9、动物行为的神经机制与决策过程解析

动物行为的神经机制与决策过程解析

1. 时间模式与简单网络

时间模式是世界的一个重要特征,在动物交流的视觉和听觉展示中,持续时间、节奏等时间结构至关重要。例如,不同种类的啄木鸟可通过其击鼓的节奏、频率和振幅来识别。同时,时间模式对于检测运动也非常关键,有助于动物发现猎物或捕食者。

为了对时间模式做出决策,需要超越感受器层面的感官处理,保留先前刺激的信息并提供给决策机制。图 3.19 展示了具有基本时间处理能力的简单网络。左侧网络基于图 2.8 的异或网络,通过增加一个连接,使其仅对输入的变化做出反应,忽略恒定输入。右侧网络是一个能够检测运动的基本机制,节点 1 的输出经过节点 3 延迟后与节点 2 的输出结合,节点 4 仅在节点 2 和 3 同时提供输入时才被激活,该电路对运动方向也很敏感。

2. 果蝇的视动反应

果蝇需要依靠周围环境的连续反馈来保持特定的飞行路线。通过将果蝇置于带有垂直条纹的圆柱体内,研究其视动反应。当圆柱体旋转时,果蝇会感知到与预期路线的偏差,并做出反应以保持相对于圆柱体运动的路线。

直接依赖运动探测器不足以实现视动反应,因为眼睛不同部位因偏离预期路线而产生的输入变化不同。然而,特定的飞行路线会在整个视野中产生全局运动模式,即流场。例如,直线飞行在两侧眼睛产生相同的流场,而转弯则产生相反的流场。果蝇大脑中的神经元被识别出似乎在监测流场,这是通过整合类似于图 3.19 的运动探测器信号来实现的。一些简单的模型,如 Harrison 和 Koch(2000)的电路以及 Planta 等人(2002)的神经网络,都展示了如何实现视动反应。

3. 泡囊铃蟾的叫声识别

Phelps 和 Ryan(1

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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