В мире природы много разновидностей могут идти по наклонам и неправильным поверхностям, достигая мест, недоступных даже самым современным роботам марсохода. Это остается тайной, как сложные движения обработаны так беспрепятственно даже самыми крошечными существами.То, что мы действительно знаем, – то, что даже самые простые мозги содержат схемы генератора образца (CPGs) [1], которые обеспечены электричеством определенно для создания гуляющих образцов.
Попытки копировать такие схемы искусственно до сих пор имели ограниченный успех, должную плохую гибкость.Теперь, исследователи в Японии и Италии предлагают, чтобы новый подход к идущему поколению образца, на основе иерархической сети электронных генераторов устроил более чем два уровня, которые они продемонстрировали использование подобного муравью робота насекомого. Успех открывает новые пути для контроля роботов на ножках.
Изданный в Доступе IEEE, исследование – результат сотрудничества между учеными из Токийского технологического института, частично финансируемого Мировой Инициативой Центра Исследования, польской Академией наук в Кракове, Польша и Университете Катании, Италия.Биологически вдохновленный диспетчер состоит из двух уровней. Наверху, это содержит CPG[1], ответственный за управление полной последовательностью движений ног, известных как походка. В основании это содержит шесть местных генераторов образца (LPGs) [2], ответственный за управление траекториями отдельных ног.
Ведущий автор исследования, Людовико Минати, который также аффилирован с польской Академией наук в Кракове, Польша и приглашен в Институт Токийского технологического института Инновационного Исследования (IIR) через Мировую Инициативу Центра Исследования, объясняет, что насекомые могут быстро приспособить свою походку в зависимости от широкого спектра факторов, но особенно свою идущую скорость. Некоторые походки часто наблюдают и рассматривают как канонические, но в действительности, почти бесконечное число походок – доступные, и различные насекомые, такие как муравьи, и тараканы понимают подобные походки в совсем других положениях.С трудностями столкнулись, пытаясь уплотнить такую сложность в искусственные генераторы образца.
Предложенный контроллер показывает чрезвычайно высокий уровень многосторонности благодаря внедрению на основе программируемых областью аналоговых множеств (FPAAs) [3], которые позволяют непрерывную реконфигурацию и настройку всех параметров схемы. Это основывается на годах предыдущего исследования в области нелинейных и хаотических электронных сетей, которое продемонстрировало их способность копировать явления, наблюдаемые в биологических мозгах, даже когда обеспечено электричеством в очень простых конфигурациях.«Возможно, самый захватывающий момент в исследовании был, когда мы наблюдали явления выставки робота и походки, которые мы ни не разработанный, ни ожидаемый, и позже узнанный также существуем у биологических насекомых», говорит Минати. Такие явления на стадии становления возникают особенно, поскольку сеть понята с аналоговыми компонентами и позволяет определенную степень самоорганизации, представляя подход, который значительно отличается к обычной разработке, где все разработано априорно и зафиксировано. «Это берет нас настолько ближе к способу, которым работает биология», добавляет он.
Yasuharu Koike, также базирующийся в IIR, комментариях: «Важный аспект диспетчера – то, что это уплотняет такую сложность в только небольшое количество параметров. Их можно считать параметрами высокого уровня, в которых они явно устанавливают походку, скорость, положение, и т.д.
Поскольку они могут быть изменены динамично в будущем, должно быть легко изменить их в режиме реального времени использование интерфейса мозгового компьютера, позволив контроль сложной кинематики, в других отношениях невозможной доминировать с текущими подходами».И Natsue Yoshimura, также базирующийся в IIR, говорит: «Поскольку диспетчер постепенно отвечает и воплощает биологически вероятный подход к поколению образца, мы думаем, что это может быть более бесшовным, чтобы двигаться по сравнению с системами, которые расшифровывают дискретные команды. Это может иметь практические последствия, и у нашей лаборатории есть существенное ноу-хау в этой области».
Технические термины[1] Схемы генератора образца (CPGs): CPG обозначает Центральный Генератор Образца. Сеть, которая автономно производит ритмичные образцы походки, здесь относясь к последовательности движений ног.[2] Local Pattern Generator (LPG): подсеть, которая преобразовывает каждую продукцию CPG в траекторию суставов соответствующей ноги.
[3] Field-Programmable Analog Array (FPAA): интегральная схема, содержащая множество аналоговых блоков, которые могут повторно формироваться под цифровым контролем.