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Wavelet-based visual compass
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AI
DOI：10.1371/journal.pone.0344575.png)
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摘要
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对于许多蚂蚁物种，成功的视觉导航对个体和蚁群的生存至关重要，这意味着这些大脑小型昆虫已进化成为卓越的导航者。这使得它们成为仿生机器人研究的理想灵感来源。视觉罗盘式快照模型已被用于模拟蚂蚁的视觉导航，并已应用于视觉教-复式机器人导航。在这些模型中，蚂蚁首次行进路线时存储的图像或“快照”与复现路线时体验的视图进行比较，以推导出方向，引导蚂蚁沿路线行进（而非像视觉归巢那样导航至离散目标位置）。虽然大多数视觉罗盘快照模型使用了原始图像，但我们在初步工作中表明，通过哈尔小波进行视觉预处理（量化图像中每个位置的空间频率）可以提高快照的鲁棒性。这些小波通过模仿自然视觉系统的处理方式，有效过滤图像中特定空间频率的定向边缘。在此，我们通过研究方向恢复在自然扰动下的特性和极限，扩展了我们的发现，重点比较了不同分辨率下的小波与边缘处理或原始图像。我们发现：(1) 高频局部小波系数突出了远距离物体；(2) 当分辨率降低时，该效应消失，因为远距离物体模糊在一起；(3) 若使用视觉罗盘式快照导航，可通过选择合适的图像处理来补偿环境扰动。我们的工作扩展了基于空间频率编码的快照导航研究，该领域主要关注应用于视觉归巢的非局部化编码（如傅里叶变换），通过提供对局部空间频率编码及其在视觉罗盘式方向恢复中用于路线跟踪的优缺点的深入分析来实现。
Keyword:
DESERT ANTS
NAVIGATION
LOCALIZATION
RECOGNITION
ORIENTATION
SKYLINE
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