蓝短慈鲷(Andinoacara pulcher)捕食机器人猎物时采用纯追击策略而非平行导航的机制研究

为揭示捕食者如何应对高度机动猎物的逃逸策略，研究人员通过机器人控制的交互式猎物系统，探究蓝短慈鲷(Andinoacara pulcher)在不同逃逸方向可预测性下的追击行为。研究发现该物种始终采用纯追击(pure pursuit)策略而非更高效的平行导航(parallel navigation)，且猎物逃逸方向的可预测性不影响策略选择，为理解水生捕食者的感觉-运动整合机制提供了新视角。

　　

在自然界中，捕食者与猎物的生死追逐犹如一场永恒的军备竞赛。猎物的逃逸策略不断进化，而捕食者则发展出精妙的追击战术来应对。然而，当猎物展现出高度不可预测的逃逸行为时，捕食者究竟采用何种策略来确保捕食成功？这个问题的答案对于理解捕食行为的演化机制至关重要。传统观察研究面临一个关键挑战：难以区分是猎物行为影响了捕食者反应，还是捕食行为改变了猎物的逃逸模式。

英国布里斯托大学的研究团队通过创新的"生物混合系统"，将真实的蓝短慈鲷(Andinoacara pulcher)与机器人控制的猎物相结合，首次系统研究了猎物逃逸方向可预测性对捕食策略的影响。研究发现，无论猎物逃逸方向是固定不变（可预测）还是随机变化（不可预测），这种淡水慈鲷都坚持使用纯追击(pure pursuit)策略——即始终直接朝向猎物的当前位置移动，而非采用理论上更高效的平行导航(parallel navigation)策略来拦截猎物。这项颠覆传统认知的研究成果发表在《Animal Behaviour》上，为理解捕食行为的神经机制和进化约束提供了新见解。

研究团队采用了三项关键技术：1）模块化机器人猎物系统，通过磁力连接实现可编程逃逸路径（速度15.8 cm/s，模拟真实猎物）；2）基于计算机视觉的实时交互系统，当捕食者进入27 cm触发范围时自动启动猎物逃逸；3）运动轨迹量化分析，结合纯追击与平行导航的数学模型（采用比例导航引导律proportional navigation guidance law），通过欧拉前向法数值求解微分方程来模拟预测轨迹。实验纳入19条慈鲷的117次有效攻击数据，确保统计效力。

【方法学创新】
实验设计巧妙地区分了"可预测"与"不可预测"两种猎物逃逸模式。可预测组中，猎物每次都以固定角度（90°-135°）逃向捕食者；不可预测组则随机变化逃逸方向。这种设计模拟了自然界猎物逃逸的方向变异性，同时通过机器人系统实现精确控制。

【关键发现】

1. 运动轨迹分析显示，捕食者的方位角(bearing angle)始终接近零（平均值0.18°，95%CI -0.53°-0.89°），与纯追击策略的预测完全吻合。当猎物突然转向时，捕食者会实时调整路径直接追踪，而非预测拦截点。

2. 数学模型比较发现，纯追击模拟轨迹的平均误差（0.48单位）显著低于平行导航（0.93单位，P<0.001）。在78%的试验中，纯追击模型能更准确地复现实际轨迹。即使允许平行导航模型动态调整方位角(φ_t)，其预测能力仍显著劣于纯追击模型。

3. 猎物可预测性不影响策略选择。无论是固定逃逸方向（可预测组65次试验）还是随机方向（不可预测组52次试验），两组慈鲷都同等依赖纯追击策略（P=0.88）。这表明策略选择具有物种特异性，不受短期经验调节。

【讨论与意义】
这项研究首次在可控条件下证实：蓝短慈鲷面对直线逃逸的猎物时，会坚持使用感觉认知需求较低的纯追击策略，而非理论上更优的平行导航。这一发现挑战了传统观点——即高效捕食者应进化出预测性拦截能力。研究者提出两种解释：其一，水生环境的高粘滞阻力可能使快速转向的机械成本超过平行导航的收益；其二，慈鲷的视觉系统可能更擅长处理相对位置而非复杂的相对速度计算。

该研究的创新价值体现在三方面：方法学上，建立的生物混合系统为捕食行为研究提供了新范式；理论上，揭示了运动策略的进化可能受感觉系统限制；应用上，为仿生机器人设计提供了鱼类运动控制的实证参数。未来研究可拓展至更复杂的猎物逃逸模式（如随机转向）和多猎物场景，进一步测试纯追击策略的普适性边界。

值得注意的是，与蝙蝠、蜻蜓等空中捕食者偏好平行导航不同，水生鱼类可能普遍采用纯追击策略。这种差异暗示不同生境对捕食策略的选择压力存在显著差异，为理解动物行为的生态适应性开辟了新视角。研究团队强调，他们的发现不仅适用于行为生态学领域，也为神经科学提供了研究感觉-运动整合的理想模型系统。