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摘要
生物或者物体由于集群属性形成的群体行为常见于自然界中。群体行为研究有助于人类深入地了解自然界，并为智能集群控制提供理论指导。鱼群个体交互作用可以促使相邻鱼体共享信息，从而提高鱼类洄游成功率。本研究在自主搭建的仿生态鱼道下进行鱼类上溯行为实验，通过设置半圆形障碍物营造低湍动流场，开展鱼类个体及鱼群上溯实验。基于YOLOv5算法捕获不同流速条件下鱼群高精度鱼类运动轨迹，结合数模计算结果获取水力指标。跟踪鱼类在实验区域中的被动游泳行为，统计每种交互行为的特征参数。结合行为发生位置的水力指标，综合得出鱼类上溯全程运动策略与感知流场之间的响应关系。通过对鱼类交互行为、流场偏好度、边壁影响的分析，基于最小势能原理建立鱼群二维集群规则模型。本研究结果对解构鱼类在特定洄游场景中的动态上溯过程具有一定帮助，为流场中鱼类行为模式的刻画奠定了基础，为鲤科鱼类的交互运动提供了量化指标体系，可应用于鱼类游泳能力测试、上溯行为解构等具体行为场景，并为未来机器人集群编队设计和控制提供启发与帮助。
- 出版日期2023
- 单位中国农业大学; 土木工程学院
