蜜蜂-花朵三维轨迹耦合与传粉机制：基于μ-CT和UV成像的多模态感知框架

这篇研究创新性地结合微计算机断层扫描(μ-CT)、紫外(UV)成像和RGB-D视觉技术，构建了高精度蜜蜂三维飞行轨迹追踪系统（误差0.49 mm），首次实现蜜蜂轨迹与花蜜导引图案的空间配准。通过卷积块注意力模块(CBAM)增强的YOLOv8网络和点云配准算法(PCA-RANSAC-ICP)，揭示50.3%停留点集中在生殖器官，20.3%与花蜜导引相关，为传粉行为机制研究提供了突破性技术框架。

　　

Highlight

本研究创新点与蜂-花互作数据采集整合框架的优势

这项研究开发了一套融合微计算机断层扫描(μ-CT)、紫外(UV)成像和RGB-D视觉的多模态系统，实现了蜜蜂-花朵互作的三维统一建模。该系统能在共享坐标系下，同步映射蜜蜂飞行轨迹与花朵结构特征，完整呈现感知决策、飞行调整和接触行为的动态过程。

相比前人研究（如Chiron等仅实现自然环境中蜜蜂三维追踪），本框架的突破性在于：

1. 通过μ-CT获得^12μm级分辨率的花朵三维模型

2. 创新采用UV成像生成花蜜导引的伪三维点云

3. 采用改进的YOLOv8-CBAM网络将轨迹重建误差控制在亚毫米级（0.49 mm）

4. 首创多源数据空间配准方法，整合RGB-D轨迹、UV图案与μ-CT结构模型

技术优势

• 多尺度建模：从毫米级蜜蜂轨迹到微米级花柱毛刺均可解析

• 动态耦合分析：首次量化停留点在生殖器官（50.3%）与花蜜导引区（20.3%）的空间分布

• 生物启发应用：为仿生授粉机器人路径规划提供数据支持

Conclusion

该框架为解析"感知-决策-行为-结构"的完整传粉链式反应提供了关键技术支撑，不仅推进了精准农业中的授粉策略优化，也为生物启发式空间导航系统开发开辟了新途径。