如何找到在電梯裡面放屁的人（圖）

如何找到在電梯裡面放屁的人。2016菠蘿物理學獎頒給天津大學檢測技術與自動化裝置專業的李吉功，以表彰他提出機器人自動追蹤氣味來源的新方法。不要裝作你沒有好奇過這個問題了，來看一看嚴肅科學是如何解答的吧。

如果把我們所擁有的幾種外部感覺擬人化，視覺和聽覺也許就是“傻白甜”一樣的存在，單純又好騙。但嗅覺就是比較機智的存在了——屋裡開了一碗美酒，你就絕對不會把它聞成一碗臭豆腐。

這種精確辨認氣味的能力是哪兒來的？這自然要歸功於我們的嗅覺系統。儘管在人類中，超過一半編碼嗅覺受體的基因都已在漫長的演化過程中罷了工，但嗅覺系統表示自己情緒非常穩定，發揮也很出色。根據2014年《科學》雜誌上的一項研究估計，人類能夠分辨一萬億種氣味。即便閉上眼睛，我們也能輕易地判斷哪個方向有東西燒焦了，聞出女朋友今天有沒有噴香水，男朋友幾天沒換襪子……

就算人類的嗅覺系統相對機智，但也僅僅是在人類這幾種外部感覺裡橫向比較一下得出的結果罷了。你縱向比較一下試試？分分鐘被血虐。在諸如爆炸物和毒品探測這類專業任務中，人類的好朋友顯然比人類牛很多，嗅探犬、嗅探鼠乃至嗅探象都能憑藉發達的嗅覺屢立奇功。反觀人類，不要說毒品探測了，屋子裡一群人圍坐在一起談笑風生，轉瞬間清風徐來，眾人屏息，場面頓時變得十分尷尬。

你的嗅覺能很輕易地意識到，有一股來自腸道的氣體在錯誤的時機被盡情地釋放了出來，你的嗅覺也許還能模糊地感受到，這股來自腸道的氣體大概來自哪個方向，但是你能定位出罪魁禍首嗎？這可難說，中國有句古話（並沒有）講得好，悶聲放臭屁，如果沒有巨大聲響的話，我們的嗅覺系統想要定位氣味源頭，就沒那麼簡單了。

你可能會說，那沒所謂啊，反正我們人類別的不多，唯獨好朋友特別多。訓練動物執行任務不就得了。然而，訓練這些動物執行任務需要很長的時間，而且在持續的工作中難免疲勞。有沒有辦法避免這樣的問題？從20世紀90年代起，科學家們就開始試圖為機器人加上“鼻子”，讓不知疲倦的移動機器人代替人類或其他動物搜尋特定氣味的源頭所在。

那，他們做到了嗎？“羽毛”一樣的氣味分佈

無論是酒香，汗臭，還是屁味，氣味傳播的本質都一樣，無非就是分子在空氣中的擴散。氣味分子在空氣中的分佈就好比尋寶遊戲中的方向提示，能夠幫助玩家向寶箱所在的位置走去。在空氣中，氣味分子被從氣味源中釋放出來，重獲自由，當風來把它們吹散的時候，它們會很有性格地形成羽毛一樣的分佈狀態，被形象（並文藝）地稱為“煙羽”（Plume）。

移動機器人表示，我們的目標不是沒有蛀牙，是要找到目標氣味源的位置！如果要通過搜尋行為實現這一目標，就要找到並跟蹤這樣的氣味煙羽。然而室外風向變幻莫測，要靠鼻子追尋氣味的煙羽那是相當的艱難。相對風速移動速度較慢的機器人可能無法一直與煙羽保持接觸——氣味線索一旦跟丟了，要找到目標也就難上加難。

這些問題不解決，機器人也沒轍。天津大學電氣與自動化工程學院的孟慶浩教授和李吉功博士就這樣踏著七彩祥雲出現，給氣味源定位機器人出了三個大招。

煙羽不來，我走過去

在實驗中，李吉功在天大校園地面上擱了一個家用加溼器，讓它緩緩噴出酒精。李吉功的機器人要藉助自己身上的氣體感測器去摸索酒精氣味源的位置。（機器人：寶寶心裡苦，你又不讓我喝酒，為什麼要撩我？）

前面講到，氣味源就好比鳥羽的羽根。要追溯到羽根，就得先找到羽毛。人家機器人自己有腳（輪子），這點主觀能動性還是有的，風吹得這麼不羈，勞資乾等著氣味吹過來？合適嗎？那得等哪年去！

