信鸽机器人（Robo-pigeon/Cyborg pigeon）是一类结合微型植入式脑机接口（BCI）与微机电系统（MEMS）技术开发的新型混合智能机器人系统。通过将真实鸽子的感知、运动及自主智能与MEMS所具备的高精度、可重复性和可控性相融合，形成了灵活高效的“生物飞行平台”，在灾害救援、国防安全和环境监测等关键领域具有广阔应用前景。

然而，户外环境中信鸽机器人飞行运动行为的精准、可靠控制仍是艰巨挑战，尤其是飞行高度的调控。飞行高度不仅直接影响信鸽机器人在复杂三维空间中的导航能力，也与其在动态环境中的适应性、稳定性和任务执行成功率密切相关。因此，实现对信鸽机器人飞行高度的精确控制是动物机器人走出实验室，面向户外环境作业的核心一环。

为了解决信鸽机器人在户外飞行高度控制方面的难题，南京航空航天大学机电学院戴振东教授团队与中科院自动化研究所脑机接口与融合智能团队展开深入合作。研究团队首次将信鸽机器人飞行调控研究从室内拓展至户外真实飞行环境，提出了一种基于信鸽中脑蓝斑核（Locus Coeruleus,LoC）的定量神经刺激方法；通过围绕刺激频率（SF）、刺激间隔（ISI）和刺激周期（SC）三个关键参数，系统探究它们对于信鸽机器人飞行高度控制的影响（图1）。

图1 神经刺激对信鸽机器人飞行高度的动态控制示意图

研究结果表明，刺激频率（SF）是决定信鸽机器人飞行模式（上升或下降）的关键“开关”。当SF为60 Hz时，能有效控制信鸽机器人平均上升飞行12.241米，成功率高达为87.72%；相较之下，SF为80 Hz时则能有效控制信鸽机器人平均下降飞行15.655米，成功率高达90.52%（图2）。与此同时，SF低于40 Hz几乎对飞行高度无显著影响，而SF超过100 Hz则易导致飞行状态不稳定。研究还发现，刺激周期（SC）的数量直接决定高度变化幅度，在同一频率条件下，增加SC能使鸽子的上升或下降幅度进一步提高，实现对高度调节的定量可控（图3）。至于刺激间隔（ISI），虽然其对高度本身的影响不如SF和SC明显，但在一定条件下会影响飞行速度与鸽子的神经疲劳程度。适当延长ISI有助于减轻神经疲劳，从而在响应灵敏度和飞行稳定性之间达到平衡。值得注意的是，LoC核的电刺激对于飞行方向影响不大，信鸽机器人在飞行爬升或下降时依然能保持原有航向，轨迹曲率未现明显变化，这为“独立控制飞行高度而不干扰水平航向”提供了可行路径。

图2 不同刺激参数下信鸽机器人飞行高度控制的平均成功率

图3 不同刺激参数下机器鸽子飞行特性的动态变化

该研究首次明确了LoC核定向电刺激在信鸽机器人中实现飞行高度精准控制的潜力，为动物机器人的可控飞行作业建立了新的理论与技术支撑。

在可预见未来，信鸽机器人技术将为多个领域带来新机遇。在灾难救援中，搭载摄像头与传感器的信鸽机器人可凭借其敏捷度与自发避障能力深入险峻地形或废墟缝隙执行搜寻；在环境监测与城市巡检中，它能长时巡航并实时采集多维度数据，构建更完善的环境信息网络。

更重要的是，信鸽机器人所采用的脑机接口和闭环控制技术，将为半生物无人机或新型仿生飞行器的研发提供思路。通过深入研究飞行动物的神经调控机制，我们不仅可进一步完善飞行控制算法，也能对鸟类自身的运动生理学及神经科学产生更深入认识。随着技术的不断迭代，“信鸽机器人”在更多实际场景中都可能展翅高飞，成为融合生物与工程的新型载体。

戴振东，教授，国际仿生工程学会Fellow，享受国务院政府特殊津贴，在2011年、2019年和2021分别获得教育部、江苏省技术发明二等奖，主要从事生物信息与仿生调控、仿生机器人、仿生功能材料、多维力传感器等方面的研究，致力于推动仿生学研究的产业化。

王周义，南航机电学院副教授，主要从事动物运动行为及仿生机器人研究，围绕动物运动结构-功能关系，在仿生机械结构设计、动物机器人行为与调控等方面做了一系列交叉科学研究。

刘冰，中国科学院自动化所副研究员，主要研究植入式脑机接口与计算神经科学，聚焦于理解大脑皮层信息处理的编解码机制，在神经信息加工、类脑解码器设计以及脑机融合等方面开展了系统深入的研究工作。