本研究所用实验鼠为18只雄性Long-Evans鼠（LE，8周龄，（210±5.3）g）和18只雄性F-344/JCL鼠（FJ，8周龄，（190±5.3）g）。我们把所有的实验鼠分为两组，分别为FJ和LE。同时，将每组分为6个子组，各由3只实验鼠组成。对于每个小组，1只实验鼠作为目标鼠，而另外2只实验鼠作为旁观鼠。其中，将目标鼠染上绿色，用紫红色的实验鼠和紫青色的实验鼠作为旁观鼠。在本实验中，实验鼠被放置在12 h明亮/12 h黑暗的照明周期内，保证白天活动。因此在实验期间，要保证相同的照明周期在试验室使用。环境室温保持在（20±1）℃，并且相对湿度为50%～60%。
二、实验的开展与实施
实验装置如图7-8（a）所示，实验场地是敞箱[56]，四周悬挂遮光帘。顶部固定一台相机，实现了对整个实验场的观察，4盏50 W荧光灯用于敞箱的照明。与图2-15不同的是，该实验装置针对了多只实验鼠交互进行改进，相机通过算法可以识别不同的实验对象。
实验在打开照明的敞箱（图7-8（b））下进行，实验时间为实验鼠活动周期中的黑暗阶段（晚上9点至白天9点）。每组12只实验鼠（一半为红色以及一半为青色）作为旁观鼠，而其他6只实验鼠标记为绿色，作为目标鼠。每个目标鼠接受了7次10 min的实验（时间间隔1天）。实验内容如下：①一次“交互前”实验，实验中每个目标鼠分别与两只旁观鼠待在一起；②五次“交互”实验，其中每个目标鼠与机器鼠和两只旁观鼠一起被放置到敞箱；③一次“交互后”实验，在实验中每个目标鼠与两只旁观鼠待在一起进行再一次实验。
图7-8 实验装置
（a）围栏和操作室的前视图，包括一个用于实验的敞箱；（b）敞箱中放置了机器鼠与三只实验鼠
在交互过程中，控制机器鼠持续地跟踪目标鼠。考虑到目标鼠产生的吸引力Fa和旁观鼠产生的排斥力Fr，通过以下平衡方程可以得出机器鼠的牵引力：
式中，m为机器鼠的质量；a为其加速度；Ff为机器鼠与地面之间的摩擦力。
Fa值由机器鼠和目标鼠之间的距离dt决定，即
式中，eAR为指向机器鼠到目标鼠单位方向向量；ka为一个正定常系数；dmin为避免机器鼠头部和目标鼠头部直接物理碰撞的最小距离，在本研究中将其设置为10 cm。
排斥力的计算公式为
(www.xing528.com)
式中，
为机器鼠的头到旁观鼠的向量距离；
为正定常系数；do为机器鼠和旁观鼠之间的距离；Fr为通过结合两只旁观鼠产生的两个排斥力（
和
）得到的；上标r表示红色的实验鼠；上标c表示青色的实验鼠。
考虑敞箱与机器鼠车轮之间摩擦力的系数kf，可以计算出机器鼠的加速度a。因此，在敞箱内，可以输出所需要的运动速度vt=vo+a·t来控制机器鼠跟随目标鼠，避开其他旁观鼠。在毫米级的尺度下，通过使用一个试误法确定了参数的值ka=0.1，
。
基于式（7-5）～式（7-7），控制机器鼠去跟踪一个目标鼠，同时避免和两只旁观鼠接触。通过图像处理的方式测量它们的x和y的坐标值，记录机器鼠和目标鼠的运动轨迹。图7-9所示为一个关于机器鼠和目标鼠的轨迹的样例。为了更加清晰地表示出机器鼠和目标鼠的运动情况，这些10 min的轨迹线被分成3个部分，分别为0～200 s、200～400 s和400～600 s，如图7-9（c）所示。这些图例说明了机器鼠在多鼠交互中实现了好的跟踪轨迹效果。此外，轨迹的整个延迟速度小于100 ms，这使机器鼠和目标鼠做到了实时的交互。机器鼠的头部和目标鼠距离的坐标大概一直保持在10～20 cm，这也证明了机器鼠能够在这种控制方法下较近地跟随目标鼠。