主動出擊不是問題，路線才是問題！想找到氣味源，到底應該是怎麼個走法？李吉功博士開發出了一種“流向隨動Z字形煙羽發現方法”，能夠讓機器人在搜尋區域內以折線路徑移動，並根據當前的氣流的流向（即風向）和有待搜尋的區域面積大小判斷是否偏轉搜尋路線。

雖然這種“踱遍全場”的搜尋方法看起來有點費力不討好，但對移動機器人來說這已經是相對有效的方式了。只要在某個位置碰上煙羽，機器人就可以一掃苦尋不著的鬱悶，馬上開始“順藤摸瓜”尋找源頭。

遲鈍的鼻子，要怎麼聞？

在氣流瞬息萬變的室外環境中，要跟蹤辛苦遇見的煙羽，沒點福爾摩斯般的機智與推理可不行。研究者們常常利用演算法將特定位置的氣味濃度轉化成兩種判斷：“哈哈哈我測到了氣味！”和“嚶嚶嚶我啥都沒聞著……”。這兩者的分野，則常常被定為某個固定氣味濃度閾值。

然而，就像你失戀過後也沒那麼容易調整心情重新開始一樣，常用的氣體感測器（金氧半導體器件）在感測一次氣味後恢復到0濃度所需的時間也比較長，往往需要十幾秒甚至數十秒。氣味濃度閾值一旦固定，機器人就懵逼了。比如這一秒的氣味濃度已經比之前要小，提示機器人正在脫離煙羽，但濃度如果還是高於閾值，機器人就會覺得，嗯，我還是沒走錯。事實上卻可能正在失去與煙羽的接觸，錯失跟蹤到氣味源的良機。

這種情況可一定要避免，怎麼辦？我們不定絕對值，我們測相對值不就得了！李吉功讓機器人把這一時刻測得的氣味濃度與前一段時間測得的氣味濃度的滑動平均值相比較——只有在濃度相對上升的情況下，這一時刻才會被確定地判斷為“測到氣味”。在風速/風向儀的幫助之下，這樣的演算法設計能幫助機器人儘快找到蛛絲馬跡，追蹤到氣味源所在。

能夠定位氣味源的移動機器人（雲臺攝像機在李吉功的研究中未被使用，機器人只能依賴自己的“鼻子”去尋找噴出酒精的氣味源。） 圖片來源：李吉功

順藤摸瓜，找到氣味源頭

一旦測得氣味，機器人就會開始根據最近一段時間的風速/風向資訊計算氣味從何而來，判斷氣味源最可能存在的區域，規劃一條搜尋路徑並沿著該路徑進發，並在路上根據當前的風向不斷調整搜尋路徑，直到找到目標——或者找不到。這就是所謂的“順藤摸瓜”式煙羽跟蹤。

當整個搜尋路徑都查過一遍但卻沒有絲毫氣味的訊息，機器人就會意識到自己“跟丟”了煙羽。好在機器人就是比較灑脫，它們也不會像丟了玩具的小孩子一樣急得掉眼淚，而是保持情緒穩定，立刻進入“煙羽再發現”模式，通過區域性搜尋，最終再次發現煙羽，回到跟蹤煙羽的正軌。當然，如果不幸發生上述狀況，到最終找到氣味源所在的地方時，加溼器裡的乙醇恐怕又少了許多。

不僅是找酒

三個大招放出來了，李吉功為移動機器人建立的氣味源搜尋方案也完工了。接下來的環節，就要看機器人爭不爭氣了。他和同事把機器人搬到了天津大學的足球場上，開始了一遍又一遍的測試。由於在室外要“看天吃飯”，適合實驗的機會有時並不多，一旦有好的時機，對機器人的優化就會持續進行。就是炎熱的夏天，研究者也會從早上八九點做到下午四五點。但令人欣慰的是，大量的模擬和實物實驗證實，機器人利用這套方案能夠適應室外氣流的快速變化，並能可靠地發現和跟蹤煙羽，準確估計氣味源所在的位置，最終確認氣味源。

雖然在這些實驗中，機器人聞來聞去聞的都只是普普通通的乙醇（還好機器人不會醉），但它所採用的搜尋方法將能夠被應用到更多有實際應用價值的領域。無論是對日常生活中的火災早期監測、有毒/有害氣體的洩漏點查詢，還是針對爆炸物的反恐偵察、深海噴發性礦產的勘探，在越來越多研究者的共同努力下，氣味源定位機器人將代替專業人員或動物發揮更大的作用。當然了，如果你想在聚會中找出那個排毒氣的傢伙……也不是不可以啦！