晃動的蟑螂幫助研究人員穩(wěn)定蹣跚的機器人

哇，一只蟑螂!但它在蒼蠅拍出現(xiàn)之前就已經消失了?，F(xiàn)在，研究人員利用這種臭蟲的精湛技術創(chuàng)造了一種簡單易行的方法來評估和改善機器人的運動。

通常，需要對機械學，電子學和信息科學進行繁瑣的建模，以了解昆蟲或機器人的運動部件如何平滑地協(xié)調以取得它們的位置。但在一項新的研究中，佐治亞理工學院的生物力學研究人員將蟑螂的沖刺歸結為方便的原理和方程式，然后他們用這些原理和方程式使測試機器人變得更好。

該方法告訴研究人員，每條腿如何獨立運作，它們如何整體融合在一起，以及它們如何做到和諧或缺乏。盡管蟲子和機器人的運動動態(tài)完全不同，但這種方法既適用于其他機器人，也適用于其他機器人和動物。

生物機器人，蟑螂，是遠遠優(yōu)越的跑步者，神經系統(tǒng)信號引導六條無可挑剔的進化腿。機械機器人，一個消費者模型，有四條粗短的腿，沒有神經系統(tǒng)，但依靠運動控制粗略物理力通過其底盤作為粗略信號粗略協(xié)調其笨重的步態(tài)。

“機器人體積更大，幾乎感覺不到它的環(huán)境。蟑螂有很多感官，可以更好地適應崎嶇的地形。臀部高達臀部不會慢下來，”該研究的第一作者Izaak Neveln說。在研究期間，他是喬治亞理工學院Simon Sponberg實驗室的博士后研究員。

正如研究所稱，這種方法或“措施”超越了這些巨大的差異，這些差異遍及動物風格的機器人。

該研究的作者寫道：“該測量是一般的(通用的)，無論信號是神經尖峰模式，運動學，電壓或力，都可以使用它，并且不依賴于信號之間的特定關系。”

無論錯誤或機器人如何運作，度量的數學輸入和輸出總是在相同的單位。該措施并不總能消除對建模的需求，但它可以縮短和指導建模并避免令人痛苦的失誤。

作者于2019年8月在Nature Communications雜志上發(fā)表了這項研究。該研究由美國國家科學基金會資助。Sponberg是佐治亞理工學院物理學院和生物科學學院的助理教授。

通常，機器人或動物通過中央系統(tǒng)發(fā)送許多行走信號以協(xié)調運動，但并非所有信號都是集中的。即使在人類中，雖然運動強烈依賴于來自中樞神經系統(tǒng)的信號，但是一些神經信號被限制在身體的區(qū)域; 他們是本地化的信號。

一些昆蟲似乎移動時很少集中 - 例如棍狀蟲，也稱為手杖，其腿幾乎獨立地刺激。棒蟲是不穩(wěn)定的跑步者。

“這個想法一直是棍子蟲對運動有更多的局部控制，而蟑螂的速度非?？?，需要保持穩(wěn)定，而且它的運動控制可能更集中，更像鐘表，”Neveln說。

信號的強中心化通常更好地協(xié)調運動。它可能是代碼通過精心設計的機器人布線，蟑螂的中央神經元同步它的腿，或笨重的機器人的底盤傾斜遠離腿撞擊地面，從而將重量放在相對的腿上。機器人專家需要了解差異并找出運動的局部和中心信號的相互作用。

新的“措施”通過專注于行走腿中的總體現(xiàn)象來實現(xiàn)這一點，這可以看作是來回擺動的擺動。為了實現(xiàn)良好的運動，它們需要在所謂的相位耦合振蕩中進行同步。

一個有趣，簡單的實驗說明了這個物理原理。如果鋼琴老師使用的一些節(jié)拍器 - 節(jié)拍器 - 擺動不同步，并將它們全部放在一個隨著節(jié)拍器擺動而自由擺動的平臺上，則擺動將同步同步。

它們的振蕩的相位或方向通過將它們的復合機械脈沖集中在平臺上而彼此耦合。相位耦合的這個特定例子是機械的，但它在蟑螂中也可以是計算的或神經學的。

它的腿類似于擺動的節(jié)拍器，以及類似于自由搖擺平臺的中樞神經肌肉活動。在蟑螂中，并非所有六條腿都朝同一方向擺動。

“他們的同步不均勻。三條腿相互同步 - 一側的前腿和后腿與另一側的中腿同步 - 這三條腿與其他三條腿同步異相，”Neveln說道。 。“這是一個交替的三腳架步態(tài)。三條腿的三腳架與三條腿的另一個三腳架交替。”

就像鐘擺一樣，每條腿的擺動都可以畫成波浪。所有腿部的波浪都可以平均成一個整體的蟑螂波浪，然后發(fā)展成更有用的數學，將集中化與分散化和熵等因素聯(lián)系起來，這可以使運動控制失效。

由此產生的原理和數學使笨重的機器人受益，它的腿部馬達具有強大的分散信號，對腿部與地面的接觸作出反應，并且集中控制比棒蟲更弱。研究人員也繪制了機器人的動作，但它們并沒有導致蟑螂的波浪整齊地同步。

研究人員將這些原理和數學轉向了笨重的機器人，這種機器人最初是像彈簧高蹺一樣無用的或無用的跳躍。然后，科學家通過重新加權其底盤來加強集中控制，使其更加連貫。

“平臺上的節(jié)拍器是機械耦合，我們的機器人協(xié)調控制，”Neveln說。“你可以通過重新定位它的重量來改變機器人的機械耦合。我們能夠通過使用我們從蟑螂開發(fā)的測量來預測這將產生的變化。”

研究人員還將特定的蟑螂肌和神經元連接起來，觀察它們與匆匆波的切分。十七只蟑螂花了2,982個步伐來告知原理和數學，這些錯誤也給研究人員帶來了驚喜。

一個問題突出：當蟑螂加速時，科學家們認為信號集中更多，但相反，中央和本地信號都得到了加強，可能會加倍消息：運行!