复杂三维地形中运动模式转换的能量景观方法

自然界中的高效运动通过跨越多种模式（如行走、奔跑、攀爬）的转换来实现。尽管如此，关于陆地运动的机理理解大多集中于如何在单一模式下产生并稳定近稳态运动。我们对于运动模式转换如何源于与复杂地形的物理交互仍知之甚少。因此，机器人主要依赖几何地图来避开障碍物，而非穿越它们。近期研究揭示，复杂三维地形中的运动模式转换通过多条路径以概率方式发生。在此，我们表明能量景观方法阐明了其 underlying 物理原理。我们发现，动物与机器人在复杂三维地形中自推进的运动模式转换对应于势能景观上的势垒跨越转换。运动模式被吸引到由势能势垒分隔的景观盆地中。来自振荡式自推进的动能涨落帮助系统随机逃离一个盆地并到达另一个盆地以完成转换。逃逸更可能朝向势垒较低的方向。这些原理与近平衡微观系统的原理惊人地相似。类比于多路径蛋白质折叠转换的自由能景观，我们基于第一性原理的能量景观方法是复杂地形中多路径运动模式转换统计物理理论的开端。这不仅有助于理解动物行为的组织如何源于其神经与机械系统及物理环境之间的多尺度交互，也将指导机器人在庞大且难以处理的运动-地形参数空间中进行设计、控制与规划，以在真实世界中产生鲁棒的运动模式转换。