对于研发新机器人和计算技术的研究人员来说，自然是最有价值的灵感来源之一。例如，近年来，世界各地的研究团队都试图在小型机器人中进行人工工作，这对开发新机器人和计算技术的研究人员来说，自然是最有价值的灵感来源之一。例如，近年来，世界各地的研究团队试图在小型机器人中人工复制在昆虫中观察到的行为及其底层生物机制。
最近的一次尝试是由内华达大学的一组研究人员进行的，他们开发了一种算法，这种算法受估计果蝇和其他飞行昆虫在周围移动时的相对运动的机制的启发。在arXiv上发表的一篇论文中介绍了该算法。这是基于之前的两项研究，探索了昆虫如何估计距离以及它们的大脑如何处理视觉信息。
“我们的项目来自两个完全不同的兴趣，”进行这项研究的研究人员之一芙罗莉丝范布鲁格尔告诉TechXplore。“首先，我们想根据目前已知的关于视觉处理神经回路工作原理的信息，引入一个关于动物，尤其是昆虫，如何利用视觉信息来测量飞行速度的假设。飞行速度的测量对许多行为是有用的。其次，目前无人机估计速度所使用的方法要么依赖于GPS(并不总是可用)，要么依赖于计算昂贵的算法(限制了小型系统的飞行时间)。”
到目前为止，研究人员还无法确定微小昆虫估计自己移动速度和与周围物体距离的确切生物机制。然而，这些机制似乎在许多使昆虫能够生存的行为中发挥了关键作用，例如，在寻找食物、寻找合适的伴侣或产卵的过程中。
过去的神经科学研究表明，昆虫的行为很大程度上取决于它们对运动的感知，即视觉的流动。更具体地说，证据表明，昆虫利用光流信息来估计所谓的相对运动，相对运动等于它们的速度与它们与周围物体之间的距离之比。
Van Breugel解释说，“从视觉信息中估计速度需要计算图像序列的二阶导数。”一阶导数产生描述物体在视场中移动速度的光流。光流取决于这些物体之间的距离以及它们的速度与观察者的速度之差；因此，它只提供了一个距离和速度的比值。”
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