章鱼赛博兽：利用自然嵌入智能作为软体机器人
机器人学
2024-10-28 v2
摘要
章鱼赛博兽为软体机器人系统提供了有前景的发展方向，利用生物系统的天然能源效率和适应性。本文演示了一种新颖的方法，通过利用这些动物的自然嵌入智能来预测和控制章鱼运动。我们开发了一个集成的肌肉电刺激和3D动作捕获系统，用于量化Aurelia coerulea章鱼的自发行为和刺激诱导的行为。通过Reservoir Computing（一种机器学习框架），我们成功预测了基于章鱼当前身体形状和自然动态模式的未来运动。我们的关键发现包括对章鱼游动中自组织临界性的首次研究，以及识别诱发有序且可预测游动行为的最佳刺激周期（1.5和2.0秒）。这些结果表明，章鱼身体运动结合针对性电刺激，可作为预测控制的计算资源。我们的发现为开发具备自主导航和环境探索能力的章鱼赛博兽奠定了基础，潜在应用于海洋监测和污染物管理。
引用
@article{arxiv.2408.01941,
title = {A Jellyfish Cyborg: Exploiting Natural Embodied Intelligence as Soft Robots},
author = {Dai Owaki and Max Austin and Shuhei Ikeda and Kazuya Okuizumi and Kohei Nakajima},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.01941},
year = {2024}
}