一群小机器人进入陌生场地，没有领队，也看不到全貌，怎样判断自己身处什么形状的空间？这项发表于 Science Robotics 的工作给出一种群体解法：每台机器人只与附近同伴交换少量信息，整个群体便能估计场地的整体几何。
这里的“听”不是接收真实回声。据 arXiv 公开的早期版本，机器人通过近邻传播信息，模拟拉普拉斯算子——描述信息如何在空间中扩散的数学工具，再提取它的特征谱。谱可以理解为空间的“音色指纹”：场地形状不同，信息扩散留下的指纹通常也不同。作者在稀疏的 Kilobot 小型机器人群中做了一次性形状分类，并报告机器人数量与合适通信半径之间存在通用尺度关系。
值得注意的是，这套“spectral swarm robotics”不要求任何一台机器人掌握完整地图，也不依赖中央电脑。它展示了局部交流如何汇成全局感知；至于面对更复杂、动态的真实环境能否保持效果，现有材料未披露。