渡り鳥の群れの大域的な制御機構

候鸟群的全球控制机制

基本信息

批准号：
19K12150
负责人：
早川美徳
金额：
$ 2.5万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

V字や鉤型等が特徴的な編隊飛行を呈する渡り鳥の群れは、そのサイズも、形も、動的に大きく変動しているが、実データに基づいて数理モデルとそのパラメータを推定することにより、その様態や安定性を理解しようとするのが本研究のねらいである。研究期間を１年延長の上、４年度目には、宮城県の渡り鳥飛来地においてステレオカメラで撮影し蓄積してきたマガン等の飛行画像のデータについて画像処理を進め、定量的な分析に十分に耐えうる精度の軌跡データを多数収集することができた。画像中の鳥の特定部位の検知に畳み込みニューラルネットモデルを用いたり、時系列の推定に用いる際のカルマン平滑化アルゴリズムを見直す等によって、計測の実質的な誤差を低減することに成功した。群れの各個体は前方の個体との相対的な位置と速度を調整しつつ、非対称的な相互作用を通じて編隊を維持しており、それを表現する運動方程式を状態空間とするようなベイズ構造時系列モデルを構成した。その上で、実測により得た鳥の軌跡データを粒子フィルターによって処理することで、運動のパラメータ、すなわち、有効的な「バネ定数」や「減衰係数」を推定することに成功した。一車線での交通流のような一次元的な集団運動の不安定性はstring instabilityとして制御工学の分野で知られていたものであるが、渡り鳥の群れも同様の数理的なクラスとして理解できる。本研究ではそれをさらに進めて、一次元的な群れが安定的に維持可能な臨界的なサイズ（個体数）と有効相互作用との関係を導くことができた。これらのパラメータは、群れの状況や群れの中の個体の位置によっても変化しており、群れの多様な様態との関連性を示唆する結果を得た。

候鸟群以V形和钩形队形飞行，其大小和形状动态波动很大，但根据实际数据估计数学模型及其参数很重要。本研究的目的是。了解其模式和稳定性。研究周期延长了一年，第四年，我们对宫城县候鸟栖息地用立体相机拍摄的白额雁等鸟类的飞行图像数据进行了图像处理，取得了足够的成果。我们能够以可接受的精度收集大量轨迹数据。通过使用卷积神经网络模型来检测图像中鸟类的特定部分，并审查用于估计时间序列的卡尔曼平滑算法，他们成功地减少了测量中的实质性误差。群体中的每个个体通过不对称相互作用维持队形，同时调整其相对于前面个体的位置和速度，并构建了贝叶斯结构，其中表达这一点的运动方程是状态空间A级数模型。然后，通过使用粒子滤波器处理实际测量获得的鸟的轨迹数据，他们成功地估计了运动参数，即有效的“弹簧常数”和“阻尼系数”。一维集体运动的不稳定性，例如一条车道上的交通流量，在控制工程领域被称为弦不稳定性，成群的候鸟也可以理解为类似的数学类。在这项研究中，我们进一步研究了这一点，并能够得出有效互动与允许稳定维持一维群体的临界规模（个体数量）之间的关系。这些参数也会根据群体情况和群体中个体的位置而变化，我们获得的结果表明与群体各个方面的关系。