혼란 속의 꿀벌: 시각적으로 유도된 자율 내비게이션을 영감을 주기 위한 비행 전략 관찰

곤충은 다양한 응용을 위한 로봇 시스템의 영감으로 오랫동안 사용되어 왔습니다. 꿀벌은 자율 로봇의 공중 내비게이션을 위한 전략의 발견과 구현에 있어 유망한 모델로 떠올랐습니다. 이는 복잡한 공간 환경을 안전하게 탐색하기 위해 시각적으로 유도된 강력한 행동을 수행하는 꿀벌의 능력에 의해 동기가 부여됩니다. 이 민첩한 유기체가 시각적 혼란을 극복할 때 수행하는 특정 비행 행동은 특히 관련이 있으며, 현대 자율 차량은 유사한 혼잡한 환경에서 작동하며, 최소한의 감지와 강력한 제어가 필요합니다. 본 리뷰는 혼란 속에서의 꿀벌 비행 행동에 대한 행동 연구의 발견을 정리하고, 로봇 플랫폼을 위한 생체 영감을받은 내비게이션 전략 구현의 보완적 발전을 나거입니다. 꿀벌이 혼란을 탐색하는 데 도움이 되는 광학 흐름과 같은 중요한 시각 입력의 감각적 메커니즘과 두드러진 속성이 기능적 관점에서 논의됩니다. 속도 조절, 충돌 회피 및 격차 횡단을 포함한 주요 행동을 수행하기 위한 전략에 대한 기존 가설들이 설명됩니다. 로봇 공학으로의 전이를 촉진하기 위해, 대표적인 혼란 환경에서 꿀벌 같은 내비게이션 행동을 생성하기 위한 제어 법칙의 개요가 제시됩니다. 마지막으로, 우리는 꿀벌 영감을 받은 로봇 제어에 관한 지난 10년간의 연구를 정리하고, 생물학, 공학 및 로봇 공학의 경계에서 작동하는 생체 영감을 받은 로봇 연구의 미래 연구 방향을 강조합니다. 우리의 분석과 조사를 통해, 우리는 꿀벌 비행 행동의 신경생태학에 대한 이해를 심화하기 위한 열려 있는 질문과 연구 방향을 식별합니다.