由短期突触可塑性驱动的闭环机器人：涌现的探索性与极限环运动

我们检验了短期突触可塑性（STSP）可能产生自组织运动模式的假设。我们在 LPZRobots 仿真包中模拟了球形自主机器人，其内部包含三个沿正交内杆移动的重物。每个重物的位置由一个神经元控制，该神经元接收来自测量其实际位置的传感器的兴奋性输入，以及来自其他两个神经元的抑制性输入。抑制性连接具有瞬时可塑性，遵循受生理学启发的 STSP 规则。我们发现，通过 STSP、机器人和环境（闭环配置）的相互作用，产生了丰富的运动模式，包括各种蜿蜒前行和圆周运动，以及混沌轨迹。观察到的运动对于与障碍物的额外相互作用具有鲁棒性。在混沌阶段，机器人似乎积极地探索其环境。我们相信，我们的结果构成了一个概念证明，即如 STSP 所描述的瞬态突触可塑性，可能对运动指令的生成和复杂运动模式的出现具有重要意义，并能无缝适应意外的环境反馈。我们观察到自发和碰撞诱导的模式切换，此外还发现运动可能遵循瞬态极限环，而这些极限环在其他情况下是不稳定的。规则运动对应于感觉运动回路中的稳定极限环，这些极限环又可以用任意的传播角度来表征。在我们的分析中，这种简并性是导致在选定参数设置下观察到的混沌游荡的驱动因素之一，而混沌游荡是由传播角度的平滑扩散引起的。