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十年黄蜂导航研究:有助智能无人机更快找到回家路

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(原标题:十年黄蜂导航研究:有助智能无人机更快找到回家路)

摘要:澳大利亚国立大学的研究人员们,再次证明了“自然要比人类发明者更加聪明”。根据近十年来针对黄蜂(wasps)导航机制的研究,其发现有助于无人机和自动驾驶机器人变得更加智能。该团队仔细研究了在地面筑巢的黄蜂的飞行行为,尽管该物种会飞出很长远的距离,当仍能在觅食后轻松找到回家的路。

Wasp view simulation

昆虫虽小,但研究明白它们的行为却并非易事。为了深入了解黄蜂的导航问题,团队通过高速立体摄像头监测昆虫眼睛的运动,打造出了如上所示的虚拟视角。

这一3D模型允许他们追踪和评估黄蜂飞行中接收到的信息,并判断为何如此。有趣的是,黄蜂的行为明显不同于其它昆虫,但这主要归咎于它们的巢穴是在地面上(而不是更高的地方)。

以蜜蜂为例,它们会在每执行一次熟悉蜂巢外环境的侦查飞行之后,才会真的飞出去觅食一次。相比之下,黄蜂只要每天“自学”一次就够了。

这么做的好处是可以让黄蜂适应任何环境变化(有时甚至就在一夜之间)。每日飞出去的记忆会和持续的几次进行对比,左右校正可让它们实现更精准的着陆。

黄蜂会通过巢穴入口地面的新鲜记录进行判别,澳大利亚国立大学Jochen Zeil教授表示:“黄蜂的学习和归巢讷讷管理,比人类所知的还要更加高明,但这并不意味着我们不能借鉴昆虫的这种天分”。

例如,黄蜂并不需要通过记忆窄视野下的大量信息,因为它们的视觉“全景”且更加广阔,但分辨率要低得多。自主无人机采用这种摄像头机制,有助于显著降低成本和处理问题的难度。

在不丢失信息的情况下,机器人专家试图替换昂贵的高分辨率摄像头和减少能源消耗。这对视觉导航来说至关重要,我们的研究对其有帮助。

事实上,这并不是昆虫生物学在塑造未来机器人上的应用。比如本月早些时候报道过的可在狭窄空间运动的蟑螂机器人,以及德国Festo公司去年展示过的可避免密集群飞时发生碰撞的机器蝴蝶。

[编译自:SlashGear , 来源:ANU]

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