Обнаружение мотыльком запахов улучшит передовых роботов

17.10.2024

Исследование, опубликованное в Scientific Reports, использовало высокоскоростную фотограмметрию для анализа аэродинамических последствий движений крыльев мотылька. Исследователи обнаружили, что шелкопряд избирательно отбирает феромоны спереди и «сканирует» пространство, вращая свое тело во время взмахов. Такое направленное отслеживание помогает в обнаружении источников запаха.

Эти результаты могут вдохновить на инновации в области беспилотников и других роботизированных систем, оснащенных возможностями обнаружения запаха. Понимая, как шелкопряд манипулирует потоком воздуха, исследователи могут разработать принципы проектирования для роботов, чтобы оптимизировать их способность обнаруживать источники запаха в различных средах. Это может иметь практическое применение в спасательных работах при стихийных бедствиях, экологическом мониторинге и других областях, где обнаружение запаха имеет решающее значение.

Добавить комментарий

Your email address will not be published.

Предыдущая история

ИИ поможет сохранить искусство кантонского фарфора

Next Story

Математика страха: как использовать цифры, чтобы убедить людей в серьезности проблемы

Последние из Технология

У Cisco украли огромный объем данных: клиенты, корпоративные документы

17.10.2024
По словам IntelBroker, взлом произошел 6 октября 2024 года и привел к краже различных конфиденциальных данных, включая исходный код, учетные данные, сертификаты, информацию о клиентах и внутренние документы. Хакер поделился

ИИ поможет сохранить искусство кантонского фарфора

17.10.2024
Ученые Гонконгского политехнического университета (PolyU) разработали творческую платформу под названием «Красота кантонского фарфора», направленную на сохранение и обучение искусству этого традиционного ремесла. Это искусно изготовленный декоративный

Глаза кошек вдохновили на создание системы зрения для автономных роботов

17.10.2024
Новая система решает ограничения традиционных роботизированных камер, которые часто испытывают трудности с идентификацией объектов в сложных или условиях низкой освещенности. Фильтруя ненужный свет и
Перейти кTop