【據(jù)英國(guó)牛津大學(xué)網(wǎng)站2022年6月30日?qǐng)?bào)道】英國(guó)牛津大學(xué)的科學(xué)家通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，鷹在降落過(guò)程中會(huì)控制其飛行方式，以確保獲得最安全的著陸條件，雖然這樣做需要更長(zhǎng)的時(shí)間和更多的能量。
研究團(tuán)隊(duì)在實(shí)驗(yàn)室布置了20臺(tái)動(dòng)作捕捉攝像機(jī)，對(duì)四只戴著微小反光標(biāo)記的哈里斯鷹在兩個(gè)棲木間來(lái)回飛行的精確動(dòng)作進(jìn)行了跟蹤記錄，使研究團(tuán)隊(duì)能夠在1500多次飛行中重現(xiàn)這些鷹的飛行軌跡。然后，研究人員使用計(jì)算機(jī)模擬來(lái)理解這些鳥選擇特定路徑棲息的原因。研究人員發(fā)現(xiàn)，鷹降落時(shí)要減速到安全速度，其選擇的飛行路徑可以最大限度地減小失速風(fēng)險(xiǎn)。
為了最大限度地減少失速，老鷹在拍打翅膀的同時(shí)向下俯沖，展開(kāi)翅膀，然后通過(guò)選擇合適的速度和位置落到棲木上。
觀察鳥類并了解它們?nèi)绾谓鉀Q安全著陸問(wèn)題，有助于人們?yōu)橐恍┘夹g(shù)找到新的仿生設(shè)計(jì)解決方案。因此了解鳥類如何通過(guò)優(yōu)化其著陸動(dòng)作，可能會(huì)有助于開(kāi)發(fā)能夠像鳥類一樣棲息的小型飛機(jī)。
同時(shí)，了解鳥類如何學(xué)習(xí)復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)任務(wù)（如著陸）也可能有助于人工智能（AI）的改進(jìn)。“運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)使我們能夠一次分析數(shù)千次飛行，解決我們以前從未解決過(guò)的問(wèn)題。”參與該項(xiàng)研究的Graham Taylor教授表示，“展望未來(lái)，這為理解動(dòng)物如何學(xué)習(xí)復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)任務(wù)（如學(xué)習(xí)飛行）以及機(jī)器人系統(tǒng)如何完成同樣的任務(wù)開(kāi)拓了廣闊的前景”。
該項(xiàng)研究的相關(guān)論文“optimization of avian perching manoeuvres”已在《自然》雜志上發(fā)表。 luneburg lens
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