生物群体在空间的大规模集群运动是自然界的神奇现象之一。鸟群作为空中集群的典型代表,其集群飞行的内在机制广受关注,是交叉学科前沿的热点问题之一。鸽子具有良好的归巢和负重等能力,存在规律的集群运动现象,是集群运动现象研究过程中理想的实验对象。现有的家鸽集群研究大多是依靠对自然状态下鸽群的飞行数据进行记录和分析,尚未有对实验对象加入人为可控参数进行研究的方法。本文针对通过人工可控参数研究鸽子集群运动现象的空白,提出了利用鸽子脑控技术在鸽子集群运动中引入人工可控参数的方法,细化方法的关键步骤,并验证其可行性。首先通过对鸽群自由飞行的详细时空数据进行方向相关分析,得到鸽群的领导-跟随层级关系,并从中选取处于领导层级的鸽子;然后利用鸽子脑控技术将其改造成运动诱导鸽,设计调控流程并进行引入运动诱导鸽的鸽群飞行实验,对上述方法步骤完成验证。论文首先优化了鸽子背载模块。新模块体积更小(30.0mm*30.0mm*15.0mm)、重量更轻(12.5g),易于家鸽背负。新模块的采样率从1Hz提高到了5Hz,大大提高了记录飞行轨迹的时空分辨率,有利于鸽群层级关系的分析。新模块采用了我国拥有自主知识产权的北斗模块,为该方向研究的后续发展打下基础。其次,论文对自由状态下的鸽子集群飞行开展了行为实验并进行了层级分析。行为实验在距离鸽舍不同远近的三处放飞点进行,群内相关分析显示,在较远距离放飞的鸽群体现出较好的群运动一致性,便于层级分析的开展。根据距离最远的鸽群行为实验和层级分析结果,确定了领导层级的个体,用于后续鸽群飞行诱导的实验。另外,利用计算机模拟北斗记录经纬度误差的方法,检验了轨迹分析方法体系的有效性。最后,论文利用鸽子脑控技术对所选领导层级的个体安装脑机接口及神经调控装置,使其成为运动诱导鸽,为运动诱导鸽选取合适的刺激端口与刺激参数,制定合理的调控流程,进而将人工控制因素带入鸽群完成验证工作。对含运动诱导鸽的不同群体进行了初步测试,结果显示,在神经调控信号作用下,运动诱导鸽在各组实验中都产生了预期的盘旋动作,当运动诱导鸽在刺激下旋转一周及以上时,其余鸽子跟随旋转一周及以上的概率为60%,验证了利用鸽子脑控技术在鸽子集群运动中引入人为可控参数方法的可行性。