图7-9 在多鼠交互过程中，机器鼠对目标鼠的跟踪性能（见彩插）
（a）x相对于时间的坐标；（b）y相对于时间的坐标；（c）机器鼠和目标鼠的x-y平面轨迹
三、数据获取和统计分析
交互实验片段通过使用基于Opencv库的监视器软件来分析。由此，可以区分出所有鼠的边缘信息，如绿色的目标鼠，红色的旁观鼠。在机器鼠的背部放置一块黄蓝色各半的底板，用来更好地识别出机器鼠。如图7-10所示，通过图像提取机器鼠瞬时质心的坐标
、目标鼠的质心坐标（xt，yt）和旁观鼠的质心坐标
和
。同时，机器鼠和实验鼠尾巴和鼻子的瞬时坐标也可以从中提取得到。
图7-10 利用图像分割技术提取了机器鼠和3只实验鼠的轮廓（见彩插）
—机器鼠的质心坐标；xt，yt—目标鼠的质心坐标；
和
—旁观鼠的质心坐标。
为了智能地识别和分析实验鼠的行为，这里采用了如7.2节所述的基于直线行走图像处理和分类技术的识别系统[44]。我们应用了标签和边缘检测去提取实验鼠行为的固定参数，根据实验鼠身体中心、尾巴和鼻子的瞬时坐标，可以通过计算得到运动速度、旋转角速度等动力学参数。这些固定的动力学特征参数作为支持向量机模型的输入向量对实验鼠的行为进行分类[57]。正如参考文献[44]中所述，系统对于实验鼠动作识别的准确率达到了90%以上。因此，它满足了对于测量运动参数和评估在交互实验中的实验鼠行为特征的需要。
在社会性交互实验中，运动行为（实验鼠的行走和跑动），动作的频率（如抬起身体的动作，自身清洁的动作，抱头身体蜷曲），还有身体上的接触（如一只实验鼠攀爬到另一只实验鼠身上），这些都是可以测量的[35，38，39]。这些行为动作的频率可以用于评价在开放环境中多只机器鼠交互实验中，实验鼠的社会学特性。特别是，实验鼠的行为动作，主要是运动行为、直立身体和身体清洁动作，这些动作可以使用来评估它的兴奋程度。
总的来说，更高的行为运动次数和更低的焦虑水平相关。由于在实验鼠本体交互中，攀爬动作是一个激烈的接触行为，所以它对理解多鼠交互中的社会学行为有重要作用。为了分析目标鼠的行为特性，测量了自主活动量la、卷曲身体的频率fr、清洁身体的频率fg、攀爬的频率fm和被攀爬的频率fbm。所述的几个特征值la、fr和fg作为实验鼠行为动作的观测器，fm和fbm参数被使用来进行评估实验鼠的社会性。总而言之，对于每一次的跟踪，所有这些参数的值都被分类，并且做平均化的处理作为对实验鼠行为的分析。所有的数据需要被测试和创建去使用ShapiroWilk数据集分配。随后，使用一个因变量为时间的测试（置信水平p≤0.05）在机器鼠和实验鼠的预实验和交互实验中，去比较上述这些特征值的平均值。
为了在交互中描述机器鼠和两只旁观鼠的关系，测量了一只旁观鼠在一个圆形区域停留时间的平均值（圆心：机器鼠的中心，半径10 cm）。我们定义了这个圆形的区域为CR。同时，定义了青色实验鼠所停留的平均时间为τc，红色实验鼠停留的时间τr。为了去观察旁观鼠对于机器鼠的被吸引程度，使用了一个重复的测量ANOVA（有3个时间点：第1天、第2天和第5天）去理解τc和τr是否有区别。在观察到条件变量的显著影响的情况下，使用了具有Bonferroni校正的事后试验。
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