陈丹的博客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比照，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。
在不丧失信息的情况下，机器人专家试图交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。
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