基于神经进化的生物混合执行器控制
机器人学
2024-12-02 v1 新兴技术
摘要
在医学相关任务中，软体机器人由于其顺应性材料和可执行的运动，相较于传统机器人表现更佳。然而，由于材料的非线性特性，设计软体机器人控制器并不容易。鉴于目前人类 expertise 尚不足以有效地设计此类控制器，因此需要正式的设计过程。本研究将神经进化法作为核心机制，用于自动生成可用于未来医疗器械（如用于输送药物的导管）的生物混合执行器控制器。将基于神经进化的算法（NEAT）和基于超立方体的NEAT（HyperNEAT）生成的控制器与基于标准遗传算法（SGA）生成的控制器进行比较。在具体方面，所考量的指标包括向上弯曲运动的最大位移以及对不同生物混合执行器形态的控制鲁棒性（无需重新设计控制策略）。结果表明，神经进化法产生的控制器优于SGA。具体而言，NEAT设计的控制器在与SGA-produced针对单一形态训练的专用控制器相比时实现了最高25%的位移提升，与针对一组形态训练的通用控制器相比实现了23%的提升。
引用
@article{arxiv.2411.08261,
title = {Control of Biohybrid Actuators using NeuroEvolution},
author = {Hugo Alcaraz-Herrera and Michail-Antisthenis Tsompanas and Andrew Adamatzky and Igor Balaz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.08261},
year = {2024}
}