如何找到在电梯里面放屁的人（图）
如何找到在电梯里面放屁的人。2016菠萝物理学奖颁给天津大学检测技术与自动化装置专业的李吉功，以表彰他提出机器人自动追踪气味来源的新方法。不要装作你没有好奇过这个问题了，来看一看严肃科学是如何解答的吧。
如果把我们所拥有的几种外部感觉拟人化，视觉和听觉也许就是“傻白甜”一样的存在，单纯又好骗。但嗅觉就是比较机智的存在了——屋里开了一碗美酒，你就绝对不会把它闻成一碗臭豆腐。
这种精确辨认气味的能力是哪儿来的？这自然要归功于我们的嗅觉系统。尽管在人类中，超过一半编码嗅觉受体的基因都已在漫长的演化过程中罢了工，但嗅觉系统表示自己情绪非常稳定，发挥也很出色。根据2014年《科学》杂志上的一项研究估计，人类能够分辨一万亿种气味。即便闭上眼睛，我们也能轻易地判断哪个方向有东西烧焦了，闻出女朋友今天有没有喷香水，男朋友几天没换袜子……
就算人类的嗅觉系统相对机智，但也仅仅是在人类这几种外部感觉里横向比较一下得出的结果罢了。你纵向比较一下试试？分分钟被血虐。在诸如爆炸物和毒品探测这类专业任务中，人类的好朋友显然比人类牛很多，嗅探犬、嗅探鼠乃至嗅探象都能凭借发达的嗅觉屡立奇功。反观人类，不要说毒品探测了，屋子里一群人围坐在一起谈笑风生，转瞬间清风徐来，众人屏息，场面顿时变得十分尴尬。
你的嗅觉能很轻易地意识到，有一股来自肠道的气体在错误的时机被尽情地释放了出来，你的嗅觉也许还能模糊地感受到，这股来自肠道的气体大概来自哪个方向，但是你能定位出罪魁祸首吗？这可难说，中国有句古话（并没有）讲得好，闷声放臭屁，如果没有巨大声响的话，我们的嗅觉系统想要定位气味源头，就没那么简单了。
你可能会说，那没所谓啊，反正我们人类别的不多，唯独好朋友特别多。训练动物执行任务不就得了。然而，训练这些动物执行任务需要很长的时间，而且在持续的工作中难免疲劳。有没有办法避免这样的问题？从20世纪90年代起，科学家们就开始试图为机器人加上“鼻子”，让不知疲倦的移动机器人代替人类或其他动物搜索特定气味的源头所在。
那，他们做到了吗？“羽毛”一样的气味分布
无论是酒香，汗臭，还是屁味，气味传播的本质都一样，无非就是分子在空气中的扩散。气味分子在空气中的分布就好比寻宝游戏中的方向提示，能够帮助玩家向宝箱所在的位置走去。在空气中，气味分子被从气味源中释放出来，重获自由，当风来把它们吹散的时候，它们会很有性格地形成羽毛一样的分布状态，被形象（并文艺）地称为“烟羽”（Plume）。
移动机器人表示，我们的目标不是没有蛀牙，是要找到目标气味源的位置！如果要通过搜索行为实现这一目标，就要找到并跟踪这样的气味烟羽。然而室外风向变幻莫测，要靠鼻子追寻气味的烟羽那是相当的艰难。相对风速移动速度较慢的机器人可能无法一直与烟羽保持接触——气味线索一旦跟丢了，要找到目标也就难上加难。
这些问题不解决，机器人也没辙。天津大学电气与自动化工程学院的孟庆浩教授和李吉功博士就这样踏着七彩祥云出现，给气味源定位机器人出了三个大招。
烟羽不来，我走过去
在实验中，李吉功在天大校园地面上搁了一个家用加湿器，让它缓缓喷出酒精。李吉功的机器人要借助自己身上的气体传感器去摸索酒精气味源的位置。（机器人：宝宝心里苦，你又不让我喝酒，为什么要撩我？）
前面讲到，气味源就好比鸟羽的羽根。要追溯到羽根，就得先找到羽毛。人家机器人自己有脚（轮子），这点主观能动性还是有的，风吹得这么不羁，劳资干等着气味吹过来？合适吗？那得等哪年去！
