無人機通常給人的印象是吵雜且顯眼。它們在空中以異常線性的方式移動，並能精準懸停，這些特點使其在自然環境中顯得格格不入，容易引人注目。

在本週雪梨舉行的 RSS 2026 會議上，西北大學的機器人學家展示了一款名為「幻影扭轉」（Phantom Twist）的無人機。這款無人機對人類來說幾乎是隱形的，其在飛行中的可見度比一般四軸飛行器低一個數量級。他們透過計算設計實現了這一點，儘管最終的硬體設計可能比傳統四軸飛行器更顯突兀，但其運作效果卻令人驚訝。

即使無人機本身難以看見，其背後的原理卻很簡單。透過在飛行中以每秒 15 到 25 赫茲的速度旋轉，「幻影扭轉」利用了人類相對平庸的視覺系統，將一個實體旋轉物體轉化為不透明的模糊影像。

人類的眼睛需要一定的時間（通常約 100 毫秒）來整合所見的影像，然後才將完整的場景傳送給大腦處理。快速移動的物體會對這個系統造成困擾，因為如果移動速度夠快，我們的眼睛會被迫將這種運動平均到整個場景中，與背景結合，從而產生透明的模糊效果。這種現象被稱為「視覺暫留」。對於像「幻影扭轉」這樣高速旋轉的物體，這種運動模糊來自於無人機的快速旋轉，而其之所以有效，是因為無人機的大部分巧妙設計都是空心的。

飛行中旋轉的無人機並非新鮮事，我們過去曾報導過許多類似的設計，包括 Picolissimo 和許多受楓樹種子旋轉飛行啟發的「輪迴」無人機。然而，「幻影扭轉」的獨特之處在於，其設計是透過計算優化來實現低可見度，這也讓它顯得非常奇特。

在深入探討之前，先快速說明這類無人機如何實現可控飛行，因為這並非顯而易見。僅憑單一馬達且沒有控制面，唯一的控制輸入就是透過馬達本身。透過在每次旋轉的適當時機，精準地脈衝式調整馬達速度，無人機就能向任何方向移動。高度控制則來自於改變整體馬達推力，而其旋轉特性也使無人機具備被動穩定性。

這種無人機所需的組件包括馬達和螺旋槳、幾顆電池、一個控制器、一些配重（可以用更多電池或酬載取代）、0.8 毫米碳纖維桿來連接所有部件，以及一個用於手持發射器的連接器，以便將整個裝置加速。這些組件的實際排列方式出乎意料地靈活，而這正是隱形效果的關鍵所在。

西北大學的 Michael Rubenstein 解釋說：「設計空間是高維度的。」「人類很難推斷出穩定飛行所需的物理限制與旋轉無人機視覺外觀之間的所有權衡，我不認為我們自己能輕易達到這種低可見度的設計。」

「幻影扭轉」的可見度（或不可見度）主要取決於從觀察者角度看，不同組件彼此對齊的程度。當無人機飛行時，越多的組件彼此對齊，透過旋轉無人機看到的背景就越少，無人機也就越顯眼。由於人們可能從多個不同角度觀察無人機，且無人機必須足夠穩定才能進行受控飛行，因此需要同時優化許多不同的因素，這就是計算設計在此處發揮作用的原因。

「幻影扭轉」的最終設計是透過迭代優化器生成的，其目標是最小化一個名為「學習感知圖像塊相似度」（Learned Perceptual Image Patch Similarity, LPIPS）的指標，同時確保設計在物理上可行。LPIPS 是衡量兩張圖像之間差異的指標：一張是背景圖像，另一張是疊加了模擬旋轉無人機的背景圖像。差異越小，設計就越隱形。

Rubenstein 表示，儘管人類很難同時考慮所有變數，但最終的設計確實具有直觀意義，因為「自動化流程偏好在旋轉時組件不會視覺重疊，或者組件靠近旋轉中心的佈局。」

從約 20,000 種可行的「幻影扭轉」配置中，優化後的設計（您在圖片和影片中看到或沒看到的那個）的 LPIPS 分數為 0.0104。人類設計的「幻影扭轉」可見度約是其兩倍，LPIPS 分數約為 0.2；而相同尺寸的傳統四軸飛行器則會顯眼十倍以上。此外，電線佈局以及提高組件本身的基礎透明度，仍有進一步優化的空間。

「幻影扭轉」目前是透過光學追蹤系統控制的，這意味著它還無法在受控環境之外飛行。但 Rubenstein 過去曾依循類似原理建造過其他能在戶外成功飛行的無人機，他對運用這些技術讓「幻影扭轉」走出實驗室感到樂觀。他表示，這種旋轉行為甚至可能帶來一些有用的感測能力。

「一個有趣的潛力是在旋轉的機身上安裝攝影機。當飛行器旋轉時，它可以捕捉各個方向的影像，有效創建其周圍 360 度視圖，可用於機載導航和控制。」

至於像「幻影扭轉」這樣的無人機可以用於何處——假設噪音能得到一定程度的緩解（且有潛在方法可以實現），那麼這種隱形微型無人機可以執行各種任務，其中最明顯的應用就是秘密監控。Rubenstein 個人則對觀察野生動物的潛力感到興奮，「這種侵擾性較低的無人機可以在觀察動物的同時，最大程度地減少對其自然行為的影響。」大象們肯定會很欣賞這一點。

欲深入了解此專案的所有細節，請閱讀本週在雪梨 RSS 2026 會議上發表的論文：《使用人類感知指標進行低可見度無人機的計算設計》（Computational Design of a Low-Visibility UAV Using a Human-Aligned Perceptual Metric），作者為西北大學的 Jingxian Wang、Chen Yu、David Matthews、Emma Alexander、Sam Kriegman 和 Michael Rubenstein。