量子传感器如何彻底改变机器人技术

最近的《蚁人》电影在将量子置于光明中方面做得很好，但量子科学的未来比小说更闪耀。量子传感器已经成为世界上一些最重要的系统和技术的基础——全球定位系统（GPS）和磁共振成像（MRI）扫描仪就是最好的例子。

为什么量子传感器很重要

现代技术充满了测量热、光、运动、压力或物理环境其他方面的传感器。量子传感器增加了一些新的东西。他们利用粒子在原子尺度上的行为的量子特性来检测引力、电场或磁场的微小运动或变化。

因为量子传感器的工作范围很小，所以它们可以非常准确地测量光或其他可观测现象。这也意味着它们可以提供高度精确和稳定的测量，因为它们测量原子的结构或原子粒子的自旋等性质，这些性质永远不会改变。

这种准确性和可靠性使量子传感器非常有用。它们确保原子钟的滴答声与时间的节拍保持一致，这一质量使它们成为GPS和其他定位、导航和定时（PNT）系统的核心。它们还广泛用于MRI扫描仪，为临床医生提供 精细详细的诊断图像。它们还帮助改善科学家和工业界可获得的环境数据，这是全球可持续发展努力的一个重要方面。

噪声数据的挑战

不过，值得一提的是，有时过于精确和敏感可能用处不大。这是因为它会在数据中产生大量噪声。事实上，将量子传感与其他技术相结合是一种极具潜力的策略。量子传感和机器人就是一个很好的例子。大多数量子传感器的微小尺寸，加上它们的高灵敏度，已经导致它们被用作机械臂光纤电缆中的触觉传感元件——通过检测有关压力、振动、温度或纹理的精确信息，帮助机械臂感知环境。

这种强大组合的其他潜在应用也在出现。例如，我们开始看到量子传感器与移动机器人相结合。传感器检测到的环境信息，如温度或磁场的微小变化，可以使机器人做出更精确的运动和决策，并为其他目的收集有价值的数据。

移动机器人是很好的量子传感器传送器

我们自己测试了这一点，给Spot安装了一个量子传感器，Spot是一个四足机器人，旨在四处移动和收集数据。我们测试的量子传感器被设计用来测量影响植物生长的光类型，称为光合有效辐射(PAR)。更精确地说，传感器在特定时间点测量特定位置的光合作用活跃光子的数量，以查看该位置的植物将接收到多少PAR。

由于该传感器在水下和地下人工照明的温室等环境中坚固可靠，因此将其安装在Spot等移动机器人上，在农业领域具有宝贵的潜力，因为监测和管理光线至关重要。它还可以帮助模拟新兴的大规模生物生态系统，例如沙漠中的种植园或地下农场，以帮助利用它们解决全球粮食安全问题。

量子传感器与移动机器人配对的巨大潜力

为了简单地验证概念，我们用标准的GoPro支架将传感器连接到Spot上，并对机器人进行编程，使其在我们办公室的花园周围移动，这样传感器就可以进行光测量。

我们的第二个目标是亲眼看到为什么将量子传感器与移动机器人配对具有如此大的潜力。随着时间的推移，我们看到了Spot在花园周围进行定期测量的能力的特殊价值。

除了像Spot这样安装在机器人上的PAR传感器在农业上的应用之外，带有量子重力传感器的机器人还可以改变我们绘制地下结构地图的能力。通过更精确地测量引力场的差异，这些传感器可以通过更准确地绘制隧道、洞 穴或天坑来帮助降低施工风险，同时帮助环境科学家建模和预测岩浆流动模式或地下水位，以管理火山喷 发和洪水风险。

机器人也将进行量子传感器升级

让量子传感器进入具有挑战性的环境并不是机器人量子传感器配对的唯一好处。量子传感器还可以帮助机器人更好地导航。对于像Spot这样的自动驾驶机器人或自动驾驶汽车来说，能够安全准确地导航至关重要。

在这方面，量子传感器似乎也将发挥作用。2020年12月，SPIDAR项目获得了英国政 府的资助，用于开发用于自动驾驶汽车的量子激光雷达系统。通过探测物体发射的单光子并以此来测量被探测物体的距离，SPIDAR将能够以比现有3D相机系统更高的精度感知物体与车辆的距离。

目前的激光雷达系统测量激光束到达和离开物体的时间的精度为100毫秒，与之相比，像SPIDAR这样的量子激光雷达将测量光子旅行时间到万亿分之一秒。他们还将能够通过雾或潜在的角落探测物体，这是目前的激光雷达无法做到的。量子激光雷达的升级听起来无疑是朝着自动驾驶汽车迈出的积极一步，我们可以在其中或旁边感到安全。

除了日常道路使用者之外，量子传感器还将帮助无人机和自动军用车辆等机器人在GPS系统无法工作或可能成为可利用弱点的环境中导航。这些非gps PNT系统通常使用冷阱离子量子传感器来测量重力和原子加速度的微小变化。随着技术变得越来越小，越来越坚固，专家们相信这些系统将在商业和国防工业中具有巨大的潜力。

量子与机器人的结合不会止步于传感器

我们对量子传感器和机器人的短暂介绍显示，随着技术的持续发展，这种结合将提供多大的机会。但让量子和机器人的结合更令人兴奋的是其更广泛的潜力，尤其是当你把人工智能加入其中时。

计算机视觉和机器学习(ML)等人工智能技术对于自主移动机器人如何感知和避开障碍物以及在特定环境中规划其活动至关重要。但让人工智能处理器足够小、足够轻，以便集成到更小的机器人中，是一项巨大的技术挑战。这是因为像机器视觉这样的过程需要大量的计算资源。

专家认为，量子计算可以通过更快地运行算法来克服这一挑战，从而大大降低所需的处理能力。这样做可以为利用移动机器人提供更多的机会。这只是量子人工智能应用于机器人的一个例子——其他的例子，比如量子机器学习帮助机器人更快学习的潜力，也在探索中，毫无疑问，其他富有成效的合作将会随之而来。

总而言之，我们很清楚，量子机器人是一个充满活力的领域，创新者、科学家和政 府都热衷于扩展它。我们相信，量子传感器和量子人工智能只是一个开始。我们将密切关注量子机器人在实现其潜力方面迈出的更大步伐。当他们这样做的时候，他们将加入量子应用的大潮，使量子科学远远超出小说的领域。