主动出击不是问题，路线才是问题！想找到气味源，到底应该是怎么个走法？李吉功博士开发出了一种“流向随动Z字形烟羽发现方法”，能够让机器人在搜索区域内以折线路径移动，并根据当前的气流的流向（即风向）和有待搜索的区域面积大小判断是否偏转搜寻路线。
虽然这种“踱遍全场”的搜索方法看起来有点费力不讨好，但对移动机器人来说这已经是相对有效的方式了。只要在某个位置碰上烟羽，机器人就可以一扫苦寻不着的郁闷，马上开始“顺藤摸瓜”寻找源头。
迟钝的鼻子，要怎么闻？
在气流瞬息万变的室外环境中，要跟踪辛苦遇见的烟羽，没点福尔摩斯般的机智与推理可不行。研究者们常常利用算法将特定位置的气味浓度转化成两种判断：“哈哈哈我测到了气味！”和“嘤嘤嘤我啥都没闻着……”。这两者的分野，则常常被定为某个固定气味浓度阈值。
然而，就像你失恋过后也没那么容易调整心情重新开始一样，常用的气体传感器（金属氧化物半导体器件）在感测一次气味后恢复到0浓度所需的时间也比较长，往往需要十几秒甚至数十秒。气味浓度阈值一旦固定，机器人就懵逼了。比如这一秒的气味浓度已经比之前要小，提示机器人正在脱离烟羽，但浓度如果还是高于阈值，机器人就会觉得，嗯，我还是没走错。事实上却可能正在失去与烟羽的接触，错失跟踪到气味源的良机。
这种情况可一定要避免，怎么办？我们不定绝对值，我们测相对值不就得了！李吉功让机器人把这一时刻测得的气味浓度与前一段时间测得的气味浓度的滑动平均值相比较——只有在浓度相对上升的情况下，这一时刻才会被确定地判断为“测到气味”。在风速/风向仪的帮助之下，这样的算法设计能帮助机器人尽快找到蛛丝马迹，追踪到气味源所在。
能够定位气味源的移动机器人（云台摄像机在李吉功的研究中未被使用，机器人只能依赖自己的“鼻子”去寻找喷出酒精的气味源。） 图片来源：李吉功
顺藤摸瓜，找到气味源头
一旦测得气味，机器人就会开始根据最近一段时间的风速/风向信息计算气味从何而来，判断气味源最可能存在的区域，规划一条搜索路径并沿着该路径进发，并在路上根据当前的风向不断调整搜索路径，直到找到目标——或者找不到。这就是所谓的“顺藤摸瓜”式烟羽跟踪。
当整个搜索路径都查过一遍但却没有丝毫气味的消息，机器人就会意识到自己“跟丢”了烟羽。好在机器人就是比较洒脱，它们也不会像丢了玩具的小孩子一样急得掉眼泪，而是保持情绪稳定，立刻进入“烟羽再发现”模式，通过局部搜索，最终再次发现烟羽，回到跟踪烟羽的正轨。当然，如果不幸发生上述状况，到最终找到气味源所在的地方时，加湿器里的乙醇恐怕又少了许多。
不仅是找酒
三个大招放出来了，李吉功为移动机器人建立的气味源搜索方案也完工了。接下来的环节，就要看机器人争不争气了。他和同事把机器人搬到了天津大学的足球场上，开始了一遍又一遍的测试。由于在室外要“看天吃饭”，适合实验的机会有时并不多，一旦有好的时机，对机器人的优化就会持续进行。就是炎热的夏天，研究者也会从早上八九点做到下午四五点。但令人欣慰的是，大量的仿真和实物实验证实，机器人利用这套方案能够适应室外气流的快速变化，并能可靠地发现和跟踪烟羽，准确估计气味源所在的位置，最终确认气味源。
虽然在这些实验中，机器人闻来闻去闻的都只是普普通通的乙醇（还好机器人不会醉），但它所采用的搜寻方法将能够被应用到更多有实际应用价值的领域。无论是对日常生活中的火灾早期监测、有毒/有害气体的泄漏点查找，还是针对爆炸物的反恐侦察、深海喷发性矿产的勘探，在越来越多研究者的共同努力下，气味源定位机器人将代替专业人员或动物发挥更大的作用。当然了，如果你想在聚会中找出那个排毒气的家伙……也不是不可以啦！