在蜜蜂中，采蜜者通过摇摆舞与蚁巢中的其他成员交流食物来源的方向和“距离”。行为研究表明，舞动的采蜜者在外飞（从巢穴到食物来源）时，依据视觉线索（尤其是视觉流）估计这个“距离”，即使在山坡上也是如此。虽然之前提出了基于视觉流的、生物上合理的蜜蜂视觉里程计模型，但其在不平坦地形下的稳健性尚未得到研究。在本研究中，我们提出了一种名为Surf的蜜蜂视觉里程计新模型，该模型将头部平齐与蜜蜂复眼的持续重新定位结合，确保相对于所飞越坡度的稳定。由于模拟蜜蜂的复眼通常与表面保持平行，感知腹面和发散视觉流的方向往往保持垂直于表面，提高了在地形不规则性条件下的检测稳健性。在对不平坦地形和不同风速条件下的开放场模拟中，Surf模型相比之前在相同条件下评估的模型展现出更高的准确性，同时保持了精确性。Surf模型的可靠性解释了蜜蜂观察到的“山坡”行为（上坡和下坡），并为在不平坦地形和室内空间导航的简约型空中机器人提供了有希望的应用前景。
Bergantin等人（星期三）研究了这个问题。