机械智能简化陆地无肢运动的控制

从无显微镜蠕虫到宏观蛇类的无肢运动者，通常利用波动身体波传播穿越复杂、异质的自然环境。理论与机器人物理模型通常强调身体运动学以及主动神经/电子控制。然而，我们认为由于此类方法常忽视被动、机械控制过程（涉及“机械智能”）的作用，它们未能复现即便最简单生物的性能。为揭示机械智能如何助力异质地面动力学 regime 中无肢运动的原理，我们在此对异质地形（刚性柱点阵）模型中的运动进行比较研究。我们使用高度研究的线虫生物模型秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis elegans），以及一个双侧执行器形态跨尺度建模无肢生物的机器人物理装置。该机器人仅用开环控制即定量复现了线虫的性能；机械智能通过减少对主动感知与反馈的需求，简化了障碍导航与利用的控制。在线虫中观察到的一种主动行为——头部碰撞时的波动波反转——通过利用系统的机械智能使运动鲁棒化。我们的研究揭示了像线虫这样神经简单的无肢生物如何能借助适当调谐的双侧驱动利用机械智能在复杂环境中运动。这些原理可能适用于神经更复杂的生物，并为搜索救援和行星探索等应用中的无肢机器人提供了设计与控制范式。