Neural mechanisms to exploit positional geometry for collision avoidance

利用 运动(物理) 人工智能 计算机科学 计算机视觉 碰撞 避碰 运动知觉 对象(语法) 任务(项目管理) 神经科学 物理 生物 计算机安全 经济 管理
作者
Ryosuke Tanaka,David Clark
出处
期刊:Current Biology [Elsevier BV]
卷期号:32 (11): 2357-2374.e6 被引量:18
标识
DOI:10.1016/j.cub.2022.04.023
摘要

Visual motion provides rich geometrical cues about the three-dimensional configuration of the world. However, how brains decode the spatial information carried by motion signals remains poorly understood. Here, we study a collision-avoidance behavior in Drosophila as a simple model of motion-based spatial vision. With simulations and psychophysics, we demonstrate that walking Drosophila exhibit a pattern of slowing to avoid collisions by exploiting the geometry of positional changes of objects on near-collision courses. This behavior requires the visual neuron LPLC1, whose tuning mirrors the behavior and whose activity drives slowing. LPLC1 pools inputs from object and motion detectors, and spatially biased inhibition tunes it to the geometry of collisions. Connectomic analyses identified circuitry downstream of LPLC1 that faithfully inherits its response properties. Overall, our results reveal how a small neural circuit solves a specific spatial vision task by combining distinct visual features to exploit universal geometrical constraints of the visual world.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小小一个应助和谐的梦蕊采纳,获得10
刚刚
刚刚
hhhuan完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
孟浩关注了科研通微信公众号
2秒前
晓天完成签到,获得积分10
3秒前
泽烺木完成签到,获得积分10
5秒前
落寞白曼完成签到,获得积分10
5秒前
人间不清醒完成签到,获得积分20
5秒前
欢欢发布了新的文献求助10
5秒前
快乐的奕涵完成签到,获得积分10
6秒前
zongzi12138完成签到,获得积分0
7秒前
7秒前
王哈哈完成签到,获得积分10
7秒前
香蕉觅云应助人间不清醒采纳,获得30
9秒前
12秒前
13秒前
bzdjsmw完成签到 ,获得积分10
13秒前
WebCasa应助旦皋采纳,获得10
13秒前
路易斯完成签到,获得积分10
14秒前
颜愫发布了新的文献求助10
14秒前
萌萌完成签到,获得积分10
15秒前
研友_X89o6n完成签到,获得积分10
17秒前
Ther发布了新的文献求助10
19秒前
哈哈哈完成签到,获得积分10
20秒前
22秒前
诚心的初露完成签到,获得积分10
22秒前
lyb完成签到 ,获得积分10
24秒前
风中方盒完成签到,获得积分20
24秒前
布丁圆团完成签到,获得积分10
25秒前
yikeshu完成签到,获得积分10
25秒前
Zoe完成签到 ,获得积分10
26秒前
28秒前
星辰大海应助do0采纳,获得10
29秒前
tt完成签到 ,获得积分10
30秒前
浅辰完成签到,获得积分10
31秒前
大气萤完成签到,获得积分20
32秒前
32秒前
我ppp完成签到 ,获得积分10
32秒前
33秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038368
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576068
关于积分的说明 11374313
捐赠科研通 3305780
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819322
邀请新用户注册赠送积分活动 892672
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029