Навигация дронов по данным полёта бабочек

Стратегия навигации ночных бабочек может быть использована для разработки программ, помогающих дронам ориентироваться в незнакомой среде. К такому выводу пришли исследователи из Бостонского университета и Университета Вашингтона, опубликовавшие работу в журнале PLOS Computational Biology.

Метод исследования

• Для изучения навигации 8 бражников (Manduca sexta) закрепили на стержнях, соединённых с измерителем крутящего момента.
• Перед бабочками проецировали движущуюся сцену "виртуального леса", созданную световыми лучами.
• Данные о полёте использовали для построения математической модели траектории, которую затем перевели в программу для управления дроном.

Результаты и сравнение

• В симуляциях одного и того же леса, а также новых конфигураций с разной плотностью деревьев, сравнивали работу дрона и модель поведения бабочки.
• Установлено, что бражники в основном полагаются на паттерн кажущегося движения объектов, вызванного их полётом. Это согласуется с исследованиями поведения других насекомых.
• Однако оптимизированные для дронов программы показали на 60% лучшие результаты в симуляции леса, поскольку также использовали информацию о точном местоположении объектов.

Адаптивность стратегий

• Хотя учёным удалось оптимизировать стратегию бабочек для повышения эффективности в определённых условиях, оригинальная стратегия бражников оказалась более адаптивной и хорошо работала в различных конфигурациях леса.
• Модель бабочки показала лучшие результаты в густом лесу, что указывает на эволюцию стратегии, адаптированной к плотным зарослям, в которых эти насекомые часто обитают.

Вывод

Использование реальных данных о траекториях полёта животных позволяет программировать биовдохновлённые дроны, способные к автономной навигации в сложных, загромождённых средах.