大象的鼻子（象鼻）具有非凡的运动灵活性，它既能操纵一根草，也能承载高达270公斤的重量。瑞士日内瓦大学（UNIGE）的一组科学家利用为电影行业开发的动捕技术，展示了象鼻的复杂行为是由一组有限的基本运动组合而成的，如内向弯曲的传播和伪关节的形成。此外，瑞士团队还证明了象鼻速度遵循了在人类手绘运动中观察到的数学定律。这些结果发表在《Current Biology》杂志上。
像人类骨骼这样的关节体由连续的关节组成，限制了它们可以完成的运动数量。相反，象鼻在整个长度上都是灵活的：肌肉的协调收缩导致扭曲、弯曲、伸长、缩短和硬化，没有任何骨骼支撑。这些形状变化依赖于管状自支撑组织的恒定体积，与关节附属物相比，允许更大的运动多样性。因此，理解大象如何处理这种复杂性并成功控制其象鼻的运动是一个具有挑战性的问题。
为了研究这个问题，由UNIGE科学学院遗传学和进化系教授Michel Milinkovitch领导的多学科团队结合了行为和动作捕捉实验与最先进的医学成像技术。
首先，研究人员在两头成年非洲象的象鼻上放置了反射标记，并使用场景周围的多台红外摄像机以高精度记录了它们在三维空间中的轨迹。
这种技术是从电影行业借来的：《指环王》中的咕噜或《阿凡达》中的纳美人通过将演员佩戴动捕标记的动作转移到数字创建的角色上来实现生动表现。瑞士团队今天展示了象鼻使用了一个基本的简化原则：复杂的象鼻轨迹是由一组运动构建块组成的。研究人员确定了一组约20种基本简单运动（相当于我们的词汇），这些运动由象鼻组合以产生特定的复杂行为，类似于复杂句子由词汇组合而成。选择的元素和组合取决于大象执行的任务。
当抓取和固定物体进行运输时，象鼻表现出从其尖端到最基部部分的局部弯曲，而当大象到达前方的目标时，它会以模块化的方式伸长和收缩其象鼻的特定部分。
当目标放置在侧面时，大象的到达策略非常独特：连续的象鼻形成由虚拟关节连接的刚性段，暂时给人以肘部和手腕的印象。此外，研究人员发现，象鼻在跟随曲线时减速的程度可以基于该路径的局部曲率精确预测；值得注意的是，这种速度与路径曲率之间的数学关系在人类手绘时也存在。
最后，使用最先进的计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）和连续切片，瑞士团队以前所未有的细节描述了非洲和亚洲象鼻的解剖结构。通过分析这些解剖数据和行为及运动学结果，研究人员可以绘制出象鼻肌肉系统与其生物力学功能之间的强关联。
所有这些结果将作为软机器人操纵新概念的发展基础，这将使生物启发机器人能够检测、到达、抓取、操纵和释放各种形状和大小的负载和物体。