人类的很多发明都是受动物的启发，比如根据蝙蝠的回声定位系统，发明了雷达；根据鲸鱼的外形及鱼鳔发明了潜水艇等等。如果根据昆虫微小的脑结构，发明一种在复杂条件下，依旧运动自如的机器人，该有多好呢。想象一下，这个机器人不仅能够完成定向动作，还可以像昆虫一样，具备超强的导航和生存能力，这将会是多么完美的一件事。

最近，大量来自昆虫神经学的数据，为构建完整的昆虫大脑模型提供了可能性，这诱人的成果如果运用到机器人技术上，将会迎来机器人技术的飞速发展。

人类大脑大约有860亿个神经元，相比之下，昆虫的大脑绝对是控制复杂行为的微小脑结构。考虑到昆虫的脑结构和神经回路是独立进化的，所以此类程序相比于以脊椎动物大脑为模型的机器人程序而言，具有很大的优势和吸引力。同时，尽管昆虫的体型、行为、栖息地和生活方式各不相同，但它们的大脑组织存在很多令人惊讶的一致性，这种一致性将会为我们提供一种高效且通用的技术方案。

构建昆虫大脑模型，需要深入了解其神经回路，这就需要结合多门学科，包括通过神经解刨学、神经遗传学和神经生理学分析，了解其大脑结构以及神经回路之间的联系。得益于神经遗传学的最新进展，目前可以对自由运动的动物中单个神经元的活动进行精确的控制。根据这种研究方法，可以进行预测跟踪、身体协调、导航能力和学习能力的研究。

下面将以蜻蜓为例，介绍一下视觉追踪机器人的进展。

你知道吗？蜻蜓的眼睛是由许多小眼组成，每只复眼有大约上万个不等的小眼，每一只小眼都是一个小型的照相机，摄入周围的物体，形成图像，此外还可以进行测速。

小眼是复眼的组成部分，是一个细小的独立感光组织，由角膜、晶状体及感光细胞组成，能够分辨光暗及颜色。昆虫的小眼面一般呈六角形，它的数目、大小和形状在各种昆虫中差别很大。

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蜻蜓的视觉追踪已经被运用在轮式机器人平台上了。这种机器人技术的实现，涉及昆虫的视觉处理系统，包括分辨率、光谱灵敏度以及时空高通滤波，从而使其对刺激物的快速变化反应最大。当机器人快速移动时，它通过扫视的视觉方式追踪目标，从而获取目标物体的位置、速度及运动轨迹等相关信息，经过分析和处理，实现对运动目标的行为认知，进而完成更高一级的检测任务。

另外，在所有的昆虫大脑中有一个重要的子神经回路，那便是「蘑菇体」，这个区域与昆虫的嗅觉学习和记忆相关。

一项最新的研究评估了增强型蘑菇体模型在机器人中的应用，这类机器人可以针对真实世界中的位置进行有效识别。这项研究也从侧面表明了，蘑菇体的关键功能在于：针对目标刺激物的信息，进行有效的重新编码，即使在外界复杂的条件下，也可以进行位置识别和自动导航。

相信在不久的将来，通过上述两种不同的昆虫大脑神经模型，科学家与工程师们可以构建出主动响应环境变化，从而自由运动并获取信息的智能机器人。届时，我们也将再次沐浴科技进步的春风。

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