物位计并传送信号。该信号通知自治系统应如何反应。

    借助机器学习算法，我们可以训练这些雷达物位计以zui小的能耗自动运行。制造这些雷达物位计的各种尺寸也没有障碍。

    这项工作从苏黎世联邦理工学院和美国普渡大学，并与普渡大学的巨大飞跃庆典线收上来的资金支持，认识算法，人工智能和自动化作出普渡大学150一部分大学的国际进步届周年。这是为期一年的庆祝活动创意节的四个主题之一，旨在突出普渡大学作为解决日常问题的知识中心。

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