根据阿德莱德大学和隆德大学的工程师和神经科学家团队进行的一项开创性研究,昆虫可视化和捕食猎物的方式有助于改善自主机器人技术。
今天发表在《神经工程杂志》上的这项研究开发了一种自动机器人,可以基于昆虫的视觉跟踪来测试目标并追踪可视化模型。
“在工业,保健和医疗服务以及娱乐产品中使用移动机器人的兴趣不断发展中国机械网okmao.com。但是,我们的机器人仍远远落后于生物系统中现有算法的准确性,效率和适应性, ”该论文的主要作者,机械工程博士学位的学生Zahra Bagheri说。
她说:“自然界提供了现实的现实解决方案的概念证明,并且经过数百万年的发展,这些解决方案非常高效。”
“昆虫能够表现出非常复杂的行为,但与最高效的数字处理器相比,其微型大脑消耗的能量很小。
我们的研究旨在发现构成昆虫目标检测和选择基础的行为和神经元机制是否能够提供这是机器人自主执行类似任务的蓝图。”维德曼博士说,他是阿德莱德大学视觉生理学和神经生物学实验室的负责人。
O'Carroll教授说:“在自然背景和人工视觉系统中,在混乱的背景下检测和跟踪移动物体都是最具挑战性的任务。我们正在研究昆虫大脑用于目标跟踪的实际算法,以激发机器人的灵感。” (瑞典隆德大学生物系)。
该研究小组使用了蜻蜓大脑中“小目标运动检测器”神经元的记录来开发闭环目标检测和跟踪算法。为了测试其在现实条件下的性能,他们在一个机器人平台上实施了该模型,该平台使用了基于昆虫行为的主动追踪策略。
Wiederman博士说:“这是第一次在自动机器人上实现了由昆虫神经生理学启发的目标跟踪模型,并在实际条件下对其进行了测试。”
“尽管我们在实验中使用了一系列挑战性条件;低对比度目标,严重混乱的环境和干扰因素的存在,但机器人在闭环跟踪目标方面仍然表现出色。
这种性能可以实现实时应用非常简单的处理器。” Cazzolato教授(阿德莱德大学机械工程学院)说。
Bagheri女士说:“我们发现了昆虫的神经元系统如何应对目标跟踪和追踪过程中各种挑战的见解。”
该团队希望他们的硬件实现将为更好地了解昆虫的感觉运动系统提供一个平台,并为工程应用提供原型。