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      昆虫交配为无人机提供了经验教训

      来源:风力发电机_广州太和风力发电设备有限公司 发布时间:2019-04-30 点击次数:

           雄蛾通过沿着信息素(气味)羽流(通常飞行数百米)来定位雌蛾。要实现这一目标,需要两种策略:雄蛾必须找到信息素羽流的外壳,然后迎风飞去。
          
           你能理解这种昆虫行为在机器人学中的有用性吗是的,据两位昆虫学家说,他们的计算机模拟研究表明,昆虫的这种行为对飞行机器人(UAV)有影响,后者在空中寻找特征气味。
          
           昆虫学家模拟了羽毛的分散和昆虫的飞行策略。他们的模型部分基于森林中观察到的吉普赛蛾行为和风洞中的实验。计算机模拟的使用允许测试许多在野外不能直接观察到的条件。
          
           仿真结果表明,机器人飞行器-空气或地面程序接触气味羽流在设置寻径时不需要检测气流。
          
           Ringcard说,我们的模拟结果表明,随机行走——随风改变方向,规律地改变方向——为羽状物的初始检测创造了最有效的路径,从而为飞蛾找到它们的来源提供了可能。D.在他的实验室里的研究。这个策略最有可能导致与羽流的接触。这个结论与我们以前对飞蛾搜索飞行的实地观察相一致,并且表明以前的理论研究表明,风向流的特定标题,如横风偏差,不是最佳的。我们已经预测了我们的模拟结果表明顺风路径是最不成功的。
          
           他说,这一过程在飞蛾、苍蝇和蚊子等飞虫身上得到了很好的理解。但首先,必须找到羽状物,而有效搜索策略的最佳规则——以最小的能耗快速找到羽状物——尚未确定。
          
           本研究的一个应用可能是利用机载无人机从污染物中寻找气味源,无人机可以模拟气味寻找昆虫的自然定向路径。
          
           研究人员模拟了成批的100只虚拟飞蛾,这些飞蛾同时在无限区域独立搜索气味羽流,以模拟自然风条件。该模型创建了一个弯曲的风向和一个自然气味羽的精细结构。
          
           这项研究得到了海军研究办公室的支持,卡德是昆虫学系的AM Boyce的主席。他在西班牙加泰罗尼亚中央大学维多利亚大学参加了约瑟夫·鲍的研究。鲍是卡德实验室的博士后研究员。
          
           Card和BAU使用的羽流组件依赖于UCR电气和计算机工程教授JayFarrell开发的模型。
          
          
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